基于热环境预测的数据中心机房节能优化方法与系统

本发明公开了一种基于热环境预测的数据中心机房节能优化方法与系统，包括离线建模与在线预测优化两个阶段；离线阶段基于机房物理结构、设备布局及热负荷参数构建CFD仿真模型，生成高精度温度场数据；利用热环境预测模型输入设备参数与负载变化输出未来空间温度分布；同时基于风速比或风机频率与运行台数以及相关特征，构建XGBoost混合能耗预测模型。在线阶段以最低能耗与最小温偏为目标，采用MOEA/D算法生成Pareto最优解集；按需选择最优风速比/频率与设备台数组合控制空调运行；通过滑动时间窗口动态更新模型参数，实现系统长期鲁棒控制。本发明通过融合CFD仿真、时序预测、能耗建模与多目标优化算法实现机房智能节能控制。