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IDC機房智慧節能系統基於AI的基站/IDC機房智慧節能系統，適用於新建數據中心及在用數據中心改造。

技術原理及工藝

本技術產品基於AI和大數據技術，在雲端基於機房IT負載、機房內外部環境數據、製冷設備運行狀態等數據，通過相關性模型探索並結合專家經驗訓練機房製冷設備的最優設置模型，在邊緣系統進行AI推理和控制策略自動和手動下發，實現數據中心的電能使用效率（PUE）最低，同時解決機房送風不平衡，局部熱點和製冷冗餘等問題。技術原理如圖15所示。

技術指標

（1）單機房製冷節能率：20%~50％。

（2）數據中心總體節能率：5%~8%。

（3）AI算法（包括分類、預測等）總體準確率：95%以上。

技術功能特性

（1）雲邊協同架構設計，高效可靠，實現效益最大化：依託電信集團大數據平台統一部署翼節能雲端系統，省端節點部署翼節能邊緣系統，形成1+N節能網絡，構建全國機房節能分級管理體系，可支持全網的機房製冷設備節能。

（2）智慧節能分析，定製節能策略：AI智能引擎定製模型計算，構建機房「畫像」，生成個性化節能策略，實現「千房千面、一站一策」。

（3）自動控制技術，節省運維人力：基於AI的策略自動生成後，系統會通過一系列業務保障機制，實現對末端設備的運行參數的自動調控。

（4）容器化運維部署，更加安全可靠：構建機房可視化支撐運維系統，對下實現高性能異構計算資源池的統一化調度管理，對上支撐邊緣計算、大數據處理、AI訓練以及機房智慧節能系統等的託管運維。

（5）實時監控告警預測，數據加密安全升級：提供實時監控、告警預測及異常處理功能，保障策略穩定執行；雲邊通信信道使用安全傳輸層協議（TLS）加密，保障數據安全一致。

應用案例

S省某數據中心機房節能項目，技術提供單位為中國電信雲網運營部（大數據和AI中心）及中國電信北京研究院。

（1）用戶情況簡單說明

S省某數據中心2015年5月投入使用。占地面積144畝，基地規劃6棟IDC網絡機樓，目前已投用機樓4棟，包括1個110千伏變電站，1個網管綜合樓和2棟IDC機房樓。

（2）實施內容及周期

對機房進行補點實施，採集必要溫濕度數據；對收集數據進行處理分析後生成AI訓練模型；運行模型生成節能策略並自動下發實施。實施周期為1個月。

（3）節能減排效果及投資回收期

節能實施完成後，相較於節能前平均製冷節能率為28%，日均節電4928千瓦時，年節電179萬千瓦時，按照當地0.55元/千瓦時單價計算，年化節能收益為98.45萬元。

未來推廣前景

基於AI的機房智慧節能系統通過雲邊端三級協同支持智能化的能耗分析和預測，核心的AI智能引擎加載了近20餘種核心關鍵AI模型算法，整個產品包含20多項功能創新，基於機房溫度、氣流分布狀態及各類運行數據生成定製化節能策略，減少機房製冷冗餘，提高製冷效率。適用於改造的數據中心，製冷節能率可達20%~50％。某數據中心使用中國電信產品，年節電179萬千瓦時。預計未來5年市場占有率可達到80%。