模型训练方法、装置及可读存储介质制造方法及图纸

技术编号:43343383 阅读:24 留言:0更新日期:2024-11-15 20:39
本申请公开了一种模型训练方法、装置及可读存储介质,涉及计算机技术领域,用于提高制冷设备能耗的优化效果。该方法包括:将制冷设备的多组验证参数输入场景仿真模型,得到每组验证参数对应的场景仿真数据;制冷设备用于冷却多个网络设备;多组验证参数包括不同边界条件下的多组制冷参数;场景仿真数据包括制冷设备的能耗和每个网络设备区域的温度数据;基于多组验证参数对强化模型进行训练,得到目标强化模型;目标强化模型用于基于制冷设备的当前边界条件确定目标制冷参数;目标制冷参数为多组待选制冷参数中的制冷设备的能耗最小的制冷参数;制冷设备执行待选制冷参数时每个网络设备区域的温度数据小于温度阈值。

【技术实现步骤摘要】

本申请实施例涉及计算机,尤其涉及一种模型训练方法、装置及可读存储介质


技术介绍

1、目前,数据中心的能源消耗日益增长,在数据中心的总能耗中,制冷设备的消耗占比较高,为了减少制冷设备的能耗,需要根据数据中心不同位置的网络设备区域的温度,进行质量设备的能耗进行优化。

2、然而,数据中心的测量点数量有限,无法获取每个支路的场景参数。场景参数可以包括以下至少一项:水流量、温度、出风量等。这样,传统优化模型在利用有限的支路参数优化制冷设备的能耗,易出现数据中心局部区域过热,或者制冷设备的能耗降低幅度过小的问题,导致制冷设备能耗的优化效果较差。


技术实现思路

1、本申请提供了一种模型训练方法、装置及可读存储介质,用于提高制冷设备能耗的优化效果。

2、为达到上述目的,本申请采用如下技术方案:

3、第一方面,提供了一种模型训练方法,该方法包括:将制冷设备的多组验证参数输入场景仿真模型,得到每组验证参数对应的场景仿真数据;制冷设备用于冷却多个网络设备;多组验证参数包括不同边界条件下的多组制本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述多组验证参数对强化模型进行训练,得到目标强化模型,包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述将制冷设备的多组验证参数输入场景仿真模型,得到每组验证参数对应的场景仿真数据,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史温度数据、所述历史送风参数和所述三维结构数据构建所述目标C...

【技术特征摘要】

1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述多组验证参数对强化模型进行训练,得到目标强化模型,包括:

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述将制冷设备的多组验证参数输入场景仿真模型,得到每组验证参数对应的场景仿真数据,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史温度数据、所述历史送风参数和所述三维结构数据构建所述目标cfd模型,包括:

7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述边界条件包括以下至少一项:室外空气干球温度、室外空气湿球温度、冷冻...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱旭贺晓陈俊丞刘湃高健吴江风
申请(专利权)人:中国联合网络通信集团有限公司
类型:发明
国别省市:

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