[发明专利]一种基于强化学习的数据中心能效优化方法和系统在审
| 申请号： | 202210629008.9 | 申请日： | 2022-06-06 |
| 公开（公告）号： | CN114970358A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 蒋冰婷;王啸;薛宁;唐明伟;黄志清;路剑锋 | 申请（专利权）人： | 深圳市证通电子股份有限公司;深圳市证通云计算有限公司;陕西证通云计算有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/06 |
| 代理公司： | 深圳市君瑞知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 44890 | 代理人： | 郭佳;宋翡翠 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市光明区玉塘*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的数据中心能效优化方法和系统，属于云计算技术领域。本发明的一种基于强化学习的数据中心能效优化方法和系统，所述数据中心能效优化系统由数据集成管控系统、IDC动环监控系统和DRL中心模型系统组成。为解决现有数据中心能耗优化方法中存在的能效优化低、成本高的问题，采用一种离线强化学习的方式,通过设计初始的控制策略,记录系统在运行初始策略下的数据，其中包括状态,行动,奖励,并使用标准强化学习/函数模拟组合来学习一个价值函数,用以估算某个状态下采取特定行动对应的累计期望奖励，来获得预测的PUE值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 数据中心 能效 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
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