基于仿真模型的数据中心PUE协同优化方法及工程验证

Abstract

针对当前数据中心能源管理粗放化、电能使用效率（PUE）偏高、制冷系统与IT负载动态协同能力不足，以及直接工程改造风险高、效益难以量化评估等问题，本文提出了一种基于数字仿真模型的PUE协同优化与验证方法。该方法构建了“仿真建模-算法寻优-策略验证-工程部署”的全流程技术体系。首先，通过分析数据中心能耗构成及PUE关键影响因素，基于历史运行数据搭建了融合IT负载预测、制冷系统动态调节及计算负载智能分配的一体化高保真仿真环境。在此基础上，融合双向长短期记忆网络时序预测与深度确定性策略梯度强化学习算法，构建了多目标协同优化决策模型，并通过多场景仿真确定了最优控制策略。最后，将优化策略部署于某中型数据中心进行实地工程验证。仿真结果表明，优化后系统平均PUE由1.48降至1.32，制冷系统能耗降低22.4%，服务器集群负载均衡度提升26.4%；为期6个月的工程验证显示，实际运行年均PUE稳定在1.32，年节约电费约82万元，静态投资回收期约为1.2年。本方法通过仿真前置有效规避了盲目改造风险，为数据中心绿色低碳运行提供了可量化、可复制的技术路径。