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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明公开了一种基于数据机理融合的数据中心能耗优化方法及系统，涉及智能控制技术领域，包括：接收数据中心冷却系统效果评估样本库，将预先建立的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络以及数据中心冷却系统效果评估样本库输入至预先建立的基于监督学习算法构建的拟合器进行训练，输出得到训练后的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络；将预先建立的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器、训练后的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络以及数据中心冷却系统效果评估样本库输入预先建立的基于强化学习算法构建的优化器进行训练，输出得到训练后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器，并将训练后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器部署应用。

主权项：1.一种基于数据机理融合的数据中心能耗优化方法，优化结果为通过部署应用优化后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器，其特征在于，方法包括以下步骤：接收数据中心冷却系统效果评估样本库，将预先建立的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络以及数据中心冷却系统效果评估样本库输入至预先建立的基于监督学习算法构建的拟合器进行训练，输出得到训练后的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络；所述预先建立的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络的结构为目标函数；数据中心冷却系统效果评估深度神经网络的输入输出变量间满足如下公式： 其中，Si为状态变量，Ai为控制变量，为输出数据为评估变量的预测值，为待定权重参数；将预先建立的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器、训练后的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络以及数据中心冷却系统效果评估样本库输入预先建立的基于强化学习算法构建的优化器进行训练，输出得到训练后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器，并将训练后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器部署应用；将预先建立的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器、训练后的数据中心冷却系统效果评估深度神经网络以及数据中心冷却系统效果评估样本库输入预先建立的基于强化学习算法构建的优化器进行训练，输出得到训练后的数据中心冷却系统模糊逻辑控制器的主要过程为训练调整数据中心冷却系统模糊逻辑控制器的控制参数，从而得到评估指标Qi，所述评估指标Qi综合考虑数据中心冷却系统的温度与功率调节效果，由以下三式求得： 其中，为执行数据中心冷却系统模糊逻辑控制器给出的控制变量推荐值经数据中心冷却系统模糊逻辑控制器性能评估深度神经网络预测得到的评估变量的预测值；与分别为中所包含的数据中心温度与冷却系统总耗电功率；Ttarget为数据中心温度的目标值，kT与kP分别为温度控制权重系数与能耗控制权重系数；基于强化学习算法构建的优化器的训练目标使得评估指标Qi的均值小，训练目标如下： 其中，为经强化学习训练收敛后数据中心冷却系统模糊逻辑控制器中的控制参数。

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