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-2024.07-54正式版-WN8

基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色

節(jié)能技術(shù)研究報(bào)告北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2024年7月編制委員會(huì)編委會(huì)成員：聶麗琴?gòu)埡Ｑ嗤跣駯|編寫(xiě)組成員：趙春華葛金磊馮博陸曦蔡學(xué)識(shí)徐省委李培汪宏邢何世榮范鵬侯李泓萱費(fèi)若雨邊編審：黃本濤周II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)工商銀中國(guó)建設(shè)銀安徽省農(nóng)村螞蟻科技集上海兆芯集杭州諧云科銳捷網(wǎng)絡(luò)股III摘要要求建設(shè)綠據(jù)中心綠色大型、超大2025年，數(shù)據(jù)中心電消耗占據(jù)數(shù)據(jù)中心總能化和節(jié)能技術(shù)意義重大低碳基本原則，成為構(gòu)。本報(bào)告應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵展開(kāi)研究，通過(guò)對(duì)AI融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能A旨在推動(dòng)金批評(píng)指正。IV目錄一、研究背景及目標(biāo)..............................................1（一）研究背景..............................................1（二）研究目標(biāo)..............................................4二、體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)..........................................6（一）體系架構(gòu)..............................................6（二）............8三、全生命...........17（一）...........18（二）...........19（三）...........21（四）...........22四、應(yīng)用探............24（一）...........25（二）...........27（三）...........34五、金融數(shù)...........37（一）...........37（二）...........39（三）分級(jí)維度.............................................40六、未來(lái)展望...................................................46參考文獻(xiàn).......................................................48V研究背景及目標(biāo)（一）研究背景1.數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能發(fā)展背景國(guó)家大數(shù)據(jù)碳排放力爭(zhēng)于2030年據(jù)統(tǒng)計(jì)，我量的2.5%左據(jù)中心作為能耗大戶(hù)，國(guó)家多部門(mén)區(qū)域內(nèi)大型大型及以上數(shù)據(jù)中心PE普遍不超過(guò)E普遍高于1.5，部分右。這就需的綠色發(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4〔2020〕19221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（銀發(fā)〔2施，建設(shè)綠色高可用數(shù)術(shù)和清潔可再生能源，耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)綠色數(shù)據(jù)中心白皮書(shū)及數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能相關(guān)行更高效的2.數(shù)據(jù)2021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(lái)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2展的新型基礎(chǔ)設(shè)施。策提供了強(qiáng)化技術(shù)應(yīng)用已成為其數(shù)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力，主要應(yīng)一是智階段，利用BIM創(chuàng)建三用最大化，減少建設(shè)過(guò)采用模塊化高效運(yùn)營(yíng)，適應(yīng)不斷變二是智使用情況，優(yōu)化能源消化和滿(mǎn)足可對(duì)市電的依賴(lài)，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。3潛在問(wèn)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)，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，確保金六是智不間斷電源（UPS）系電力中斷對(duì)金融交易的工干預(yù)，提七是合監(jiān)控和記錄數(shù)據(jù)中心的性和審計(jì)要出現(xiàn)故障或?yàn)?zāi)害時(shí)，能。智能化更智能的新階段。（二）研究目標(biāo)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(kāi)研究，通過(guò)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4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。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能和網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)分際需求動(dòng)態(tài)2.全生4節(jié)進(jìn)行應(yīng)用和軟件進(jìn)行全生命周期的智能化運(yùn)營(yíng)，提升數(shù)3.應(yīng)用著的3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(guò)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)5保的方向發(fā)展。體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)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)能體礎(chǔ)，還通過(guò)分布式計(jì)算能源效率的提升。（一）金融數(shù)采用“云+化綜合管理近端策略執(zhí)行、數(shù)據(jù)初負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息采集，包圖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)6云平臺(tái)負(fù)責(zé)AIAI服評(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)推送進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。遠(yuǎn)程遙調(diào)遙現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人過(guò)邊緣系統(tǒng)進(jìn)行反饋?？氐那闆r，由邊緣側(cè)對(duì)動(dòng)化控制制冷設(shè)備參數(shù)結(jié)果、節(jié)能通過(guò)基化設(shè)備調(diào)度和能源利用運(yùn)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)管理流程主要包括以下6部分。上傳至邊緣側(cè)?；跉v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)。7估、分析、呈現(xiàn)。六是節(jié)式進(jìn)行的節(jié)行節(jié)能成效的統(tǒng)一納管報(bào)節(jié)能成效或根據(jù)數(shù)據(jù)三方節(jié)能系統(tǒng)計(jì)展現(xiàn)。（二）基于工智能、生成式人工智I算法優(yōu)化服務(wù)器運(yùn)行施和能效配置的優(yōu)化策地?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(lèi)智能的技術(shù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)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8用中，AI技術(shù)主要用于以下幾個(gè)方面。算法可實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)設(shè)備的工作上運(yùn)行，從而提高整體能效。（2）歷史能耗數(shù)據(jù)和當(dāng)前運(yùn)心管理者提供決策支持電力分配以（3）溫度分布，動(dòng)態(tài)調(diào)整空中心中的熱工作負(fù)載，快速降低熱（4）狀態(tài)，分析可能的故障因設(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(lái)自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容，其發(fā)展可以追溯到2050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(yǔ)言處9在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。AIGC與傳統(tǒng)的AI主要集中在通過(guò)生成計(jì)，而傳統(tǒng)制等應(yīng)用。在數(shù)據(jù)創(chuàng)建設(shè)計(jì)方案和優(yōu)化策主要用于以下幾個(gè)方面（1）根據(jù)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能設(shè)施節(jié)能設(shè)計(jì)方案。考源分配等，從而進(jìn)一步IGC自動(dòng)生成和評(píng)估不管理和熱量分散。優(yōu)化能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史記錄生需求時(shí)自動(dòng)增效，在低需求時(shí)啟用節(jié)能模式。AIGC能模擬不同成最優(yōu)的綜合策略。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)冷卻中心的實(shí)時(shí)負(fù)載情況，AIGC生成自適應(yīng)冷卻計(jì)劃，避免過(guò)度冷卻和能源浪費(fèi)。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，確保在低需力管理方案，進(jìn)一步細(xì)化徑和電壓水平的精細(xì)控（5）預(yù)測(cè)模型，識(shí)別出潛在減少故障引發(fā)的能耗浪結(jié)合長(zhǎng)期能效數(shù)據(jù)提供升設(shè)備的總3.邊緣邊緣計(jì)算和存儲(chǔ)資緣計(jì)算技術(shù)將計(jì)算能力推向網(wǎng)絡(luò)邊緣，通過(guò)將邊緣節(jié)點(diǎn)智能化，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)中新的解決方案。（1）技術(shù)架構(gòu)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)，包括邊緣服點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和處理終端一定的計(jì)算和存儲(chǔ)能力（b）信網(wǎng)絡(luò)，主要包括有線(xiàn)低延遲和高可靠性的通（c）的支撐，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)邊點(diǎn)通過(guò)分發(fā)保證邊緣計(jì)算的正常運(yùn)（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。（2）技術(shù)特點(diǎn)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)移到邊據(jù)隱私和安（c）式，將計(jì)算任務(wù)和數(shù)據(jù)點(diǎn)發(fā)生故障，仍然可以通性和容錯(cuò)性。（d）部署邊緣節(jié)據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行任務(wù)分高計(jì)算資源（3）邊緣計(jì)。（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)合可以居、智慧城市和智能工廠(chǎng)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(guò)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)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)理大量的圖和體驗(yàn)。綜上所部署在距離終端設(shè)備更性和高效能動(dòng)化和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的不斷發(fā)展，將為各行各型和智能化應(yīng)用的快速4.大數(shù)大數(shù)據(jù)高速生成的數(shù)據(jù)而研發(fā)研究提供了有效的手段。（1）技術(shù)環(huán)節(jié)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(guò)各種方式采集數(shù)據(jù)，包括處理的第一步，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)靠性。（c）理方法，包括分布式計(jì)決大數(shù)據(jù)處理速度和效。（d）分析方法，包括機(jī)器學(xué)要解決大數(shù)據(jù)中隱藏的確的決策和預(yù)測(cè)。（2）大數(shù)據(jù)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(lèi)型的數(shù)據(jù)，包括文度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶(hù)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)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(guò)深入挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的和業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值。（3）大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)金融、醫(yī)療保健、（a）用戶(hù)交易記錄和社交媒好和投資風(fēng)險(xiǎn)，為金融（b）醫(yī)學(xué)影像和基因組數(shù)據(jù)預(yù)防策略，為醫(yī)療機(jī)構(gòu)（c）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(hù)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(xiāo)。（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)行為工廠(chǎng)提供實(shí)時(shí)的監(jiān)控和優(yōu)化方案。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。全生命周期管理基于理是一種全新的管理方，實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心綠種管理方式覆蓋了傳統(tǒng)各個(gè)方面，旨在解決金技術(shù)的引入化。通過(guò)負(fù)載、環(huán)境等進(jìn)行實(shí)時(shí)源浪費(fèi)。同行智能調(diào)度和優(yōu)化能源在數(shù)據(jù)中心AI算法和解決設(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消耗和環(huán)境污染，推動(dòng)金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。（一）規(guī)劃設(shè)計(jì)集、記錄報(bào)時(shí)提供滿(mǎn)足AI技術(shù)的全生命周期的綠色節(jié)能AI技重要作用，通過(guò)數(shù)據(jù)分規(guī)劃和能源消耗等，以術(shù)可以通過(guò)分析歷史數(shù)量規(guī)劃和需戶(hù)增長(zhǎng)趨勢(shì)等進(jìn)行分析資源分配，提前滿(mǎn)足業(yè)AI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。能源成本。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)，用效率。4.機(jī)器中心的能耗模式進(jìn)行分史能耗數(shù)據(jù)理的能源調(diào)整決策。5.節(jié)能供節(jié)能意識(shí)用戶(hù)展示節(jié)能的重要性因此，可以幫助金融數(shù)據(jù)中心排和提高數(shù)據(jù)中心的能源效率，滿(mǎn)足快速發(fā)展的數(shù)字化需求。（二）建設(shè)改造對(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(lèi)數(shù)據(jù)中心制冷設(shè)備、用電設(shè)備、智測(cè)試。（3）數(shù)據(jù)采集。實(shí)現(xiàn)各類(lèi)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(lèi)能耗模（5）數(shù)據(jù)、能耗模型分析求2.實(shí)現(xiàn)通過(guò)上滿(mǎn)足金融數(shù)據(jù)中心綠色（1）及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型，實(shí)現(xiàn)（2）、節(jié)能分析及空調(diào)調(diào)控（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(wú)須人工干預(yù)?！羷?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)。3.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)（1）系統(tǒng)更節(jié)能。通過(guò)AI大數(shù)據(jù)分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深（2）信息更安全。AI系統(tǒng)部署在客戶(hù)現(xiàn)場(chǎng)，數(shù)據(jù)保存在客戶(hù)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)、數(shù)據(jù)中心穩(wěn)（三）節(jié)省人力成找最優(yōu)運(yùn)行技術(shù)可以實(shí)故障診斷和并實(shí)時(shí)生成斷和維護(hù)，提高運(yùn)維效的可靠性和穩(wěn)定性。應(yīng)用包括以下幾方面?；诖俗龀鲋悄芑臎Q策和行動(dòng)。對(duì)智能機(jī)器人設(shè)計(jì)制作之后，建設(shè)“無(wú)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)定位設(shè)備配件在庫(kù)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能能耗相互關(guān)層的跨層統(tǒng)一能效優(yōu)化包括負(fù)載、空調(diào)參數(shù)、學(xué)習(xí)算法對(duì)IT系統(tǒng)與制包括IT負(fù)載在內(nèi)的多個(gè)之間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模測(cè)，從而對(duì)輸入的控制4.負(fù)載數(shù)據(jù)中心的熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。（四）智能優(yōu)化通過(guò)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(guò)分析金融數(shù)據(jù)中心各個(gè)設(shè)備的能耗情策略，從而實(shí)現(xiàn)最佳的能耗效率。（2）資源利用優(yōu)化。通過(guò)對(duì)金融數(shù)據(jù)中心資源利用和需求設(shè)備的資源分配和利用（3）、濕度等參實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心的熱（4）載情況的預(yù)測(cè)和分析，源過(guò)?；蜷e置，以降低（5）效指標(biāo)，比如PUE等，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題并進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。2.管理應(yīng)用（1）設(shè)備采購(gòu)與能效評(píng)估。在采購(gòu)設(shè)備時(shí)，考慮能效評(píng)估和可持續(xù)發(fā)展的特性，以更好地適應(yīng)未來(lái)需求。（2）設(shè)備部署和調(diào)整。在設(shè)備的部署過(guò)程中，要考慮最佳資源浪費(fèi)和設(shè)備過(guò)早退役。（3）節(jié)能模式和智能控制。利用設(shè)備的節(jié)能模式和智能控率和減少閑（4）包括清潔、散熱系統(tǒng)檢最佳效果。的能效改進(jìn)和性能優(yōu)化（5）安全的數(shù)據(jù)刪除以保護(hù)（6）理體系，及時(shí)跟蹤設(shè)備的設(shè)備退役資源浪費(fèi)和環(huán)境影響。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。（一）智慧機(jī)房設(shè)計(jì)基于AI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)方案自動(dòng)生成數(shù)據(jù)機(jī)房空間通過(guò)引濟(jì)性指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù)，化設(shè)計(jì)和改和設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)模塊化分析設(shè)設(shè)計(jì)方案。在優(yōu)化層面儲(chǔ)冷儲(chǔ)熱、光伏發(fā)電、化算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)尋用基于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)BIM3D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。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)BIMBIMBIM技術(shù)模擬受限空間吊裝高度、模型。通過(guò)BIM現(xiàn)場(chǎng)建筑物有無(wú)交叉，BIM模型進(jìn)通過(guò)模擬動(dòng)斷優(yōu)化施工的材料設(shè)備（如燈具等；對(duì)于以長(zhǎng)度和體積計(jì)三方軟件，借助BIM算過(guò)往施工條且根據(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(guò)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)，健康管理建針對(duì)不輸出變量，輸入變量通卻系統(tǒng)運(yùn)行的控制變量耗、冷機(jī)供回水溫度、出變量可設(shè)度不超過(guò)某設(shè)定溫度?？梢栽谳斎肓亢洼敵隽枯敵鲎兞磕繕?biāo)值和約束術(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。（二）暖通系統(tǒng)調(diào)控建設(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)V-BOX時(shí)參數(shù)，結(jié)合AI算法模型、暖通原理和專(zhuān)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(kù)，優(yōu)解策略，實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)算分析提供策略的準(zhǔn)確無(wú)誤，最終（2）系統(tǒng)的重要因素之一，有先進(jìn)性、方面進(jìn)行充分論證，刪（3）的、成熟的有可延續(xù)性。從“安全&精確”向“速度&靈活”逐步演進(jìn)。（4）開(kāi)放性與標(biāo)準(zhǔn)性。系統(tǒng)將是一個(gè)完全開(kāi)放性的軟件系議的“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，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)方式輯來(lái)編制。便和第三方系統(tǒng)的集成助用戶(hù)低成本、快速實(shí)2.架構(gòu)系統(tǒng)架考慮。（1）負(fù)責(zé)從些數(shù)據(jù)源可以包括傳感的主要任務(wù)是確保數(shù)據(jù)步的處理和清洗，以保水壓、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。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。生成告警信息。設(shè)備參數(shù)等。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)解數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和標(biāo)準(zhǔn)化可以包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換上層系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地理實(shí)時(shí)監(jiān)設(shè)備進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，及設(shè)備故障、性能異常、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)等進(jìn)才能夠訪(fǎng)問(wèn)和使用這些數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。儲(chǔ)格式，以及確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。（2）智能控制中心4部分構(gòu)成。（a）數(shù)據(jù)層能效指標(biāo)分析，以助力（b）算法層涉及數(shù)據(jù)分析和智能化析和處理，利用機(jī)器學(xué)進(jìn)行挖掘、模式識(shí)別、決策支持。算法層的目模型，AI算法及專(zhuān)家經(jīng)統(tǒng)運(yùn)行診斷指導(dǎo)運(yùn)維人算法層需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障診斷、性能優(yōu)化的能力。調(diào)整設(shè)備參數(shù)、負(fù)載均衡等方式提高性能。（c）決策層以制定尋優(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(guò)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)。策層應(yīng)能夠知相關(guān)人員動(dòng)執(zhí)行維護(hù)任務(wù)等。（d）應(yīng)用層效管理、節(jié)、機(jī)、物、事的全面感提升整體效3.建設(shè)基于AI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、心整體PUE指標(biāo)。（1）AI節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)AIAI節(jié)能模型庫(kù)，如圖2所示。（a）成專(zhuān)業(yè)子系統(tǒng)（如BA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(zhuān)業(yè)子系統(tǒng)執(zhí)行。AI節(jié)能模型庫(kù)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(kù)。識(shí)別并抽取海量采集數(shù)據(jù)中影響PUE測(cè)精度≥96.5%。（2）控制模式系統(tǒng)提供自動(dòng)和手動(dòng)兩種工作模式。（a）管理系統(tǒng)下發(fā)指令完成率/溫度/壓差等控制環(huán)制指令的仍（b）維人員根據(jù)策略信息手節(jié)、制冷模式切換、旁態(tài)變化。（3）AI節(jié)（a）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。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(zhuān)家定期巡檢、系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。（三）綠色算力調(diào)度升金融數(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)如下。（a）負(fù)載的資源消耗并進(jìn)行（b）一，以標(biāo)準(zhǔn)化方式提供升穩(wěn)定性。（c）系統(tǒng)性能，并通過(guò)容器用軟件和下方的基礎(chǔ)設(shè)具體細(xì)節(jié)，只需要對(duì)標(biāo)（d）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。Serverless伸縮和被調(diào)度。2.具體實(shí)施路徑（1）異構(gòu)服務(wù)器管理通過(guò)算力歸一化來(lái)統(tǒng)一不同硬件架構(gòu)的3對(duì)上可屏蔽不同CPUCPU上的業(yè)務(wù)會(huì)被分配不同的CPUCPUCPU的資源，有效提升混合集群資源的效率。（2）打造容中心的服務(wù)器標(biāo)準(zhǔn)化成金融業(yè)務(wù)應(yīng)用提供智能等云原生容器編排能力應(yīng)用容量高可用保障、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)。（3）工作負(fù)載性能優(yōu)化AI智能計(jì)算工作負(fù)載以及在線(xiàn)工作負(fù)載等進(jìn)行優(yōu)化。存儲(chǔ)工作擎等綠色計(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AI通過(guò)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)中心洞察與度量性能瓶頸，理速度和降低處理成本率指標(biāo)轉(zhuǎn)換成碳排放的（一）金融數(shù)以下總體原1.綠色源節(jié)約、環(huán)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。源消耗、資源利用、環(huán)境影響等方面進(jìn)行全面評(píng)估。作的依據(jù)，不斷提高綠色節(jié)能水平。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)能技術(shù)應(yīng)用參考標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)名稱(chēng)發(fā)布組織主要內(nèi)容中心的電能能影響電能能效規(guī)定了電能能方法與計(jì)算方據(jù)中心的能效術(shù)要求、統(tǒng)計(jì)與計(jì)算方法。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)建筑綠色性能標(biāo)準(zhǔn)《綠色建準(zhǔn)GB/T綠色數(shù)據(jù)中心建筑評(píng)住房和城鄉(xiāng)50378—2014）的補(bǔ)充，價(jià)技術(shù)細(xì)則建設(shè)部為數(shù)據(jù)中心建筑的綠色化設(shè)計(jì)、建造以及評(píng)價(jià)提供明確的技術(shù)指導(dǎo)。GB/T51366—2019住房和城鄉(xiāng)規(guī)定了建筑物碳排放計(jì)建筑碳排放計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)部算方法。團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CCUA011—2021數(shù)據(jù)中心綠色等級(jí)評(píng)價(jià)中國(guó)計(jì)算機(jī)用戶(hù)協(xié)會(huì)針對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗、IT色管理等方面評(píng)價(jià)綠色標(biāo)準(zhǔn)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)名稱(chēng)發(fā)布組織主要內(nèi)容指標(biāo)。YD/T2441—2013互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心技術(shù)及分級(jí)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)中國(guó)通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)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)分類(lèi)的技術(shù)要求規(guī)定了數(shù)據(jù)中心在資源占用、能效及排放方面求，包括建筑設(shè)備節(jié)能（IT冷設(shè)備、供電他設(shè)備）和管。本標(biāo)準(zhǔn)適用心的規(guī)劃、設(shè)運(yùn)維和評(píng)估。色微型數(shù)據(jù)中、要求和測(cè)試（二）從金融用率等多個(gè)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)控能力最高的緊急干預(yù)權(quán)限。（三）金融數(shù)括能源利用智慧管控水慧化程度，如表2表2描述序號(hào)1電能使用效率測(cè)得的連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電與數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備耗電的比值。23能源高效利用設(shè)計(jì)指標(biāo)達(dá)標(biāo)情況設(shè)備負(fù)荷使用率連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心實(shí)際使用能源資源利用水平與設(shè)計(jì)水平比較。連續(xù)一年內(nèi)實(shí)際使用功率與機(jī)柜標(biāo)稱(chēng)使用功率的比值。4可再生能源使用比率連續(xù)一年內(nèi)使用可再生能源電量與數(shù)據(jù)中心總耗電的比值。5水資源利用效連續(xù)一年內(nèi)水資源消耗量與數(shù)據(jù)中心序號(hào)指標(biāo)率總耗電的比值。選用能效限定值及國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)6風(fēng)冷評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)能評(píng)價(jià)值制冷系統(tǒng)以上。7水冷國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)能評(píng)價(jià)值以上。選用能效限定值及能效等級(jí)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)

8節(jié)能效1級(jí)。應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)及各系統(tǒng)及主要9用情況，并提10用了節(jié)能技效果。，結(jié)合氣候環(huán)11營(yíng)成本等因素進(jìn)行優(yōu)化調(diào)12維護(hù)。13能源綠色管理對(duì)降低能耗設(shè)置有明確的、不斷提高的發(fā)展目標(biāo)。結(jié)合氣候環(huán)境和自身負(fù)載變化、運(yùn)營(yíng)1415水資源使用管控成本等因素不斷調(diào)整用水策略，減少水資源消耗。損壞管件應(yīng)及時(shí)更換，防止破管、滲水、漏水現(xiàn)象的發(fā)生。16節(jié)能診斷自愿接受節(jié)能診斷服務(wù)，并依據(jù)診斷序號(hào)指標(biāo)結(jié)果開(kāi)展有實(shí)效的節(jié)能、節(jié)水等綠色技術(shù)改造。由具有CNAS、CMA資質(zhì)的第三方機(jī)構(gòu)17第三方測(cè)評(píng)進(jìn)行評(píng)測(cè)并出具符合CNAS、CMA要求

的相應(yīng)檢測(cè)報(bào)告。電器電子產(chǎn)品物理界限內(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

18行識(shí)別，并有

19地方相關(guān)管理

附加20度，廢棄物產(chǎn)。綠色電力證書(shū)21梯級(jí)利用等綜數(shù)據(jù)中心總耗構(gòu)、數(shù)據(jù)對(duì)象22數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義及線(xiàn)上化持續(xù)管理的能力。23元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理24數(shù)據(jù)采集對(duì)數(shù)據(jù)及信息資源描述性信息的管理，形成管理目錄的能力。通過(guò)技術(shù)手段獲取原始運(yùn)維數(shù)據(jù)的能力。25數(shù)據(jù)加工對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合、脫敏的能力。26數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存儲(chǔ)海量離線(xiàn)與實(shí)時(shí)運(yùn)維數(shù)據(jù)的能序號(hào)指標(biāo)力。對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)在計(jì)劃、獲取、存儲(chǔ)、共27質(zhì)量管理享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡等階段存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題，進(jìn)行識(shí)別、度量、監(jiān)控、預(yù)警、處置的能力。28數(shù)據(jù)服務(wù)運(yùn)維數(shù)據(jù)消費(fèi)接口及自服務(wù)的能力。29利用技術(shù)管理手段，對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)安全。運(yùn)維數(shù)據(jù)，通30分析等手段，的能力。取、生成、評(píng)

31模型訓(xùn)練、模

32分析形，通過(guò)多媒效展示運(yùn)維信

33。標(biāo)實(shí)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行識(shí)別、評(píng)估、規(guī)避，保障分析決

34安全可信策過(guò)程和結(jié)果有效的能力。構(gòu)建連接運(yùn)維對(duì)象或運(yùn)維服務(wù)的通道，實(shí)現(xiàn)控制運(yùn)維對(duì)象或管理服務(wù)調(diào)35自動(dòng)控制接入管控服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、云資源和基