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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司;清华大学

摘要：本发明实施例提供了一种能源使用效率PUE的预测方法、装置、终端及介质，其中，所述方法包括：获取数据中心的环境特征数据，所述环境特征数据为影响所述数据中心PUE预测的环境数据；利用PUE预测模型对所述环境特征数据进行PUE预测，得到预测PUE值；其中，所述PUE预测模型为根据所述数据中心的历史影响数据训练获得，所述历史影响数据包括PUE特征数据和真实PUE值。通过实施本发明，可以提高PUE预测准确度。

主权项：1.一种能源使用效率PUE的预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标影响数据，所述目标影响数据包括环境数据、数据中心中所有设备的总能耗数据及所述数据中心中互联网技术IT设备的能耗数据；对所述目标影响数据中的环境数据进行特征提取，得到所述PUE特征数据；对所述目标影响数据中的总能耗数据及IT设备的能耗数据进行计算，得到真实PUE值；将所述目标影响数据对应的所述PUE特征数据和所述真实PUE值确定为历史影响数据；根据所述历史影响数据对初始预测模型进行训练，得到训练后的PUE预测模型，包括：调用所述初始预测模型遍历所述历史影响数据中的PUE特征数据，以构建分类回归树；获取构建所述分类回归树的每个PUE特征数据对应的损失函数的值；选择使左、右子节点与叶节点的损失函数的差值最大的PUE特征数据作为所述叶节点分裂为左、右子节点的标准PUE特征数据；统计每个PUE特征数据被选中成为所述标准PUE特征数据的频数以对所述PUE特征数据进行排序，得到PUE特征排序，所述PUE特征排序用于反映所述PUE特征数据影响PUE预测的重要程度；获取数据中心的环境特征数据，所述环境特征数据为影响所述数据中心PUE预测的环境数据；利用所述PUE预测模型对所述环境特征数据进行PUE预测，得到预测PUE值；若所述预测PUE值大于预设阈值，则从所述PUE特征排序中选取目标特征数据，所述目标特征数据为所述PUE特征排序中的PUE特征数据；调整所述目标特征数据对应在所述数据中心中相关设备的设备参数，以优化所述数据中心的能源使用效率PUE值。

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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 清华大学 能源使用效率PUE的预测方法、装置、终端及介质