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申请/专利权人：北京英沣特能源技术有限公司
摘要：本发明公开了基于深度神经网络的数据中心能耗优化控制方法及系统，涉及能耗优化控制技术领域；包括如下步骤：获取数据中心的第一状态信息；基于第一状态信息进行信息处理，并建立能耗优化目标函数和约束条件；基于DeepG‑Q‑GNetwork网络建立神经优化网络；基于神经优化网络对数据中心进行能耗优化；基于能耗优化策略产生优化指令，基于优化指令完成能耗优化控制；本发明用于解决现有技术中数据中心能耗优化依托于人工将优化重点放在服务器功耗上面，在综合考虑服务器能耗、冷却能耗和过热点管理时对数据中心进行能耗优化，在不产生过热点的前提下，无法同时保证优化效率、优化程度和优化准确度的问题。
主权项：1.基于深度神经网络的数据中心能耗优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：获取数据中心的第一状态信息，第一状态信息包括：服务器状态信息、冷却系统状态信息以及环境状态信息；基于第一状态信息进行信息处理，并建立能耗优化目标函数和约束条件；基于DeepG-Q-GNetwork网络建立神经优化网络，确定神经优化网络的状态空间、动作空间和奖励函数；基于神经优化网络对数据中心进行能耗优化，输出能耗优化策略，同时神经优化网络进行训练迭代；基于能耗优化策略产生优化指令，基于优化指令完成能耗优化控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京英沣特能源技术有限公司 基于深度神经网络的数据中心能耗优化控制方法及系统
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