[发明专利]一种基于深度学习的冷水机房控制方法在审
| 申请号： | 201811267305.3 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109539457A | 公开（公告）日： | 2019-03-29 |
| 发明（设计）人： | 花静霞 | 申请（专利权）人： | 花静霞;森垚能源科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | F24F11/30 | 分类号： | F24F11/30;F24F11/52;F24F11/58;F24F11/64;F24F11/65 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200433 上海市杨浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的冷水机房控制方法，其特征在于：步骤1，就地控制器获取机房发出的机房数据；步骤2，就地控制器发送机房数据至机器学习控制器；步骤3，机器学习控制器发送机房数据至云服务器，并且机器学习控制器通过深度学习模型进行计算得出用于对机房的设备进行控制的控制指令，其中，云服务器通过对大数据的处理，对云服务器内的深度学习模型进行训练，并将训练后的深度学习模型发送给机器学习控制器进行替换。比当前基于PID或者能耗模型的控制系统，本发明冷水机房控制方法基于机器学习，通过对大数据分析，以及深度学习的算法找到更多节能的措施，对冷水机房节能带来新的方法，从而可以适应更加复杂的控制场景。 | ||
| 搜索关键词： | 机房 机器学习 控制器 机房控制 云服务器 学习 就地控制器 大数据 发送 节能 基于机器 控制系统 控制指令 能耗模型 算法 替换 场景 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的冷水机房控制方法，其特征在于：步骤1，就地控制器获取机房发出的机房数据；步骤2，就地控制器发送机房数据至机器学习控制器；步骤3，机器学习控制器发送机房数据至云服务器，并且机器学习控制器通过深度学习模型进行计算得出用于对机房的设备进行控制的控制指令，其中，云服务器通过对大数据的处理，对云服务器内的深度学习模型进行训练，并将训练后的深度学习模型发送给机器学习控制器进行替换。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于花静霞;森垚能源科技（上海）有限公司，未经花静霞;森垚能源科技（上海）有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811267305.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
