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龙图腾网获悉中国科学院大学申请的专利一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法及系统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：CN120672091B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511178513.6，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法及系统是由刘平;石勇设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据中心交互技术领域，具体公开了一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法及系统，整合多源异构数据并构建时空关联模型，实现对数据中心资源需求的精准预测和动态建模，利用DRL的实时学习能力和MIP的离散决策优势，实现多目标的同步优化，显著提升数据中心的能效和经济性，多目标优化能实现“算力‑电力‑热力”耦合，通过区块链技术确保数据不可篡改、透明可信，提升系统的安全性和可审计性，支持碳足迹追踪和绿电认证，PUE指标动态优化能效，并直接激励绿电使用，降低碳足迹和运营成本，热力数据用于冷却控制，电力数据用于任务调度，避免资源冲突，突破传统单一资源调度的局限，提高响应速度。

本发明授权一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据中心算力与电力协同调度的信息交互方法，其特征在于，包括如下步骤： 通过多模态采集、计算并整合数据中心的电力负荷曲线、算力任务类型、热力系统状态、碳排强度数据，并构建时空关联模型，所述电力负荷曲线通过时空图卷积网络ST‑GCN处理电力数据的空间依赖性与时间动态性，算力任务序列通过Mamba‑SSM状态空间模型处理高维算力任务序列，以线性复杂度建模长距离依赖； 采用改进型深度强化学习DRL与混合整数规划结合的多目标优化算法MIP，同步优化数据中心的算力成本、碳排放数据和热力数据，上层算法架构采用DRL，下层算法架构采用MIP，在DRL中使用Soft Actor‑Critic优化动态策略，对PUE实时值、绿电可用比例、任务队列长度、冷却系统COP、任务迁移、冷却泵频率调整和绿电采购量于环境进行交互，将每步与环境交互后的数据推入至经验池之中训练网络，最后仅输出建议动作，但不直接由DRL进行执行，上层算法架构DRL作为下层算法架构MIP的初始解，下层算法架构MIP通过Gurobi求解器处理混合整数规划，所述混合整数规划的目标函数为： 式中，，，均为多目标权重系数；为用电总成本，单位元； 为时段碳排放量，单位kg；为热约束违背量，单位； 约束包括电力平衡和热力约束； 热力约束： 式中，为机柜进风温度，单位℃； 电力平衡： 式中，为从电网购入功率，单位kW；为现场光伏实时发电，单位kW；为电池充放电功率，单位kW；为IT设备总功率，单位kW；为冷却系统总功率，单位kW； 利用区块链分布式账本记录数据中心的电力来源、算力任务强度、碳排放强度、热力系统状态数据，区块链采用Hyperledger Fabric私有链，电力来源的上链频率为15min，验证绿电证书与实时发电量匹配，算力任务强度的上链频率为5min，验证任务资源请求与调度记录一致，碳排放强度上链频率为60min，调用IPCC系数计算并交叉验证，热力系统状态上链频率为1min，温度超限触发预警合约； 数据中心根据PUE动态调整能效并激励绿电消纳； 通过数据交互实现数据中心的算力、电力、热力三网协同调度及耦合优化。

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