设计应用

基于CNN-BiLSTM-Attention的工业数据中心IT设备能耗预测模型研究

作者：宋越1，靳晟1，林栎2，高国强2，郭付展2

发布日期：2025-10-28

来源：电子技术应用

引言

数据中心是承载云计算、大数据、移动互联网和智能终端不可或缺的处理数据的设施。随着越来越多的服务和数据“上云”，数据中心的规模在不断扩大、数量在不断增长，因而产生了巨大的能源消耗[1]。随着互联网数字化进程加速推进，预计2024年全国数据中心的耗电量将在3 400亿至3 600亿度之间，其产生的巨大能耗给经济和环境带来了压力，因此构建绿色高效的数据中心[2]迫在眉睫。数据中心的管理者需要通过能耗预测的结果，帮助数据中心更有效地管理能源资源，降低成本和提高能耗[3]。传统的数据中心能耗预测方法通常依赖经验法则和历史数据，这些方法的局限性在于它们难以捕捉到影响能耗的各种复杂因素，如环境参数变化[4]、电压电流以及负载情况变化。因此，这些方法难以在多重因素交互作用且不断变化的条件下对数据中心能耗进行高精度预测。

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作者信息：

宋越1，靳晟1，林栎2，高国强2，郭付展2

（1.新疆农业大学计算机与信息工程学院，新疆乌鲁木齐 830052；

2.新疆电子研究所股份有限公司，新疆乌鲁木齐 830052）