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摘要：本发明属于机房容量评估预警技术领域。提供了一种基于机器学习的机房容量智能优化预警方法及系统，根据所述机房空间利用率预测结果、制冷效率预测结果以及电力利用率预测结果的加权和作为机房容量利用率，以机房容量利用率最大为目标进行机房的空间、制冷和电力控制参数的优化；当机房空间利用率预测结果、制冷效率预测结果以及电力利用率预测结果中的任意一个小于设定阈值时，生成告警信息；本发明通过建立机房空间、制冷和配电的三维数据模型，实现了对机房容量的精准预测和实时监控，以及在容量接近临界点时的智能预警，提升了数据中心的运营效率和安全性。
主权项：1.一种基于机器学习的机房容量智能优化预警方法，其特征在于，包括以下过程：根据机房空间数据以及预训练的第一机器学习模型，得到机房空间利用率预测结果；根据制冷数据以及预训练的第二机器学习模型，得到制冷效率预测结果；根据配电数据以及预训练的第三机器学习模型，得到电力利用率预测结果；根据所述机房空间利用率预测结果、制冷效率预测结果以及电力利用率预测结果的加权和作为机房容量利用率，以机房容量利用率最大为目标进行机房的空间、制冷和电力控制参数的优化；当机房空间利用率预测结果、制冷效率预测结果以及电力利用率预测结果中的任意一个小于设定阈值时，生成告警信息。
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百度查询： 山东融为信息科技有限公司 基于机器学习的机房容量智能优化预警方法及系统
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