基于贝叶斯优化算法的数据中心PUE优化方法及装置

    公开(公告)号:CN116301283A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202211105314.9

    申请日:2022-09-09

    IPC分类号: G06F1/3234 G06F1/3206

    摘要: 本申请公开了一种基于贝叶斯优化算法的数据中心PUE优化方法、装置及可读存储介质,涉及计算机技术领域,用于确定最低的PUE及对应的系统参数。该方法包括:获取至少一组采样数据;根据至少一组采样数据,确定第一函数;根据第一函数,及至少一组采样数据和至少一种系统参数的均值、方差,确定采集函数的最大期望值;将采集函数中的最大期望值对应的系统参数作为候选系统参数,并确定候选系统参数对应的候选PUE;在候选PUE大于预设值的情况下,将候选PUE和候选系统参数作为一组新的采样数据更新至至少一组采样数据,以更新第一函数,直至候选PUE小于或者等于预设值;在候选PUE小于或等于预设值的情况,确定候选系统参数为目标系统参数。

    指标异常检测与标签生成方法和装置

    公开(公告)号:CN115981903A

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202211648808.1

    申请日:2022-12-21

    IPC分类号: G06F11/07

    摘要: 本申请提供了一种指标异常检测与标签生成方法和装置,该方法包括:获得业务系统中待检测的关键性能指标的指标序列数据,指标序列数据包括:关键性能指标在多个时间点的指标数据;将指标序列数据输入到经过训练的变分自编码器,获得变分自编码器中的编码器输出的编码特征分布;确定编码特征分布与用于作为先验分布的多元高斯分布的第一相对熵;如果第一相对熵大于设定的异常阈值,确定关键性能指标存在异常,为该关键性能指标生成异常标签。本申请的方案能够较为准确地检测出业务系统中关键性能指标的异常,从而准确地生成关键性能指标的异常标签。

    一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置

    公开(公告)号:CN113131584A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110455530.5

    申请日:2021-04-26

    摘要: 本申请公开了一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置,方法包括:获取数据中心电池的参数信息,所述参数信息至少包括以下任意一项或多项:剩余电量、电池容量和充放电电流;获取环境信息,所述环境信息包括实时电价、数据中心IT设备工作量;基于所述参数信息和所述环境信息,采用深度强化学习算法进行数据中心电池充放电的控制。上述方案利用深度学习神经网络和强化学习机制的优势,根据实时电价、电池的状态和寿命周期,选择合适的时间对电池进行充电和放电,实现数据中心电源的削峰填谷,以最大程度地使储能电池的蓄电收益最大化,从而降低数据中心的电费和总拥有成本。