基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能技術(shù)研究報(bào)告

基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能技術(shù)研究報(bào)告I版權(quán)聲明本報(bào)告版權(quán)屬于北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，并受法律保護(hù)。轉(zhuǎn)違反上述聲明者，將被追究相關(guān)法律責(zé)任。編委會(huì)成員：聶麗琴張海燕編寫組成員：趙春華葛金磊汪宏邢雪松費(fèi)若雨邊鵬旭編審：黃本濤周豫齊編制委員會(huì)王旭東周存浩李西峰孫曦程峰章徐省委李海平何世榮李泓萱參編單位：北京國(guó)家金融科技認(rèn)證中心有限公司新華三技術(shù)有限公司網(wǎng)聯(lián)清算有限公司中金金融認(rèn)證中心有限公司北京銀聯(lián)金卡科技有限公司中國(guó)工商銀行股份有限公司中國(guó)建設(shè)銀行股份有限公司安徽省農(nóng)村信用社聯(lián)合社螞蟻科技集團(tuán)股份有限公司上海兆芯集成電路股份有限公司杭州諧云科技有限公司銳捷網(wǎng)絡(luò)股份有限公司（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）將“綠色低碳”作為四項(xiàng)基本原則之一，以實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和為目標(biāo)，加強(qiáng)金融科技與綠色金融的深入融合，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型和低碳可持續(xù)發(fā)展?！兑?guī)劃》中明確要求建設(shè)綠色高可用數(shù)據(jù)中心，積極運(yùn)用綠色節(jié)能技術(shù)，加快數(shù)據(jù)中心綠色化建設(shè)與改造，加強(qiáng)能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與管理。要求新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心電能利用效率不超過1.3，到2025年，數(shù)據(jù)中心電能利用效率普遍不超過1.5。服務(wù)器電能消耗占據(jù)數(shù)據(jù)中心總能耗的絕大部分，服務(wù)器中的系統(tǒng)級(jí)能耗優(yōu)化和節(jié)能技術(shù)意義重大，能很大程度助力金融數(shù)據(jù)中心滿足綠色低碳基本原則，成為構(gòu)建金融數(shù)據(jù)中心綠色低碳能力的核心技術(shù)。本報(bào)告從金融數(shù)據(jù)中心在綠色節(jié)能領(lǐng)域AI技術(shù)應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)，全生命周期管理及應(yīng)用探索等方面展開研究，通過對(duì)AI技術(shù)和綠色節(jié)能理念的綜合運(yùn)用，給出金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用水平的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估方法，旨在推動(dòng)金融科技產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，提高金融數(shù)據(jù)中心能源利用效率和降低能耗。由于經(jīng)驗(yàn)學(xué)識(shí)所限，本文仍有諸多不足，懇請(qǐng)各界批評(píng)指正。V 1（一）研究背景 1（二）研究目標(biāo) 4 6（一）體系架構(gòu) 6（二）關(guān)鍵技術(shù) 8 17（一）規(guī)劃設(shè)計(jì) 18（二）建設(shè)改造 19（三）運(yùn)行維護(hù) 21（四）智能優(yōu)化 22 24 25 27 34 （一）總體原則 37（二）分級(jí)定義 39（三）分級(jí)維度 40 46 481一、研究背景及目標(biāo)1.數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能發(fā)展背景黨的十八大以來，黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視大數(shù)據(jù)發(fā)展和數(shù)據(jù)中心建設(shè)。習(xí)近平總書記指出“要以推行電子政務(wù)、建設(shè)新型智慧城市為抓手，以數(shù)據(jù)集中和共享為途徑，建設(shè)全國(guó)一體化的據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)數(shù)據(jù)中心年用電量已占全社會(huì)用電總量的2.5%左右，且仍在快速增長(zhǎng)。隨著“雙碳”戰(zhàn)略的提出，數(shù)據(jù)中心作為國(guó)家多部門和地方政府出臺(tái)了一系列政策和相關(guān)措施，要求新建區(qū)域內(nèi)大型及以上數(shù)據(jù)中心PUE需低于1.3，集群內(nèi)大型及以上數(shù)據(jù)中心PUE需低于1.25，到2025年，數(shù)據(jù)中心PUE普遍不超過1.5。而我國(guó)尤其中部地區(qū)，目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心PUE普遍高于1.5，部分“小散老舊”數(shù)據(jù)中心PUE更高達(dá)2.0左右。這就需要數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理必須堅(jiān)持走高效、低碳、集約、循環(huán)的綠色發(fā)展道路，切實(shí)履行節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的社會(huì)責(zé)任。2020年12月和2021年5月，國(guó)家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國(guó)家能源局4部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)意見》（發(fā)改高技〔2020〕1922號(hào)）、《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力2數(shù)鏈、數(shù)腦、數(shù)盾”五大體系構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)創(chuàng)新體系，明確在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝等重點(diǎn)區(qū)域以及部分能源豐富、氣候適宜的地區(qū)布局大數(shù)據(jù)中心國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心綠色可持續(xù)發(fā)展。中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》（銀發(fā)〔2021〕335號(hào)要求打造新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，建設(shè)綠色高可用數(shù)據(jù)中心，明確提出“積極應(yīng)用綠色節(jié)能技術(shù)和清潔可再生能源，加快數(shù)據(jù)中心綠色化建設(shè)與改造，加強(qiáng)能耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與管理”。為實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心能效提升和綠色發(fā)展，北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟組織會(huì)員單位共同編制并發(fā)布金融業(yè)綠色數(shù)據(jù)中心白皮書及金融數(shù)據(jù)中心能效管理標(biāo)準(zhǔn)，并開展金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)編制工作，為建設(shè)資源更均衡、供給更敏捷、運(yùn)行更高效的金融信息基礎(chǔ)設(shè)施提供參考。2.數(shù)據(jù)中心智能化應(yīng)用背景2021年出臺(tái)的《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》中，對(duì)數(shù)據(jù)中心提出了從“加強(qiáng)綠色集約建設(shè)”等9大核心任務(wù)，為數(shù)據(jù)中心的未來指明了發(fā)展方向。2021年工業(yè)和信息化部印發(fā)了《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行型數(shù)據(jù)中心是以支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新為導(dǎo)向，以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等應(yīng)用需求為牽3提供高效算力服務(wù)、賦能千行百業(yè)應(yīng)用，與網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算融合發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施。在高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)驅(qū)力的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)中心的綠色低碳轉(zhuǎn)型和智能化革新勢(shì)在必行。在這一過程中，人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化和智能化水平，同時(shí)也為業(yè)務(wù)決策提供了強(qiáng)有力的支撐。對(duì)現(xiàn)代金融行業(yè)來說，智能化技術(shù)應(yīng)用已成為其數(shù)據(jù)中心提升效率、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)和增強(qiáng)安全性的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，主要應(yīng)用在以下幾個(gè)關(guān)鍵方面。一是智能建設(shè)與規(guī)劃。在數(shù)據(jù)中心規(guī)劃和建設(shè)階段，利用BIM創(chuàng)建三維模型，模擬和優(yōu)化建筑設(shè)計(jì)以確?？臻g利用最大化，減少建設(shè)過程中的材料浪費(fèi)，提升建設(shè)效率與質(zhì)量。采用模塊化適應(yīng)不斷變化的金融業(yè)務(wù)需求。二是智慧能源管理。通過管理系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控電力使用情況，優(yōu)化能源消耗，提高電力利用率，確保運(yùn)營(yíng)成本最低化和滿足可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。結(jié)合太陽能、電池儲(chǔ)能等可再生能源技術(shù)，減少對(duì)市電的依賴，確保數(shù)據(jù)中心的綠色運(yùn)營(yíng)。提高熱量管理效率，適應(yīng)高密度計(jì)算環(huán)境的要求。四是智能監(jiān)控與管理。進(jìn)行全面的資源監(jiān)控、管理和優(yōu)化功能，追蹤電力、制冷、空間和網(wǎng)絡(luò)資源的使用情況，支持對(duì)金融4數(shù)據(jù)中心的精準(zhǔn)管理。通過對(duì)大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集和分析，預(yù)測(cè)潛在問題并提供優(yōu)化建議，確保數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。五是安全運(yùn)行保障。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備健康狀態(tài)，提前預(yù)警可能的故障，安排預(yù)防性維護(hù)，減少停機(jī)時(shí)間，確保關(guān)鍵金融服務(wù)的連續(xù)性。部署基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，對(duì)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘耐{，如DDoS攻擊、數(shù)據(jù)泄露等，確保金融數(shù)據(jù)的安全性。六是智能化設(shè)備設(shè)施。智能配電單元（PDU）和不間斷電源（UPS）系統(tǒng)，確保電力的高效分配和連續(xù)性，防止電力中斷對(duì)金融交易的影響。使用機(jī)器人進(jìn)行日常巡檢和設(shè)備維護(hù)，減少人工干預(yù)，提高運(yùn)維效率和準(zhǔn)確性。七是合規(guī)與風(fēng)險(xiǎn)管理。通過智能化管理平臺(tái)實(shí)時(shí)監(jiān)控和記錄數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行狀態(tài)，確保滿足金融行業(yè)的嚴(yán)格合規(guī)性和審計(jì)要求。建立智能化的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，確保在出現(xiàn)故障或?yàn)?zāi)害時(shí)，能夠迅速恢復(fù)業(yè)務(wù)，減少對(duì)金融服務(wù)的沖擊。智能化技術(shù)正在全方位改造金融數(shù)據(jù)中心的運(yùn)營(yíng)方式，從數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理到客戶服務(wù)、流程自動(dòng)化，都顯現(xiàn)出顯著的效更智能的新階段。本報(bào)告從金融數(shù)據(jù)中心在綠色節(jié)能領(lǐng)域AI技術(shù)應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)，全生命周期管理及應(yīng)用探索等方面展開研究，通過對(duì)AI技術(shù)和綠色節(jié)能理念的綜合運(yùn)用，給出金融數(shù)據(jù)中心5綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用水平的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估方法。并運(yùn)用人工智能關(guān)鍵技術(shù)，在數(shù)據(jù)中心體系架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)多層次的策略部署，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的部署優(yōu)化。三級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化了數(shù)據(jù)中心的資源分配，降低了冷卻與能源需求；在邊緣側(cè)開展本地?cái)?shù)據(jù)處理，降低數(shù)據(jù)傳輸過程中的帶寬消耗和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能耗，從而優(yōu)化整體能效；對(duì)服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分配和靈活調(diào)度，減少閑置資源的能源消耗，提升資源利用率；同時(shí)分層架構(gòu)有利于分階段建設(shè)和靈活擴(kuò)展，可根據(jù)實(shí)際需求動(dòng)態(tài)調(diào)整資源。2.全生命周期管理研究。從規(guī)劃、建設(shè)、運(yùn)維、優(yōu)化4個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行應(yīng)用研究，通過運(yùn)用AI技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)中心硬件和軟件進(jìn)行全生命周期管理，包括智能能耗管理、動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、冷卻系統(tǒng)優(yōu)化、環(huán)境數(shù)據(jù)集成、預(yù)測(cè)性維護(hù)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的智能化運(yùn)營(yíng)，提升數(shù)據(jù)中心的能源利用效率。3.應(yīng)用探索。針對(duì)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能優(yōu)化最為顯著的3方面進(jìn)行研究，包括設(shè)計(jì)和優(yōu)化智慧機(jī)房管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)警和能耗優(yōu)化；利用人工智能算法調(diào)控暖通系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整溫控參數(shù)，提高冷熱管理的能效；通過AI驅(qū)動(dòng)的綠色算力調(diào)度，優(yōu)化計(jì)算資源的分配和使用，降低高峰期的能耗。4.技術(shù)評(píng)估方法研究。系統(tǒng)研究AI技術(shù)在數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能應(yīng)用中的原則、評(píng)估分級(jí)和評(píng)估維度。通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能情況指標(biāo)梳理，探索構(gòu)建一套科學(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)體系，6為行業(yè)提供科學(xué)指導(dǎo)和實(shí)用方法，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向更加高效和環(huán)保的方向發(fā)展。二、體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)金融數(shù)據(jù)中心在傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式、施工建設(shè)、運(yùn)行管理、優(yōu)化提升等方面需要投入大量人力，反復(fù)試錯(cuò)，難以找到最優(yōu)的解決方案。而AI技術(shù)和數(shù)據(jù)中心的融合，可構(gòu)建起金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能體系架構(gòu)，不僅為AI技術(shù)的應(yīng)用提供了基礎(chǔ)，還通過分布式計(jì)算、資源池化和本地?cái)?shù)據(jù)處理等方式，促進(jìn)能源效率的提升。金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用體系架構(gòu)宜采用“云+化綜合管理、節(jié)能策略管理等服務(wù)，“邊”負(fù)責(zé)進(jìn)行近端策略執(zhí)行、數(shù)據(jù)初步處理、IDC機(jī)房側(cè)節(jié)能等操作，“端”負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息采集，包括各類硬件、移動(dòng)終端等。圖1金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用體系架構(gòu)7云平臺(tái)負(fù)責(zé)AI模型訓(xùn)練、海量數(shù)據(jù)處理與分析、基于AI服務(wù)的數(shù)據(jù)推理、策略生成與下發(fā)、策略執(zhí)行結(jié)果監(jiān)控、節(jié)能成效評(píng)估及統(tǒng)計(jì)分析展現(xiàn)。AI模型由云端訓(xùn)練后，封裝為服務(wù)推送至邊端，實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推理。云邊之間通過增強(qiáng)的協(xié)同通道進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。邊緣系統(tǒng)作為節(jié)能控制前置節(jié)點(diǎn)，主要負(fù)責(zé)節(jié)能策略的接收、審核、執(zhí)行、反饋以及環(huán)境監(jiān)控。對(duì)于數(shù)字化水平一般，不支持遠(yuǎn)程遙調(diào)遙控的情況，由云端系統(tǒng)下發(fā)節(jié)能策略到邊緣系統(tǒng)，由現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人員根據(jù)策略內(nèi)容進(jìn)行手工實(shí)施，實(shí)施后通過邊緣系統(tǒng)進(jìn)行反饋。對(duì)于數(shù)字化水平較高，即支持遠(yuǎn)程遙調(diào)遙控的情況，由邊緣側(cè)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行推理后生成節(jié)能策略，并自動(dòng)化控制制冷設(shè)備參數(shù)，將環(huán)境調(diào)控到最優(yōu)狀態(tài)。策略執(zhí)行完成后，將執(zhí)行結(jié)果、節(jié)能策略反饋至云端。通過基于AI的管理，金融數(shù)據(jù)中心能夠不斷優(yōu)化設(shè)備調(diào)度和能源利用，提高數(shù)據(jù)中心的能效和節(jié)能水平，降低運(yùn)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)。管理流程主要包括以下6部分。一是數(shù)據(jù)采集上傳。按照數(shù)據(jù)采集規(guī)范從端側(cè)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)上傳至邊緣側(cè)。二是算法模型生成。在邊緣側(cè)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，并基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型，將模型封裝成AI服務(wù)。三是節(jié)能策略下發(fā)。云端系統(tǒng)調(diào)用AI服務(wù)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成節(jié)能策略，下發(fā)至端邊緣系統(tǒng)。8四是策略執(zhí)行反饋。在端、邊統(tǒng)一部署邊緣系統(tǒng)，策略執(zhí)行完成后，將執(zhí)行結(jié)果、節(jié)能策略反饋至云端，由云端進(jìn)行統(tǒng)一管五是節(jié)能成效評(píng)估。云端系統(tǒng)統(tǒng)一管理所有節(jié)能策略，通過對(duì)機(jī)房實(shí)施前后能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)現(xiàn)節(jié)能成效的統(tǒng)一評(píng)估、分析、呈現(xiàn)。六是節(jié)能成效納管。對(duì)于通過自主和合同能源方式進(jìn)行的節(jié)能實(shí)施，需要將用電量或節(jié)能成效數(shù)據(jù)采集上傳，進(jìn)行節(jié)能成效的統(tǒng)一納管。邊緣系統(tǒng)作為采集代理，可通過定期填報(bào)節(jié)能成效或根據(jù)數(shù)據(jù)中心實(shí)際情況對(duì)接能耗數(shù)據(jù)（動(dòng)環(huán)或第三方節(jié)能系統(tǒng)進(jìn)行定制化計(jì)算后，將節(jié)能成效上傳云端，用于統(tǒng)計(jì)展現(xiàn)?；贏I的數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能應(yīng)用綜合運(yùn)用了人工智能、生成式人工智能（AIGC）、邊緣計(jì)算和大數(shù)據(jù)等技術(shù)。AI算法優(yōu)化服務(wù)器運(yùn)行策略和電力分配，AIGC生成針對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施和能效配置的優(yōu)化策略，邊緣計(jì)算分散計(jì)算任務(wù)減少核心負(fù)載，大數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控能耗并提供優(yōu)化方案。通過智能資源調(diào)度、預(yù)測(cè)分析、本地?cái)?shù)據(jù)處理和能耗監(jiān)控等手段，顯著提高能源效率和可持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)更加環(huán)保、高效的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)。1.人工智能AI是一種模擬人類智能的技術(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等方法，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)、推理和自我糾正。AI技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分9析方法相比，具有更高的效率和精度。在數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能應(yīng)用中，AI技術(shù)主要用于以下幾個(gè)方面。（1）智能資源調(diào)度。AI算法可實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)設(shè)備的工作負(fù)載，根據(jù)需求調(diào)整資源分配，避免資源過度配置和不必要的能源消耗。并根據(jù)設(shè)備的利用率，智能遷移到能源效率更高的設(shè)備上運(yùn)行，從而提高整體能效。（2）能耗管理和優(yōu)化。通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型分析歷史能耗數(shù)據(jù)和當(dāng)前運(yùn)行狀態(tài)，預(yù)測(cè)未來的能耗趨勢(shì)，為數(shù)據(jù)中心管理者提供決策支持。實(shí)時(shí)監(jiān)控服務(wù)器和其他設(shè)備的能耗情況，動(dòng)態(tài)調(diào)整電力分配以達(dá)到最佳的能源利用效率。（3）冷卻系統(tǒng)優(yōu)化。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心的溫度分布，動(dòng)態(tài)調(diào)整空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)置，優(yōu)化冷卻效率。識(shí)別數(shù)據(jù)中心中的熱快速降低熱點(diǎn)區(qū)域的溫度。（4）故障預(yù)測(cè)和預(yù)防維護(hù)。通過監(jiān)控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，分析可能的故障跡象，提前預(yù)警并安排預(yù)防性維護(hù)，避免因設(shè)備故障導(dǎo)致的能耗浪費(fèi)。利用AI優(yōu)化策略，減少不必要的停機(jī)時(shí)間和資源占用，提高設(shè)備利用率和能效。2.生成式人工智能生成式人工智能（ArtificialIntelligenceGeneratedContentAIGC)利用人工智能技術(shù)來自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容，其發(fā)展可以追溯到20世紀(jì)50年代。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC技術(shù)得到了快速的發(fā)展，將機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理等技術(shù)相結(jié)合，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，讓計(jì)算機(jī)模擬人類的創(chuàng)造力和判斷力，自動(dòng)生成符合人類需求的內(nèi)容，包括各種文本、圖像、音頻和視頻等，已成為新型的內(nèi)容創(chuàng)作方式，并在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。AIGC與傳統(tǒng)的AI技術(shù)有所不同。AIGC主要集中在通過生成模型創(chuàng)作內(nèi)容或設(shè)計(jì)解決方案，例如文本、圖像、音頻或工程設(shè)計(jì)，而傳統(tǒng)AI更多涉及預(yù)測(cè)分析、分類、自動(dòng)化控制等應(yīng)用。在數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能應(yīng)用中，AIGC技術(shù)通過創(chuàng)建設(shè)計(jì)方案和優(yōu)化策略為運(yùn)營(yíng)者提供高效、創(chuàng)新的解決方案，主要用于以下幾個(gè)方面。（1）智能基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能設(shè)計(jì)與優(yōu)化。AIGC可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能的具體需求和環(huán)境條件生成一系列基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能設(shè)計(jì)方案?？紤]因素包括物理布局、冷卻系統(tǒng)配置、電源分配等，從而進(jìn)一步優(yōu)化空間利用和能耗管理。還可以利用AIGC自動(dòng)生成和評(píng)估不同的硬件設(shè)備布局方案，確保最佳的氣流管理和熱量分散。優(yōu)化布局能夠顯著降低冷卻系統(tǒng)的能耗。（2）能效策略生成。AIGC能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史記錄生成動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。如生成不同環(huán)境條件下的能源使用方案，在高需求時(shí)自動(dòng)增效，在低需求時(shí)啟用節(jié)能模式。AIGC能模擬不同的能效策略并自動(dòng)評(píng)估其效果，選擇最佳策略以最大化效率并減少能耗。在模擬過程中，考慮多個(gè)變量和不確定性因素，從而生成最優(yōu)的綜合策略。（3）智能冷卻系統(tǒng)管理。AIGC通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)冷卻模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的溫度變化，并自動(dòng)調(diào)節(jié)冷卻系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，確保在最小能耗下達(dá)到最佳冷卻效果?？山Y(jié)合數(shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)負(fù)載情況，AIGC生成自適應(yīng)冷卻計(jì)劃，避免過度冷卻和能源浪費(fèi)。（4）節(jié)能模式生成。AIGC可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的不同時(shí)間段和使用情況，生成不同的節(jié)能模式，如低流量時(shí)段的節(jié)能模式，確保在低需求情況下的最低能耗?？缮杉?xì)粒度的電力管理方案，進(jìn)一步細(xì)化電力調(diào)度，通過生成的方案實(shí)現(xiàn)對(duì)供電路徑和電壓水平的精細(xì)控制，優(yōu)化電力分配。識(shí)別出潛在的設(shè)備故障，通過生成相應(yīng)的預(yù)防措施，減少故障引發(fā)的能耗浪費(fèi)?？缮删C合的設(shè)備維護(hù)和優(yōu)化計(jì)劃，結(jié)合長(zhǎng)期能效數(shù)據(jù)提供最佳的維護(hù)時(shí)機(jī)和策略，減少不必要的停機(jī)時(shí)間，提升設(shè)備的總能效。邊緣計(jì)算技術(shù)是一種新興的計(jì)算模式，旨在將計(jì)算和存儲(chǔ)資源從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到距離終端設(shè)備更近的邊緣節(jié)點(diǎn)上。邊緣計(jì)算技術(shù)將計(jì)算能力推向網(wǎng)絡(luò)邊緣，通過將邊緣節(jié)點(diǎn)智能化，采用云上智能模型訓(xùn)練、邊緣模型推理、預(yù)測(cè)執(zhí)行的模式，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化節(jié)能策略的下發(fā)，基于邊緣采集數(shù)據(jù)生成計(jì)算任務(wù)，將處理任務(wù)從核心數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的邊緣數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)任務(wù)推理計(jì)算用量，合并拆解任務(wù)同步節(jié)點(diǎn)計(jì)算結(jié)果，從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸、多級(jí)轉(zhuǎn)發(fā)異常耗能帶來的帶寬、時(shí)延及能源損耗，提供更快的響應(yīng)時(shí)間和更多的本地處理能力，實(shí)現(xiàn)低延遲、高帶寬、高安全性的服務(wù)，為不同行業(yè)的應(yīng)用提供了全新的解決方案。邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)主要由以下幾部分構(gòu)成。（a）邊緣節(jié)點(diǎn)。邊緣節(jié)點(diǎn)是邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)，包括邊緣服務(wù)器、邊緣路由器、邊緣網(wǎng)關(guān)和IoT設(shè)備等。邊緣節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理終端設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，提供服務(wù)和應(yīng)用，具備一定的計(jì)算和存儲(chǔ)能力。（b）邊緣網(wǎng)絡(luò)。邊緣網(wǎng)絡(luò)是連接邊緣節(jié)點(diǎn)的通信網(wǎng)絡(luò)，主要包括有線和無線網(wǎng)絡(luò)。邊緣網(wǎng)絡(luò)需要提供高帶寬、低延遲和高可靠性的通信服務(wù)，以滿足邊緣計(jì)算的需求。（c）核心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)。核心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)是邊緣計(jì)算的支撐，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的管理、控制和協(xié)調(diào)。核心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)通過分發(fā)任務(wù)、調(diào)度資源和管理數(shù)據(jù)，給邊緣節(jié)點(diǎn)提供支持，保證邊緣計(jì)算的正常運(yùn)行。（d）終端設(shè)備。終端設(shè)備是邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)源，包括智能手機(jī)、傳感器、無人機(jī)等。終端設(shè)備通過采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和發(fā)送數(shù)據(jù)，與邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析。邊緣計(jì)算技術(shù)具有以下幾個(gè)主要特點(diǎn)，使其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用具有優(yōu)勢(shì)。（a）低延遲。邊緣計(jì)算將計(jì)算和存儲(chǔ)資源靠近數(shù)據(jù)源和終端設(shè)備，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間延遲，實(shí)現(xiàn)了近實(shí)時(shí)的響應(yīng)和處理。這對(duì)于要求低延遲的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能交通、工業(yè)自動(dòng)化和虛擬現(xiàn)實(shí)等，具有重要意義。（b）數(shù)據(jù)本地化。邊緣計(jì)算技術(shù)將數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)移到邊緣節(jié)點(diǎn)上，使數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行處理和分析，減少對(duì)中心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的依賴。這不僅可以降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞惋L(fēng)險(xiǎn)，還可以提高數(shù)據(jù)隱私和安全性。（c）高可靠性。邊緣計(jì)算采用分布式的架構(gòu)模式，將計(jì)算任務(wù)和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)上。這樣即使某個(gè)節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，仍然可以通過其他節(jié)點(diǎn)提供服務(wù)和支持，實(shí)現(xiàn)高可靠性和容錯(cuò)性。（d）資源優(yōu)化。邊緣計(jì)算通過在終端設(shè)備附近部署邊緣節(jié)點(diǎn)，可以更加靈活地利用計(jì)算資源。邊緣節(jié)點(diǎn)可以根據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行任務(wù)分發(fā)和資源調(diào)度，減少對(duì)中心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算負(fù)載，提高計(jì)算資源的利用率。邊緣計(jì)算技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。（a）物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。邊緣計(jì)算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。通過將計(jì)算能力下沉到邊緣節(jié)點(diǎn)，可以提高物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的效率和可靠性，實(shí)現(xiàn)智能家居、智慧城市和智能工廠等場(chǎng)景的快速發(fā)展。（b）智能交通。邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和決策。通過在道路邊緣部署邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控交通狀況，優(yōu)化交通信號(hào)和路況預(yù)測(cè)，提高交通效率和交通安全。（c）工業(yè)自動(dòng)化。邊緣計(jì)算技術(shù)可以應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過在生產(chǎn)線上布置邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高生產(chǎn)效率和設(shè)備可靠性。（d）增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。邊緣計(jì)算可以提供增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用所需的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。通過在終端設(shè)備附近部署邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)處理大量的圖像和視頻數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的交互和體驗(yàn)。綜上所述，邊緣計(jì)算技術(shù)通過將計(jì)算和存儲(chǔ)資源部署在距離終端設(shè)備更近的邊緣節(jié)點(diǎn)上，實(shí)現(xiàn)了低延遲、高可靠性和高效能的服務(wù)。邊緣計(jì)算技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)、智能交通、工業(yè)自動(dòng)化和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用的潛力。隨著邊緣計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展，將為各行各業(yè)帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和智能化應(yīng)用的快速發(fā)展。4.大數(shù)據(jù)大數(shù)據(jù)技術(shù)是指為了處理和分析海量、多樣化、高速生成的數(shù)據(jù)而研發(fā)和應(yīng)用的一系列技術(shù)和工具。隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量急劇增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法勝任大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用，為人們從龐大的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息、進(jìn)行精確決策和開展創(chuàng)新研究提供了有效的手段。大數(shù)據(jù)技術(shù)是一項(xiàng)綜合性的技術(shù)，涉及數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。（a）數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過各種方式采集數(shù)據(jù)，包括傳感器采集、網(wǎng)頁爬取、企業(yè)數(shù)據(jù)庫提取等。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)處理的第一步，需要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。（b）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供靈活、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，包括分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫和云存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要解決大數(shù)據(jù)量和高速生成的問題，保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。（c）數(shù)據(jù)處理。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供高效的數(shù)據(jù)處理方法，包括分布式計(jì)算、流處理和批處理等。數(shù)據(jù)處理主要解決大數(shù)據(jù)處理速度和效率的問題，保證數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和可操作性。（d）數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供多樣化的數(shù)據(jù)分析方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和預(yù)測(cè)建模等。數(shù)據(jù)分析主要解決大數(shù)據(jù)中隱藏的模式和趨勢(shì)，幫助企業(yè)和科研機(jī)構(gòu)做出準(zhǔn)確的決策和預(yù)測(cè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)具有以下幾個(gè)重要特點(diǎn)，使其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用具有優(yōu)勢(shì)。（a）大量性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理海量的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。（b）多樣性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理不同類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖片、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從多個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶提供全面和多樣化的信息。（c）實(shí)時(shí)性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理高速生成的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)決策。對(duì)于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景，如金融交易和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有重要作用。（d）價(jià)值性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過深入挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值和潛力。通過數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶需求和業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值。大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用，包括經(jīng)濟(jì)金融、醫(yī)療保健、電子商務(wù)和智能制造等。（a）金融行業(yè)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從市場(chǎng)數(shù)據(jù)、用戶交易記錄和社交媒體等多個(gè)維度分析金融市場(chǎng)走勢(shì)、用戶偏好和投資風(fēng)險(xiǎn)，為金融機(jī)構(gòu)提供更精確的決策支持。（b）醫(yī)療保健。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從病例數(shù)據(jù)、醫(yī)學(xué)影像和基因組數(shù)據(jù)等方面分析疾病的發(fā)病原因、治療方法和預(yù)防策略，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)和病患提供個(gè)性化的醫(yī)療解決方案。（c）電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從用戶行為數(shù)據(jù)、產(chǎn)品評(píng)價(jià)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)等方面分析用戶需求、產(chǎn)品特征和市場(chǎng)趨勢(shì)，為電子商務(wù)平臺(tái)提供個(gè)性化的商品推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷。（d）智能制造。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行記錄和生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等方面分析設(shè)備故障、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，為工廠提供實(shí)時(shí)的監(jiān)控和優(yōu)化方案。盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。主要包括數(shù)據(jù)隱私與安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量和人才短缺等問題。為了充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和培養(yǎng)相關(guān)人才。未來，隨著云計(jì)算和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)將進(jìn)一步得到應(yīng)用和完善。預(yù)計(jì)大數(shù)據(jù)技術(shù)將在智慧金融、智慧交通、智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)和智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步。三、全生命周期管理基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能全生命周期管理是一種全新的管理方式，通過AI技術(shù)和數(shù)據(jù)中心的深度融合，實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能建設(shè)的全方位數(shù)字化解決方案。這種管理方式覆蓋了傳統(tǒng)設(shè)計(jì)、施工建設(shè)、運(yùn)行管理、優(yōu)化提升等各個(gè)方面，旨在解決金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能建設(shè)過程中面臨的各種挑戰(zhàn)。AI技術(shù)的引入，使得金融數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和建設(shè)更加智能化、高效化。通過AI算法和模型，可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗、負(fù)載、環(huán)境等進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的能源使用效率，減少能源浪費(fèi)。同時(shí)，AI技術(shù)還可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的設(shè)備進(jìn)行智能調(diào)度和優(yōu)化能源分配，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率。在數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行管理方面，AI技術(shù)同樣具有廣泛的應(yīng)用。通過AI算法和模型，可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決設(shè)備故障，保證數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，AI技術(shù)還可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，為數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化提升提供有力的支持?；贏I的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能全生命周期管理不僅是一種技術(shù)革新，更是一種管理理念的轉(zhuǎn)變，可更好地實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能的建設(shè)目標(biāo)，提高數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率，降低能源消耗和環(huán)境污染，推動(dòng)金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。心綠色低碳的建設(shè)要求，在規(guī)劃階段，就應(yīng)提出具備完整功能的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施智能化系統(tǒng)，包含各類監(jiān)測(cè)監(jiān)控、底層數(shù)據(jù)采集、記錄報(bào)警、演示趨勢(shì)以及能耗分析等功能。同時(shí)提供滿足AI技術(shù)的各項(xiàng)接口，利用AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)據(jù)中心全生命周期的綠色節(jié)能。AI技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃和設(shè)計(jì)階段發(fā)揮重要作用，通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的布局、容量規(guī)劃和能源消耗等，以實(shí)現(xiàn)最佳的運(yùn)行效率和資源利用。AI技術(shù)可以通過分析歷史數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)模型，為數(shù)據(jù)中心提供準(zhǔn)確的容量規(guī)劃和需求預(yù)測(cè)。通過對(duì)數(shù)據(jù)中心負(fù)載數(shù)據(jù)、設(shè)備使用率和用戶增長(zhǎng)趨勢(shì)等進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來需求，并合理規(guī)劃數(shù)據(jù)中心的資源分配，提前滿足業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的需求?；贏I的綠色節(jié)能規(guī)劃應(yīng)用可以在以下幾方面發(fā)揮作用。1.能源消耗預(yù)測(cè)和優(yōu)化。分析數(shù)據(jù)中心的歷史能源消耗數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)未來的能源需求。通過對(duì)能源消耗的預(yù)測(cè)，可以制定相應(yīng)的能源調(diào)整策略，以優(yōu)化能源使用效率和降低能源成本。2.資源管理和負(fù)載均衡。分析數(shù)據(jù)中心的負(fù)載情況，包括服務(wù)器利用率、網(wǎng)絡(luò)流量等，實(shí)現(xiàn)智能資源管理和負(fù)載均衡。通過自動(dòng)調(diào)整資源配置和負(fù)載分配，使得數(shù)據(jù)中心的資源利用更加高效，可以節(jié)約能源消耗。3.溫度和空調(diào)控制?；跀?shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)溫度和濕度數(shù)據(jù)，以及外部環(huán)境因素，進(jìn)行智能的溫度和空調(diào)控制。通過精確的溫度調(diào)節(jié)和定制化的空調(diào)策略，可以減少能源的浪費(fèi)并提高能源利用效率。4.機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗模式進(jìn)行分析和學(xué)習(xí)，在此基礎(chǔ)上提供能源規(guī)劃建議。通過對(duì)歷史能耗數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，可以幫助數(shù)據(jù)中心管理者做出合理的能源調(diào)整決策。5.節(jié)能意識(shí)與教育。通過數(shù)據(jù)分析和人工智能交互途徑，提供節(jié)能意識(shí)培養(yǎng)和教育，向數(shù)據(jù)中心運(yùn)維人員和終端用戶展示節(jié)能的重要性以及如何采取相應(yīng)的節(jié)能措施。因此，將AI技術(shù)和數(shù)據(jù)中心規(guī)劃設(shè)計(jì)相融合，可以幫助金融數(shù)據(jù)中心制定更合理的節(jié)能規(guī)劃，并在能源消耗預(yù)測(cè)、資源管理、溫度控制等方面提供優(yōu)化策略，從而實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和提高數(shù)據(jù)中心的能源效率，滿足快速發(fā)展的數(shù)字化需求。通過將AI與原有管理系統(tǒng)整合，可改造形成新的數(shù)據(jù)中心能源管理平臺(tái)。管理平臺(tái)可以采集各個(gè)系統(tǒng)的能效參數(shù)，便于后續(xù)對(duì)能耗較高的系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)生成直觀的能耗分布地圖。1.實(shí)施內(nèi)容（1）設(shè)備安裝。安裝數(shù)據(jù)中心智能控制設(shè)備，傳感器、控制器等，構(gòu)建完整的硬件架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)底層的硬件支持。（2）聯(lián)網(wǎng)調(diào)試。將各類數(shù)據(jù)中心制冷設(shè)備、用電設(shè)備、智能控制設(shè)備以及傳感器、控制器接入智能化系統(tǒng)，連接網(wǎng)關(guān)進(jìn)行（3）數(shù)據(jù)采集。實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集、記錄功能。（4）分析建模。根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，建立相關(guān)的各類能耗模（5）節(jié)能控制。通過AI技術(shù)對(duì)該數(shù)據(jù)中心歷史數(shù)據(jù)、能耗模型分析求解，并輸出調(diào)整策略。2.實(shí)現(xiàn)功能通過上述實(shí)施內(nèi)容，結(jié)合AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)下述功能，滿足金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能應(yīng)用要求。（1）AI智能預(yù)測(cè)?；诤Ａ繗v史數(shù)據(jù)，使用AI及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)機(jī)房發(fā)熱量預(yù)測(cè)。（2）數(shù)據(jù)可視化。圖形化操作界面，數(shù)據(jù)采集、節(jié)能分析及空調(diào)調(diào)控完全可視化。（3）全流程自動(dòng)化。機(jī)房發(fā)熱采集及空調(diào)調(diào)控策略，全程自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，無須人工干預(yù)。（4）精準(zhǔn)實(shí)時(shí)調(diào)控。7×24全天自動(dòng)調(diào)節(jié)，根據(jù)負(fù)載發(fā)熱量，動(dòng)態(tài)調(diào)整空調(diào)以及制冷設(shè)備負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)任意時(shí)刻能量精準(zhǔn)匹配。（5）節(jié)能效果自動(dòng)調(diào)優(yōu)。算法輸出策略，模型學(xué)習(xí)反饋效果，進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制的持續(xù)改進(jìn)。（1）系統(tǒng)更節(jié)能。通過AI大數(shù)據(jù)分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，對(duì)暖通系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行提取和訓(xùn)練，自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)運(yùn)行策（2）信息更安全。AI系統(tǒng)部署在客戶現(xiàn)場(chǎng)，數(shù)據(jù)保存在客戶本地系統(tǒng)，信息更安全。（3）控制更可靠。精準(zhǔn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心能效情況，控制策略經(jīng)AI系統(tǒng)、運(yùn)維專家、群控系統(tǒng)的三重過濾，可靠性更強(qiáng)，保障數(shù)據(jù)中心穩(wěn)定運(yùn)行。AI技術(shù)通過替代人工重復(fù)勞動(dòng)，提高工作效率，節(jié)省人力成本，減少數(shù)據(jù)中心的碳排放量。另一方面，通過精細(xì)化控制，尋找最優(yōu)運(yùn)行點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)綠色節(jié)能，減少電能使用方面的碳排放。AI故障診斷和維護(hù)等。AI算法可以分析海量的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)異常提高運(yùn)維效率和降低人工維護(hù)成本，并提高數(shù)據(jù)中心的可靠性和穩(wěn)定性。應(yīng)用包括以下幾方面。1.智能機(jī)器人。智能機(jī)器人是一種具備人工智能和自主決策能力的機(jī)器人，能夠通過感知和理解環(huán)境，學(xué)習(xí)和處理信息，并基于此做出智能化的決策和行動(dòng)。對(duì)智能機(jī)器人設(shè)計(jì)制作之后，機(jī)器人無需人的干預(yù)，能夠在各種環(huán)境下自動(dòng)完成各項(xiàng)擬人任務(wù)。機(jī)器人的本體上具有感知、處理、決策、執(zhí)行等模塊，可以像一個(gè)自主的人一樣獨(dú)立地活動(dòng)和處理問題。智能機(jī)器人的應(yīng)用成為建設(shè)“無人機(jī)房”的重要方法。2.設(shè)備資產(chǎn)管理。主要包括基于物聯(lián)網(wǎng)的接觸式U位級(jí)定位技術(shù)、RFID技術(shù)、圖像處理技術(shù)等的實(shí)物設(shè)備資產(chǎn)定位方法、配件管理方法等。在架設(shè)備U位級(jí)位置信息、塔式設(shè)備區(qū)域級(jí)信息、設(shè)備配件在庫房的位置信息等是數(shù)據(jù)中心智能化運(yùn)維的基礎(chǔ)之3.AI能效調(diào)優(yōu)。由于IT負(fù)載的能耗與制冷系統(tǒng)的能耗相互關(guān)聯(lián)，需要統(tǒng)一進(jìn)行跨層優(yōu)化。在IT負(fù)載層與基礎(chǔ)設(shè)施層的跨層統(tǒng)一能效優(yōu)化方面，常用的方法是利用當(dāng)前/歷史信息（包括負(fù)載、空調(diào)參數(shù)、外界環(huán)境參數(shù)等）借助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)算法對(duì)IT系統(tǒng)與制冷系統(tǒng)溫度或者能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過建立包括IT負(fù)載在內(nèi)的多個(gè)因素與數(shù)據(jù)中心總能耗或者數(shù)據(jù)中心PUE之間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)數(shù)據(jù)中心的總能耗或者PUE進(jìn)行預(yù)測(cè)，從而對(duì)輸入的控制因素進(jìn)行優(yōu)化。4.負(fù)載智能調(diào)度。包括時(shí)間和空間的負(fù)載智能調(diào)度。在時(shí)間上，通過重新定義非實(shí)時(shí)計(jì)算任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間，使得數(shù)據(jù)中心的負(fù)載充分匹配可再生能源的發(fā)電量，從而加大對(duì)可再生能源的使用，減少碳排放；在空間上，通過調(diào)度一個(gè)機(jī)房模塊內(nèi)不同服務(wù)器上運(yùn)行的負(fù)載，調(diào)整IT負(fù)載在機(jī)房模塊的空間分布，消除局部熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)不斷優(yōu)化金融數(shù)據(jù)中心的能源消耗、服務(wù)質(zhì)量和資源利用，以指導(dǎo)決策者進(jìn)行金融數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化和升級(jí)，提高性能和效益。1.系統(tǒng)調(diào)優(yōu)（1）功耗優(yōu)化。通過分析金融數(shù)據(jù)中心各個(gè)設(shè)備的能耗情況，并基于實(shí)時(shí)需求和負(fù)載情況，以調(diào)整設(shè)備的功耗模式和能耗策略，從而實(shí)現(xiàn)最佳的能耗效率。（2）資源利用優(yōu)化。通過對(duì)金融數(shù)據(jù)中心資源利用和需求的分析，管理系統(tǒng)可以智能調(diào)整服務(wù)器、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的資源分配和利用方式，以提高整體能源利用效率。（3）熱力管理。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心的溫度、濕度等參數(shù)，智能調(diào)整空調(diào)系統(tǒng)、風(fēng)扇等設(shè)備的運(yùn)行模式，以實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心的熱力管理優(yōu)化，降低能耗。（4）負(fù)載預(yù)測(cè)與調(diào)度。通過對(duì)金融數(shù)據(jù)中心負(fù)載情況的預(yù)測(cè)和分析，管理系統(tǒng)可以優(yōu)化負(fù)載調(diào)度策略，避免資源過?；蜷e置，以降低不必要的能源消耗。（5）效能指標(biāo)監(jiān)測(cè)。設(shè)計(jì)和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中心的能效指標(biāo)，比如PUE等，以對(duì)金融數(shù)據(jù)中心的能效進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和評(píng)估，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。2.管理應(yīng)用（1）設(shè)備采購與能效評(píng)估。在采購設(shè)備時(shí)，考慮能效評(píng)估作為一個(gè)重要的指標(biāo)。選擇能夠提供最佳性能和能源效益的設(shè)備，以減少能源消耗和運(yùn)行成本。同時(shí)，還可以考慮設(shè)備的可升級(jí)性和可持續(xù)發(fā)展的特性，以更好地適應(yīng)未來需求。（2）設(shè)備部署和調(diào)整。在設(shè)備的部署過程中，要考慮最佳位置、機(jī)柜布局等因素，以實(shí)現(xiàn)有效的空氣流動(dòng)和熱管理。定期進(jìn)行設(shè)備調(diào)整和容量規(guī)劃，以適應(yīng)不同的工作負(fù)載需求，并避免資源浪費(fèi)和設(shè)備過早退役。（3）節(jié)能模式和智能控制。利用設(shè)備的節(jié)能模式和智能控制功能，根據(jù)實(shí)際使用情況進(jìn)行能源調(diào)整和優(yōu)化。例如，通過智能電源管理、設(shè)備睡眠模式和自動(dòng)化配電等方式，提高能源利用率和減少閑置能耗。（4）定期維護(hù)和更新。進(jìn)行定期的設(shè)備維護(hù)，包括清潔、同時(shí)，定期更新設(shè)備的固件和驅(qū)動(dòng)程序，以獲取最新的能效改進(jìn)和性能優(yōu)化。（5）數(shù)據(jù)刪除與回收。在設(shè)備退役之前，進(jìn)行安全的數(shù)據(jù)刪除以保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。（6）資產(chǎn)管理和退役規(guī)劃。建立完備的資產(chǎn)管理體系，及時(shí)跟蹤設(shè)備的使用壽命和維護(hù)記錄，制定可持續(xù)發(fā)展的設(shè)備退役規(guī)劃，以確保設(shè)備的合理利用和處置，避免不必要的資源浪費(fèi)和環(huán)境影響。四、應(yīng)用探索金融數(shù)據(jù)中心基于AI技術(shù)的綠色節(jié)能應(yīng)用在智慧機(jī)房設(shè)計(jì)、暖通系統(tǒng)調(diào)控和綠色算力調(diào)度3個(gè)方面展現(xiàn)了顯著的價(jià)值和意義。智慧機(jī)房通過優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，提升設(shè)備利用率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，減少故障率。暖通系統(tǒng)調(diào)控利用智能溫控和能效優(yōu)化，節(jié)約能源成本，減少碳排放，提高系統(tǒng)靈活性。綠色算力調(diào)度通過動(dòng)態(tài)資源調(diào)度、負(fù)載平衡技術(shù)，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化利用，應(yīng)對(duì)波動(dòng)需求，支持可持續(xù)發(fā)展。AI技術(shù)在綠色節(jié)能領(lǐng)域的應(yīng)用大幅提升了數(shù)據(jù)為金融行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐?；贏I的金融數(shù)據(jù)中心機(jī)房設(shè)計(jì)是對(duì)機(jī)房空間、電力及制冷設(shè)計(jì)方案，根據(jù)設(shè)計(jì)需求、大數(shù)據(jù)分析和AI算法自動(dòng)生成數(shù)據(jù)機(jī)房空間布局方案的智能化設(shè)計(jì)方法。通過引入數(shù)字孿生模型為載體，以運(yùn)行能效和經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)，在設(shè)計(jì)層面提出一種整體—局部迭代的優(yōu)化設(shè)計(jì)和改造模式，以改變現(xiàn)有粗放式設(shè)計(jì)。本模式以設(shè)計(jì)條件和設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，結(jié)合不同功率機(jī)柜的實(shí)際需求，對(duì)數(shù)據(jù)機(jī)房進(jìn)行自動(dòng)模在優(yōu)化層面，融入新型再生能源和節(jié)能新技術(shù)，包括儲(chǔ)冷儲(chǔ)熱、光伏發(fā)電、太陽能光電光熱和新型儲(chǔ)電儲(chǔ)熱技術(shù)，優(yōu)化算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)尋找出最優(yōu)的可再生能源及新技術(shù)組合和容量，同時(shí)利用基于3DCFD氣流組織仿真工具的智能AI技術(shù)氣流組織參數(shù)優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)基于仿真結(jié)果的優(yōu)化參數(shù)的采集，為自動(dòng)尋優(yōu)模型提供數(shù)據(jù)支撐。整體上，數(shù)據(jù)機(jī)房智能化方案設(shè)計(jì)模型可上傳到基于BIM的數(shù)據(jù)中心全生命周期數(shù)字孿生平臺(tái)，與平臺(tái)其他模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，同時(shí)實(shí)現(xiàn)3D可視化，輸入修改意見可迭代優(yōu)化，與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)相比預(yù)計(jì)節(jié)約80%時(shí)間，顯著提升生產(chǎn)效率?；贏I的數(shù)據(jù)中心機(jī)房建設(shè)是指采用BIM技術(shù)和AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)管道預(yù)安裝模擬、大型設(shè)備吊裝模擬，根據(jù)人工智能算法和深度學(xué)習(xí)成果，模擬整體工序、計(jì)算整體工程量和工期?；贐IM和數(shù)字孿生技術(shù)，通過BIM技術(shù)深化管道路由，精確定位各個(gè)閥門及支吊架位置。綜合考慮閥門、支架位置、整體就位條件、觀感等條件因素，借助專業(yè)軟件對(duì)管線進(jìn)行分段，將其拆分成單件加工圖。根據(jù)圖紙預(yù)制加工，再進(jìn)場(chǎng)整體安裝。通過BIM技術(shù)模吊裝高度、周邊道路環(huán)境，按照實(shí)際尺寸建立BIM模型。通過BIM模擬，確定起重設(shè)備參數(shù)，重點(diǎn)關(guān)注吊裝路線與現(xiàn)場(chǎng)建筑物有無交叉，優(yōu)化吊裝方案，從而保證設(shè)備安全、高效。通過構(gòu)建BIM模型進(jìn)行算量，可有效提高算量效率和準(zhǔn)確度。通過模擬動(dòng)畫，可更直觀了解交叉作業(yè)中的不合理工序，進(jìn)而不斷優(yōu)化施工計(jì)劃。利用BIM進(jìn)行工程量計(jì)算，對(duì)于以數(shù)量為單位的材料設(shè)備（如燈具等可直接通過模型導(dǎo)出材料設(shè)備明細(xì)表；對(duì)于以長(zhǎng)度和體積計(jì)算的材料設(shè)備（如橋架、電纜可導(dǎo)入第三方軟件，借助BIM算量軟件進(jìn)行工程量計(jì)算，借助AI技術(shù)、過往施工條件、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，模擬出整體工序、計(jì)算出整體工程量和工期。并且根據(jù)實(shí)時(shí)調(diào)整的各個(gè)參數(shù)，同步給出施工工期的預(yù)估結(jié)果?；贏I的數(shù)據(jù)中心機(jī)房運(yùn)維是采用數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生模型和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)供電系統(tǒng)、蓄電池、制冷系統(tǒng)典型故障的實(shí)時(shí)檢測(cè)診斷并預(yù)警，并提出供電、制冷系統(tǒng)的健康管理建議。對(duì)數(shù)據(jù)中心供電系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、環(huán)境的精細(xì)化數(shù)據(jù)采集，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建供電系統(tǒng)數(shù)字化邏輯樹、空間熱場(chǎng)、氣流組織仿真，重建數(shù)據(jù)中心的動(dòng)力、制冷、機(jī)架模擬物理及數(shù)字空間；通過建立診斷專家模型和自動(dòng)尋優(yōu)算法模型，實(shí)現(xiàn)供電系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)的早期預(yù)警，故障告警可視化，快速處理的流程化。其次，通過三維空間重建，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的功率場(chǎng)、熱力場(chǎng)實(shí)時(shí)展現(xiàn)，動(dòng)態(tài)分析機(jī)房熱點(diǎn)，自動(dòng)調(diào)整氣流組織實(shí)現(xiàn)高效低碳運(yùn)行，提供迅捷的上架規(guī)劃方案；進(jìn)一步，通過蓄電池參數(shù)采集及人工智能算法，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)每套電池系統(tǒng)的剩余容量及放電時(shí)長(zhǎng)，提出電池健康管理建議。針對(duì)不同數(shù)據(jù)中心，可以設(shè)置不同的輸入變量和輸出變量，輸入變量通常包括表征系統(tǒng)實(shí)時(shí)負(fù)載的變量、表征冷卻系統(tǒng)運(yùn)行的控制變量以及表征環(huán)境的變量，如IT設(shè)備發(fā)熱功耗、冷機(jī)供回水溫度、流量、空調(diào)送回風(fēng)溫度、風(fēng)量、大氣溫濕度等值。輸出變量可設(shè)定為PUE值最低，約束為IT設(shè)備進(jìn)風(fēng)溫度不超過某設(shè)定溫度。通過大量的運(yùn)行樣本數(shù)據(jù)，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以在輸入量和輸出量之間建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型，然后可以根據(jù)輸出變量目標(biāo)值和約束條件，獲得最佳的控制。通過數(shù)字孿生技術(shù)與AI技術(shù)的充分結(jié)合優(yōu)化數(shù)據(jù)中心能耗，從而實(shí)現(xiàn)基于AI的數(shù)據(jù)中心機(jī)房?jī)?yōu)化。建設(shè)金融數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能調(diào)優(yōu)管理系統(tǒng)，適配現(xiàn)場(chǎng)暖通調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)，通過V-BOX接入暖通系統(tǒng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，并基于運(yùn)行實(shí)時(shí)參數(shù)，結(jié)合AI算法模型、暖通原理和專家經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)暖通制冷系統(tǒng)的精確制冷、集中管理、尋優(yōu)控制及半自動(dòng)/自動(dòng)調(diào)整，有效降低暖通制冷系統(tǒng)能耗，進(jìn)而降低整體能效指標(biāo)。1.設(shè)計(jì)原則基于AI的暖通調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則如下。（1）智能性與精確性。系統(tǒng)具備暖通制冷系統(tǒng)AI算法庫，預(yù)置豐富的暖通設(shè)備機(jī)理模型，經(jīng)過短期實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練即可適配現(xiàn)場(chǎng)暖通制冷系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及運(yùn)行特征，實(shí)現(xiàn)節(jié)能調(diào)優(yōu)的最優(yōu)解策略，可支持自動(dòng)化控制執(zhí)行。高精度傳感設(shè)備實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)，專業(yè)化點(diǎn)位設(shè)計(jì)保障信息的完整全面，精細(xì)化計(jì)算分析提供能耗的精確洞察，模型精度自檢機(jī)制確保策略的準(zhǔn)確無誤，最終達(dá)成端到端的準(zhǔn)確節(jié)能調(diào)優(yōu)服務(wù)。（2）實(shí)用性與經(jīng)濟(jì)性。堅(jiān)持實(shí)用、經(jīng)濟(jì)原則是系統(tǒng)的重要因素之一，從系統(tǒng)目標(biāo)和業(yè)主實(shí)際需求出發(fā)，選擇具有先進(jìn)性、成熟的、最經(jīng)濟(jì)的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品，并在合理配置和兼容性方面進(jìn)行充分論證，刪除不必要的冗余，以節(jié)省投資費(fèi)用。（3）先進(jìn)性與成熟性。采用目前主流的、先進(jìn)的、成熟的技術(shù)，保證所選產(chǎn)品今后擴(kuò)展時(shí)在技術(shù)先進(jìn)性方面具有可延續(xù)性。在應(yīng)用架構(gòu)方面，呈現(xiàn)出敏捷、解耦合靈活的特點(diǎn)，構(gòu)建方式將從“安全&精確”向“速度&靈活”逐步演進(jìn)。（4）開放性與標(biāo)準(zhǔn)性。系統(tǒng)將是一個(gè)完全開放性的軟件系統(tǒng)，通過編制子系統(tǒng)的接口軟件將解決不同系統(tǒng)和產(chǎn)品間接口協(xié)議的“標(biāo)準(zhǔn)化”，以使他們之間具備“互操作性”。（5）可靠性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)具備極高的可靠性和容錯(cuò)性，使系統(tǒng)能不間斷正常運(yùn)行和有足夠的延時(shí)來處理系統(tǒng)故障，以確保在發(fā)生意外故障和突發(fā)事件時(shí)，系統(tǒng)都應(yīng)保持正常運(yùn)行狀態(tài)。（6）安全性與保密性。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)，必須在完善的網(wǎng)絡(luò)管理和信息安全管理體系下，制定切實(shí)可行的管理措施，保證平臺(tái)高效、可靠、安全地運(yùn)行。（7）擴(kuò)展性與維護(hù)性。系統(tǒng)需嚴(yán)格遵循模塊化的結(jié)構(gòu)方式進(jìn)行開發(fā)，系統(tǒng)軟件功能模塊完全根據(jù)用戶的實(shí)際需要和控制邏輯來編制。應(yīng)采用開放式接口（OpenAPI）方式，方便和第三方系統(tǒng)的集成，并采用低代碼（Appstudio）方式，幫助用戶低成本、快速實(shí)現(xiàn)維保智能化場(chǎng)景的創(chuàng)新的擴(kuò)展。2.架構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)從采集層和智能控制中心兩方面來考慮。負(fù)責(zé)從電力系統(tǒng)和暖通系統(tǒng)中收集原始數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)源可以包括傳感器、設(shè)備、日志文件、數(shù)據(jù)庫等。采集層的主要任務(wù)是確保數(shù)據(jù)的可靠采集和傳輸，并將原始數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的處理和清洗，以保證后續(xù)層級(jí)能夠使用高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在基礎(chǔ)設(shè)施智能管理平臺(tái)中，涉及冷源系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備及指標(biāo)水壓、壓差等）、電能參數(shù)（總能耗、IT能耗、制冷能耗）、末端精密空調(diào)運(yùn)行參數(shù)及室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)（溫度、濕度）。采集層需要具備以下功能。采集數(shù)據(jù)。應(yīng)能夠?qū)崟r(shí)采集系統(tǒng)的狀態(tài)信息，這些數(shù)據(jù)可以是性能指標(biāo)、健康狀態(tài)、運(yùn)行日志、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等。監(jiān)測(cè)和告警。應(yīng)能夠監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，并生成告警信息。遠(yuǎn)程控制。應(yīng)支持遠(yuǎn)程控制設(shè)備，例如遠(yuǎn)程開關(guān)設(shè)備、調(diào)節(jié)設(shè)備參數(shù)等。日志數(shù)據(jù)采集。采集層還負(fù)責(zé)收集系統(tǒng)運(yùn)行的日志數(shù)據(jù)。這些日志數(shù)據(jù)對(duì)故障排除、性能分析和安全審計(jì)等方面非常重要。數(shù)據(jù)解析和標(biāo)準(zhǔn)化。采集層需要對(duì)采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和標(biāo)準(zhǔn)化，將其轉(zhuǎn)換為可理解和可處理的格式。這可以包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等操作，以確保上層系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地理解和使用這些數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)監(jiān)控和告警。采集層需要對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施的配電設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況并生成告警。這可以包括設(shè)備故障、性能異常、能耗異常等方面的監(jiān)測(cè)和告警功能。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。采集層需要將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以備后續(xù)的查詢、分析和報(bào)告生成等需求。這可以通過數(shù)據(jù)庫、分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)等進(jìn)行，確保數(shù)據(jù)的安全性和可擴(kuò)展性。數(shù)據(jù)安全和權(quán)限控制。采集層需要確保采集到的數(shù)據(jù)的安全性，包括數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用?、訪問權(quán)限的控制等。只有授權(quán)的人員才能夠訪問和使用這些數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸。采集層將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶罄m(xù)的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)系統(tǒng)。這可能涉及使用合適的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，以及確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。智能控制中心是系統(tǒng)的核心層，通過采集層的感知，智能運(yùn)維能力中心的決策和運(yùn)維執(zhí)行框架構(gòu)成“感知、決策、執(zhí)行”閉數(shù)據(jù)層包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)和知識(shí)圖譜。其主要任務(wù)是提供數(shù)據(jù)的歸一、補(bǔ)齊、脫敏、降噪、去重、抽取、歸并、二次計(jì)算等治理服務(wù)，輸出不同專業(yè)系統(tǒng)、空間層級(jí)的能耗數(shù)據(jù)及能效指標(biāo)分析，以助力能源使用效率的識(shí)別及節(jié)能空間的洞察。算法層是基礎(chǔ)設(shè)施智能平臺(tái)中的關(guān)鍵組成部分，涉及數(shù)據(jù)分析和智能化算法的應(yīng)用。基于數(shù)據(jù)層中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，利用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和統(tǒng)計(jì)分析等技術(shù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、算法層的目標(biāo)是從治理后的參數(shù)映射至預(yù)置的機(jī)理模型，AI算法及專家經(jīng)驗(yàn)根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析并輸出暖通制冷系統(tǒng)運(yùn)行診斷指導(dǎo)運(yùn)維人員發(fā)現(xiàn)問題。算法層需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障診斷、性能優(yōu)化的能力。數(shù)據(jù)預(yù)處理：算法層應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；故障診斷：算法層應(yīng)能夠根據(jù)設(shè)備和設(shè)施的狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障診斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和定位故障；性能優(yōu)化：算法層應(yīng)能夠?qū)εㄏ到y(tǒng)的性能進(jìn)行分析和優(yōu)化，如通過調(diào)整設(shè)備參數(shù)、負(fù)載均衡等方式提高性能。決策層是基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng)的頂層，負(fù)責(zé)根據(jù)算法層的分析結(jié)果進(jìn)行決策和優(yōu)化。基于算法層提供的信息和洞察，決策層可以制定尋優(yōu)策略、調(diào)整資源分配、提出故障處理建議等。決策層生成節(jié)能調(diào)優(yōu)策略通過人工修改確認(rèn)后下發(fā)執(zhí)行或自主下發(fā)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制。從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的最優(yōu)決策和響應(yīng)。決策層需要具備告警和預(yù)警、決策、自動(dòng)化操作的能力。決策層應(yīng)能夠接收并處理來自采集層和算法層的告警信息，及時(shí)通知相關(guān)人員。決策層應(yīng)基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果和系統(tǒng)知識(shí)，提供決策支持，并支持自動(dòng)化操作，如自動(dòng)調(diào)整設(shè)備參數(shù)、自動(dòng)執(zhí)行維護(hù)任務(wù)等。應(yīng)用層是智能化管理平臺(tái)的關(guān)鍵，為用戶提供系統(tǒng)監(jiān)控、能效管理、節(jié)能調(diào)優(yōu)等智能化場(chǎng)景功能。監(jiān)控實(shí)現(xiàn)對(duì)人、機(jī)、物、提升整體效率，保障系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量，合理控制運(yùn)營(yíng)成本?；贏I的暖通調(diào)控系統(tǒng)依托強(qiáng)大的AIoT數(shù)字平臺(tái)、AI算法技術(shù)和暖通領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，打通BA系統(tǒng)、動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)等多個(gè)子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)制冷系統(tǒng)精確按需制冷、集中管理、尋優(yōu)控制、自動(dòng)調(diào)整，有效降低制冷系統(tǒng)能耗，從而降低數(shù)據(jù)中心整體PUE指標(biāo)。AI節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)包含集成調(diào)優(yōu)服務(wù)、策略推理服務(wù)及AI節(jié)能模型庫，如圖2所示。（a）集成與調(diào)優(yōu)服務(wù)。一是數(shù)據(jù)匯聚，通過集成專業(yè)子系統(tǒng)（如BA系統(tǒng)、動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)等）及部署采集網(wǎng)關(guān)補(bǔ)充監(jiān)控點(diǎn)位的方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，采集周期為5分鐘/次。二是策略下發(fā)，接收策略推理服務(wù)輸出的最佳制冷策略，并下發(fā)至專業(yè)子系統(tǒng)執(zhí)行。（b）策略推理服務(wù)。根據(jù)AI節(jié)能模型庫下發(fā)的機(jī)理算法模型，結(jié)合實(shí)時(shí)的運(yùn)行參數(shù)（如制冷設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、冷卻水/冷凍水溫度、壓力、流量、IT負(fù)載率、室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)等），分析并輸出最佳執(zhí)行策略。（c）AI節(jié)能模型庫。識(shí)別并抽取海量采集數(shù)據(jù)中影響PUE指標(biāo)的特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化治理分析。利用治理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，開展動(dòng)態(tài)模型訓(xùn)練，優(yōu)化算法機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)模型預(yù)系統(tǒng)提供自動(dòng)和手動(dòng)兩種工作模式。（a）自動(dòng)控制模式。BA系統(tǒng)接收AI節(jié)能調(diào)優(yōu)管理系統(tǒng)下發(fā)指令完成指定動(dòng)作，指令包含設(shè)備數(shù)量、轉(zhuǎn)速/功率/溫度/壓差等控制環(huán)路目標(biāo)值、制冷模式切換、充放冷控制等，未下發(fā)控制指令的仍遵循BA系統(tǒng)自行控制。（b）手動(dòng)控制模式。輸出AI節(jié)能調(diào)優(yōu)策略，運(yùn)維人員根據(jù)策略信息手動(dòng)調(diào)節(jié)BA系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備加減、轉(zhuǎn)速調(diào)節(jié)、制冷模式切換、旁通、充放冷等操作。監(jiān)測(cè)調(diào)節(jié)過程中的狀態(tài)變化。AI節(jié)能調(diào)優(yōu)過程如下。（a）方案設(shè)計(jì)及實(shí)施。評(píng)估數(shù)據(jù)中心現(xiàn)有系統(tǒng)設(shè)計(jì)、輸出PUE節(jié)能設(shè)計(jì)方案、評(píng)估系統(tǒng)PUE優(yōu)化空間。（b）節(jié)能優(yōu)化。BA對(duì)接及現(xiàn)場(chǎng)部署、關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集、節(jié)能指令優(yōu)化。（c）賦能服務(wù)。數(shù)據(jù)中心節(jié)能原理培訓(xùn)、PUE優(yōu)化服務(wù)培訓(xùn)、PUE優(yōu)化系統(tǒng)軟硬件維護(hù)培訓(xùn)。（d）持續(xù)優(yōu)化。專家定期巡檢、系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。伴隨金融行業(yè)海量用戶需求及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，服務(wù)器數(shù)量也在不斷快速增長(zhǎng)。但早期服務(wù)器利用水平較低，大量的能耗浪費(fèi)在維護(hù)服務(wù)器的“空轉(zhuǎn)”上，沒能轉(zhuǎn)化為有效的算力去支撐上層業(yè)務(wù)的開展。因此需要通過技術(shù)架構(gòu)的升級(jí)，合理分配計(jì)算資源，提升金融數(shù)據(jù)中心的整體運(yùn)行效率，從而實(shí)現(xiàn)綠色、穩(wěn)定的發(fā)展。1.關(guān)鍵技術(shù)路徑面向應(yīng)用環(huán)節(jié)的綠色計(jì)算解決方案關(guān)鍵技術(shù)路徑如下。（a）通過綠色觀測(cè)和優(yōu)化體系，持續(xù)探測(cè)工作負(fù)載的資源消耗并進(jìn)行資源優(yōu)化。（b）通過池化等技術(shù)手段把異構(gòu)服務(wù)器算力歸一，以標(biāo)準(zhǔn)（c）通過彈性算力統(tǒng)一調(diào)度、性能優(yōu)化等，提升系統(tǒng)性能，并通過容器化減少設(shè)備依賴，虛擬化平臺(tái)將上層的應(yīng)用軟件和下方的基礎(chǔ)設(shè)備隔離開，上層應(yīng)用無需關(guān)心物理設(shè)備的具體細(xì)節(jié)，只需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化環(huán)境部署應(yīng)用。（d）通過實(shí)踐平臺(tái)工程和配置代碼化高效快速地進(jìn)行資源彈性伸縮，提高運(yùn)維效率和業(yè)務(wù)峰值活動(dòng)支撐能力。伸縮和被調(diào)度。2.具體實(shí)施路徑通過算力歸一化來統(tǒng)一不同硬件架構(gòu)的CPU（如圖3所示對(duì)上可屏蔽不同CPU架構(gòu)差異，體現(xiàn)出統(tǒng)一的計(jì)算能力，在控制業(yè)務(wù)應(yīng)用算力使用復(fù)雜度的前提下，充分享受硬件升級(jí)帶來的高計(jì)算能效紅利。此外，運(yùn)行在不同CPU上的業(yè)務(wù)會(huì)被分配不同的CPU核數(shù)，讓運(yùn)行在不同CPU上的業(yè)務(wù)性能保持一致，充分使用每款CPU的資源，有效提升混合集群資源的效率。打造容器調(diào)度平臺(tái)，利用其彈性調(diào)度架構(gòu)將數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器標(biāo)準(zhǔn)化成統(tǒng)一云化資源池，并通過統(tǒng)一容器API為金融業(yè)務(wù)應(yīng)用提供智能彈性容量、分時(shí)智能調(diào)度以及在離線混部等云原生容器編排能力，幫助上層各類業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)資源統(tǒng)一管理、應(yīng)用容量高可用保障、異構(gòu)硬件無感知屏蔽、基礎(chǔ)資源最大化分時(shí)復(fù)用等能力，達(dá)成機(jī)器資源使用率大幅提升的目標(biāo)。結(jié)合業(yè)務(wù)需求，可以對(duì)占比較高的業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行有針對(duì)性的AI智能計(jì)算工作負(fù)載以及在線工作負(fù)載等進(jìn)行優(yōu)化。存儲(chǔ)工作負(fù)載優(yōu)化方面，通過數(shù)據(jù)高級(jí)壓縮技術(shù)、高效分布式事務(wù)處理引擎等綠色計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)增效。AI智能計(jì)算工作負(fù)載優(yōu)化方面，通過綠色AI實(shí)現(xiàn)算法提效和工程提效，助力算力智能調(diào)度，通過AI彈性容量、分時(shí)調(diào)度技術(shù)，有效應(yīng)對(duì)流量峰值場(chǎng)景，極大提升資源利用率。（4）綠色數(shù)據(jù)中心洞察與度量通過持續(xù)性能分析（ContinuousProfiling）技術(shù)，可以實(shí)時(shí)地、低開銷、可持續(xù)地觀測(cè)和分析工作負(fù)載的資源消耗，識(shí)別性能瓶頸，優(yōu)化系統(tǒng)的性能表現(xiàn)，提升工作負(fù)載的處理速度和降低處理成本。在數(shù)據(jù)中心層面上，通過將CPU的利用率指標(biāo)轉(zhuǎn)換成碳排放的指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)中心的碳排放情況進(jìn)行有效度量。五、金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用評(píng)估金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用評(píng)估應(yīng)遵循以下總體原1.綠色低碳。以實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能為目標(biāo)，注重資源節(jié)約、環(huán)境友好和生態(tài)保護(hù)。2.全面考量。在評(píng)估過程中，應(yīng)考慮金融數(shù)據(jù)中心的全生命周期，包括規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)和廢棄等階段。3.量化評(píng)估。采用可量化的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)金融數(shù)據(jù)中心的能源消耗、資源利用、環(huán)境影響等方面進(jìn)行全面評(píng)估。4.客觀公正。評(píng)估過程應(yīng)客觀公正，避免主觀因素和人為干5.持續(xù)改進(jìn)。評(píng)估結(jié)果應(yīng)作為改進(jìn)金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能工作的依據(jù)，不斷提高綠色節(jié)能水平。針對(duì)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能建設(shè)，我國(guó)已經(jīng)陸續(xù)出臺(tái)了相關(guān)政策，并發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)提出了具體的規(guī)范性要求，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。表1金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用參考標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)中心資源利用督檢驗(yàn)檢疫準(zhǔn)化管理委給出數(shù)據(jù)中心的電能能效等級(jí)及影響電能能效的因素，規(guī)定了電能能效的測(cè)量方法與計(jì)算方中心能效限定值及能國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)定了數(shù)據(jù)中心的能效住房和城鄉(xiāng)規(guī)定了對(duì)建筑綠色性能綠色數(shù)據(jù)中心建筑評(píng)住房和城鄉(xiāng)作為國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《綠色建為數(shù)據(jù)中心建筑的綠色化設(shè)計(jì)、建造以及評(píng)價(jià)住房和城鄉(xiāng)規(guī)定了建筑物碳排放計(jì)數(shù)據(jù)中心綠色等級(jí)評(píng)價(jià)中國(guó)計(jì)算機(jī)針對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗、色管理等方面評(píng)價(jià)綠色聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心技術(shù)及中國(guó)通信標(biāo)規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心在可靠性、綠色節(jié)能和安全性三個(gè)方面的分級(jí)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心資源占用、能效及排放技術(shù)中國(guó)通信標(biāo)規(guī)定了數(shù)據(jù)中心在資源占用、能效及排放方面的技術(shù)要求，包括建筑設(shè)備、制冷設(shè)備、供電設(shè)備及其他設(shè)備）和管理等方面。本標(biāo)準(zhǔn)適用于數(shù)據(jù)中心的規(guī)劃、設(shè)微型數(shù)據(jù)中心技術(shù)規(guī)范中國(guó)電子節(jié)規(guī)定了綠色微型數(shù)據(jù)中心的分類、要求和測(cè)試從金融數(shù)據(jù)中心的智慧化管控程度、綠色能源利用率等多個(gè)維度來定義金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能的智慧化等級(jí)，為數(shù)據(jù)中心的節(jié)能智慧化提供技術(shù)、產(chǎn)品規(guī)劃決策輔助?；贏I的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能等級(jí)可劃分level1級(jí)規(guī)劃級(jí)、level2級(jí)規(guī)范級(jí)、level3級(jí)集成級(jí)、level4級(jí)優(yōu)化級(jí)、level5級(jí)引領(lǐng)級(jí)，如圖4所示。綠色節(jié)能等級(jí)水平由level1級(jí)到level5級(jí)，每增加一級(jí)，監(jiān)控的精細(xì)度及機(jī)房設(shè)備調(diào)控能力均隨之增加，人工參與程度逐級(jí)減少，系統(tǒng)在不同階段將逐步分40擔(dān)更多的工作。但在任何階段，人對(duì)數(shù)據(jù)中心的管理運(yùn)維都具備最高的緊急干預(yù)權(quán)限。金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用分級(jí)維度包括能源利用表2金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用等級(jí)指標(biāo)及描述1測(cè)得的連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電與2連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心實(shí)際使用能源資3連續(xù)一年內(nèi)實(shí)際使用功率與機(jī)柜標(biāo)稱4連續(xù)一年內(nèi)使用可再生能源電量與數(shù)5連續(xù)一年內(nèi)水資源消耗量與數(shù)據(jù)中心41率6選用能效限定值及國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)能評(píng)價(jià)值7國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)8選用能效限定值及能效等級(jí)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)9統(tǒng)可實(shí)時(shí)監(jiān)視各系統(tǒng)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)及工作參數(shù)，可實(shí)時(shí)顯示各系統(tǒng)及主要設(shè)備對(duì)能源、資源的使用情況，并提除上述系統(tǒng)以外設(shè)備采用了節(jié)能技具有能耗統(tǒng)計(jì)分析制度，結(jié)合氣候環(huán)對(duì)關(guān)鍵系統(tǒng)的運(yùn)行方式進(jìn)行優(yōu)化調(diào)對(duì)降低能耗設(shè)置有明確的、不斷提高控結(jié)合氣候環(huán)境和自身負(fù)載變化、運(yùn)營(yíng)成本等因素不斷調(diào)整用水策略，減少損壞管件應(yīng)及時(shí)更換，防止破管、滲自愿接受節(jié)能診斷服務(wù)，并依據(jù)診斷42結(jié)果開展有實(shí)效的節(jié)能、節(jié)水等綠色物理界限內(nèi)的電器電子產(chǎn)品符合《電器電子產(chǎn)品有害物質(zhì)限制使用管理辦對(duì)廢舊電器電子