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题名医疗行业数据中心能效智慧管控系统设计方案
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作者
李祥鑫
史磊
谢勇
范世权
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机构
河南省医学生物检测有限公司
浙江德塔森特数据技术有限公司
上海博科维实业有限公司
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出处
《智能建筑电气技术》
2025年第1期57-60,97,共5页
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基金
宁波市重点研发计划暨“揭榜挂帅”项目(项目编号:2023Z078)。
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文摘
随着医疗行业对大数据和人工智能应用的快速发展,数据中心的能效管理变得尤为重要。传统制冷系统的能效管理方式难以应对复杂的负荷变化和环境挑战,导致能源浪费和运营成本上升。针对这一现状,本文提出了一种基于AI技术的智慧能效管控系统,专为医疗行业数据中心设计。该系统整合医疗机构数据中心现有的制冷设施,采用长短期记忆神经网络(LSTM)与负荷预测模型,动态调整制冷设备运行;同时通过分层能效网络模型与优化算法,实现全局能效优化。该系统能显著降低PUE值,减少碳排放,为实现绿色低碳的智慧数据中心提供了有力支持。
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关键词
医疗行业数据中心
能效管理
人工智能
长短期记忆神经网络
负荷预测模型
分层能效网络模型
PUE优化
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Keywords
healthcare industry data centers
energy efficiency management
artificial intelligence
Long Short-Term Memory(LSTM)
load forecasting model
layered energy efficiency network model
PUE optimization
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分类号
TU855
[建筑科学]
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