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龙图腾网获悉北京英沣特能源技术有限公司申请的专利基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121455308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610007658.8，技术领域涉及：G06F1/3206；该发明授权基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法及系统是由高兵;祁康宁;龚珍凤;张朝阳;周鹏辉;张靖;于淼;汤萌;马超;董宇鹏设计研发完成，并于2026-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法及系统，属于节能控制领域；解决了数据中心能耗高和散热效率低的问题；具体方法如下：获取每台服务器的历史能耗数据，使用SARIMA模型预测每台服务器期望CPU使用率；构建每台服务器的功率函数，再根据每台服务器的期望CPU使用率，为每台服务器分配实际功率；构建数据中心每台服务器表面温度的变化函数，再根据数据中心的散热模式以及每台服务器的实际功率，调整散热系统的工作状态；本发明通过对数据中心历史能耗进行获取、处理和分析，调整每台服务器的实际功率以散热系统的工作模式，减少数据中心的能耗，提高服务器运行的稳定性。

本发明授权基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI数据中心能耗分析的节能控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取每台服务器的历史能耗数据，使用SARIMA模型预测每台服务器期望CPU使用率；构建每台服务器的功率函数，再根据每台服务器的期望CPU使用率，为每台服务器分配实际功率； 获取存放服务器的房间的尺寸以及每台服务器的尺寸、热容、自然对流换热系数，构建数据中心每台服务器表面温度的变化函数，再根据数据中心的散热模式以及每台服务器的实际功率，调整散热系统的工作状态； 持续监测每台服务器的温度变化，动态调节散热系数的工作状态，再根据数据中心供电设备的UPS供电效率曲线优化数据中心的供电模式； 期望CPU使用率的预测步骤如下： 对每台服务器的历史能耗数据进行ADF或KPSS检验，确定非季节性差分次数ds； 对历史能耗数据进行季节性分解和ADF检验季节性分量，确定季节性差分次数Dns； 对历史能耗数据先进行ds次普通差分，再进行Dns次季节性差分，得到平稳序列； 计算平稳序列的PACF与ACF图；分别在PACF图和ACF图中提取截尾处的滞后阶数，确定自相关系数和滑动平均系数的阶数；以平稳序列整数倍的季节性周期为新的滞后阶数，在PACF图和ACF图中二次提取截尾处的滞后阶数，确定季节性自相关系数和季节性滑动平均系数的阶数； 根据自相关系数和滑动平均系数的阶数以及季节性自相关系数和季节性滑动平均系数的阶数，使用数值优化算法构建多组初级模型；使用AIC信息准则检验初级模型，选择AIC值最小的初级模型作为服务器CPU平均使用率的SARIMA模型； 根据历史能耗数据判断SARIMA模型的残差是否为白噪声； 若是，则不处理； 若不是，则逐一增加SARIMA模型中各模型参数的值，进行再拟合，直至SARIMA模型的残差在所有滞后阶数下均不显著； 根据每台服务器的SARIMA模型预测每台服务器期望CPU使用率。

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