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龙图腾网获悉北京英沣特能源技术有限公司申请的专利一种基于AI的机房能耗智能调控系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120578286B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511072388.0，技术领域涉及：G06F1/3234；该发明授权一种基于AI的机房能耗智能调控系统及方法是由胡芳彧;赵倩;彭树铁;陈明;姚文炳;刘晓军;张雪峰;郭晓宇;司宇丰;张天赐设计研发完成，并于2025-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI的机房能耗智能调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI的机房能耗智能调控系统及方法，涉及大数据分析技术领域，本发明通过设置能耗监控周期采集历史业务负载与能耗数据，构建以时间序列为索引的机房能耗监控数据集合，利用神经网络模型训练业务负载与能耗的映射关系，解决数据关联分析缺乏时序化建模问题；选取参照周期负载总量与后续周期负载均值作为双基准，经加权融合生成基准业务负载量，结合业务负载映射与时序预测双模型进行能耗预测，突破传统单一基准与单模型局限；基于历史误差倒数的归一化权重分配方法融合双预测能耗生成综合能耗总量，超阈值时触发负载均衡算法，通过对业务负载进行调控，结合迭代调整使能耗回落，实现能耗精准控制与资源智能调度。

本发明授权一种基于AI的机房能耗智能调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的机房能耗智能调控方法，其特征在于：所述机房能耗智能调控方法包括以下步骤： 步骤S1、设置能耗监控周期，并基于能耗监控周期获取机房历史的业务负载数据和能耗数据，根据时序关系对获取的业务负载数据和能耗数据进行排列存储，构建机房能耗监控数据集合； 步骤S2、根据机房能耗监控数据集合进行业务负载数据与能耗数据的关系分析，得到机房业务负载与能耗的映射关系；并根据机房能耗监控数据集合中的历史业务负载数据进行分析，筛选出业务负载数据总量最高的能耗监控周期，标记为参照能耗监控周期； 步骤S3、选取参照能耗监控周期的业务负载总量作为第一基准业务负载量；选取参照能耗监控周期下一个能耗监控周期至当前能耗监控周期的上一个能耗监控周期的业务负载量算术平均值，作为第二基准业务负载量；根据第一基准业务负载量和第二基准业务负载量通过加权融合计算得到当前能耗监控周期的基准业务负载量； 步骤S4、根据基准业务负载量通过机房业务负载与能耗的映射关系，得到机房在当前能耗监控周期中的能耗总量，记为业务负载映射能耗总量；根据机房能耗监控数据集合通过时间序列预测模型预测得到当前能耗监控周期中的能耗总量，记为时序预测能耗总量； 步骤S5、根据业务负载映射能耗总量与时序预测能耗总量通过加权融合计算得到机房在当前能耗监控周期中的综合能耗总量，根据机房的综合能耗总量对业务负载进行调控； 步骤S5-1、根据历史各个能耗监控周期中业务负载映射能耗总量和时序预测能耗总量与机房实际的能耗总量进行平均绝对误差计算，平均绝对误差倒数的归一化权重分配方法对业务负载映射能耗总量与时序预测能耗总量的权重系数进行赋值；业务负载映射能耗总量的权重系数与时序预测能耗总量的权重系数相加等于一； 步骤S5-2、根据赋值后的业务负载映射能耗总量权重系数与时序预测能耗总量权重系数，根据业务负载映射能耗总量和时序预测能耗总量通过对应权重相乘后的乘积再进行相加，得到机房在当前能耗监控周期中的综合能耗总量； 步骤S5-3、根据计算得到机房在当前能耗监控周期中的综合能耗总量，结合机房能耗设定的阈值进行能耗调控，所述能耗调控的具体过程如下： 步骤S5-3-1、当综合能耗总量未超过机房能耗设定的阈值时，判定为能耗正常，持续对机房进行能耗监控； 步骤S5-3-2、当综合能耗总量超过机房能耗设定的阈值时，判定为能耗异常，通过负载均衡算法根据机房中各个服务器当前的连接数、处理性能权重和业务优先级重新分配业务负载，重新分配业务负载的具体过程如下： 根据服务器排序队列的优先级，将低优先级业务负载从高能耗服务器迁移至低负载服务器；执行负载迁移后，重新计算机房实际的能耗总量，通过迭代调整机制，将机房的能耗总量回落至设定阈值范围内。

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