【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，具体而言，涉及一种机房环境安全评价方法、装置。
技术介绍
1、随着云计算、大数据分析和人工智能产业的快速扩张，导致数据中心数量和能源消耗的急剧增加。而空调制冷系统作为数据中心机房能源消耗的主要来源之一，其已然成为当前实施节能减排的重要对象。机房制冷系统节能的基本原理就是寻找一个合理的冷量控制，使其即保证机房it(information technology，信息技术)设备的安全运行，又避免过多的冷量损失。因此，机房环境安全阈值的设定就成了一个具有挑战性的任务。
2、一般地，数据中心机房安全阈值的设定主要采用专家经验的方法，也即数据中心管理人员主要根据机房类别(例如a、b、c类机房)和相应的安全等级，为不同类型机房设定固定的环境温度的安全阈值。然而，由于同类机房也存在计算机负载、制冷设备数量和布局的差异，统一固定的环境温度安全阈值设定可能造成多余的冷量消耗，损失可挖掘的节能空间。因此，针对机房的实际运行情况，自主挖掘和划分不同机房运行状态模式下的安全阈值区间，实现不同机房安全阈值的精准设定已经变得十分迫切。
3、针本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种机房环境安全评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征向量的类型包括以下至少之一：静态特征向量、动态特征向量，其中，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本机房的各个特征向量的特征权重向量的确定过程包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个聚类簇内确定所述目标机房所属的目标聚类簇，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在计算所述目标机房的目标特征权重序列与各个所属聚类簇的聚类中心的样本特征权重序列之间的第二相似度之前，所述方法还
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【技术特征摘要】
1.一种机房环境安全评价方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标特征向量的类型包括以下至少之一：静态特征向量、动态特征向量，其中，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本机房的各个特征向量的特征权重向量的确定过程包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从预设的多个聚类簇内确定所述目标机房所属的目标聚类簇，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在计算所述目标机房的目标特征权重序列与各个所属聚类簇的聚类中心的样本特征权重序列之间的第二相似度之前，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐嘉，林武隽，张渊，刘永彬，赵琳强，
申请(专利权)人：中国电信股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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