【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据中心相关，尤其涉及基于ai算法的数据中心节能控制方法。
技术介绍
1、数据中心是一个专门设计用来存储、处理和管理大量电子数据的设施，它扮演着现代信息技术基础设施的关键角色，为各种组织和企业提供可靠的数据存储和处理服务，数据中心通常包括大型服务器、网络设备、存储系统和冷却设备等基础设施，旨在确保服务器持续高效运行，同时维护数据的安全性和可靠性，这些设施采用高度先进的技术，如虚拟化、云计算和自动化管理系统，以提高数据中心的效能和可扩展性，数据中心的主要功能包括数据存储、处理、备份和恢复，同时提供高速的网络连接，使用户能够快速访问其存储在数据中心中的信息，在数字化时代，数据中心对于支持企业运营、云服务、大数据分析等方面至关重要，而使用的过程中，数据中心的运行成本主要包括能源成本，并且数据中心中的服务器和设备在高温和高负载环境下运行可能导致硬件故障和提前损坏，所以就特别需要基于ai算法的数据中心节能控制方法。
2、但是现有的数据中心，大多数数据中心在使用过程中，传统数据中心通常采用大量服务器和设备，导致高能耗，这些设备在全天候运行，大量的能源被用于维持正常的运行和冷却，并且由于硬件的快速发展和数据中心的规模扩大，可能存在硬件资源的空间浪费。某些服务器可能未能充分利用其计算能力，导致资源浪费。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于ai算法的数据中心节能控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的现有的数据中心，在使用过程中，数据中心的运行成本主要包括能源成本，
2、为实现上述目的，本专利技术提供基于ai算法的数据中心节能控制方法，该控制方法包括以下步骤：
3、s1、数据采集监测和数据预处理，并根据ai算法进行智能预测模型；
4、s2、根据智能预测模型结构动态资源调度，实行温度调控；
5、s3、实时监控与反馈，对能源管理进行优化；
6、s4、根据应用场景适配。
7、优选的，所述步骤s1包括：
8、s1.1、数据采集与监测，在数据中心部署温度传感器、湿度传感器、电力监测设备等传感器，实时采集关键参数数据；
9、s1.2、数据预处理，利用预处理算法对采集的数据进行处理，包括异常值去除、数据平滑和归一化，确保数据质量和一致性；
10、s1.3、智能预测模型，建立机器学习模型，使用长短时记忆网络(lstm)，预测未来的负载和能耗趋势，模型考虑外部因素包括天气、业务周期。
11、优选的，所述s1.1传感器实时采集数据，包括温度(t)、湿度(h)、电力消耗(p)关键参数，生成时间序列数据
12、$d＝{(t_1,t_1,h_1,p_1),(t_2,t_2,h_2,p_2),……}$；
13、所述步骤s1.2数据预处理基于机器学习算法，剔除异常值；
14、应用平滑算法，使用移动平均，以减少噪声对模型的影响；
15、对数据进行归一化，将不同尺度的数据映射到相同的数值范围，将温度、湿度等参数归一化到[0,1]区间；
16、所述步骤s1.3智能预测模型利用历史数据形成训练集，
17、$d_{train}＝{(t_1,t_1,h_1,p_1),……}$；
18、提取影响负载和能耗的特征，考虑时间相关性、季节性、天气等外部因素；
19、使用深度学习框架搭建长时记忆网络(lstm)模型；
20、通过优化算法，使用梯度下降，对lstm模型进行训练，调整模型参数以最小化预测误差；
21、使用验证集数据验证模型的性能，调整模型结构和超参数以提高预测准确性，将训练好的模型嵌入到实时数据流中，以便持续预测未来负载和能耗。
22、优选的，所述步骤s2包括：
23、s2.1、动态资源调度利用强化学习算法，实时监控数据中心的工作负载，动态调整服务器的开启和关闭状态，以适应实际需求；
24、s2.2、温度调控基于pid控制算法，通过调整冷却设备、风扇等系统，实时调整数据中心的温度，提高冷却效率。
25、优选的，所述步骤s2.1强化学习算法选择深度q网络(dqn)，以建模状态和动作之间的关系，定义可以执行的动作，开启或关闭服务器，以及可能的负载迁移，使其能够鼓励降低能耗、提高资源利用率，并考虑数据中心性能指标，在实际运行中，利用历史数据进行训练，使强化学习模型能够适应不同工作负载情境，在实时监控数据中心工作负载的基础上，利用强化学习模型实时做出决策，调整服务器状态，以达到节能效果；
26、所述步骤s2.2部署温度传感器，实时采集数据中心的温度信息，利用历史温度数据，建立pid控制模型，选择比例-积分-微分(pid)控制算法，用于实时调整冷却设备、风扇等系统，利用历史温度数据，建立pid控制模型，确定比例系数、积分系数、微分系数，设计温度控制策略，根据设定温度的目标范围，设定温度的目标范围，根据实际温度调整冷却设备和风扇的工作状态，在数据中心运行时，实时监测温度，利用pid控制算法对冷却设备和风扇进行调整，以维持稳定的温度。
27、优选的，所述步骤s3包括：
28、s3.1、实时监控与反馈，持续监控数据中心性能和能耗情况，通过监督学习算法实时分析，并根据实时数据调整算法参数，提供反馈信息；
29、s3.2、能源管理优化，使用深度强化学习算法，通过调整设备的电压频率、采用睡眠模式等手段，在性能和能源成本之间找到最佳平衡。
30、优选的，所述步骤s3.1利用电力监测设备实时监测数据中心的能耗情况，记录每个设备的功耗，对采集的数据进行预处理，包括异常值去除、数据平滑和归一化，以确保数据质量和一致性，监督学习算法选择支持向量机(svm)，用于实时分析数据中心性能和能耗数据，根据实时分析结果，提供反馈信息，可能包括性能调整建议、优化策略等，以供后续调整和优化；
31、所述s3.2深度强化学习算法选择深度强化学习网络(drl)，以建模设备的电压频率调整、睡眠模式等决策过程，定义设备调整的状态空间，包括设备的电压频率、工作状态等，定义可以执行的动作，包括调整电压频率、切换睡眠模式等，设计奖励函数，考虑设备性能、能源成本以及数据中心整体性能等因素，利用深度强化学习模型进行实时决策，动态调整设备的电压频率、工作状态，以找到最佳性能和能源成本的平衡，在实际运行中，利用深度强化学习模型进行实时决策，动态调整设备的电压频率、工作状态，以找到最佳性能和能源成本的平衡。
32、优选的，所述步骤s4包括：
33、s4.1、应用场景适配，根据不同应用场景，调整算法参数和策略，以适应不同工作负载下的节能控制需求。
34、优选的，所述s4.1利用机器学习算法，对当前数据中心的工作负载和应用场景进行实时识别，了解本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：该控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S1包括：
3.根据权利要求2所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述S1.1传感器实时采集数据，包括温度(T)、湿度(H)、电力消耗(P)关键参数，生成时间序列数据
4.根据权利要求1所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S2包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S2.1强化学习算法选择深度Q网络(DQN)，以建模状态和动作之间的关系，定义可以执行的动作，开启或关闭服务器，以及可能的负载迁移；
6.根据权利要求1所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S3包括：
7.根据权利要求6所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S3.1利用电力监测设备实时监测数据中心的能耗情况，记录每个设备的功耗，监督学习算法选择支持向量机(
8.根据权利要求1所述的基于AI算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤S4包括：
...【技术特征摘要】
1.基于ai算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：该控制方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于ai算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤s1包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述s1.1传感器实时采集数据，包括温度(t)、湿度(h)、电力消耗(p)关键参数，生成时间序列数据
4.根据权利要求1所述的基于ai算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤s2包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai算法的数据中心节能控制方法，其特征在于：所述步骤s2.1...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢鄂强，
申请(专利权)人：深圳本贸科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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