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龙图腾网获悉中经云数据存储科技(北京)有限公司申请的专利基于人工智能的数据中心能耗优化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：CN120875189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202511405008.0，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于人工智能的数据中心能耗优化方法及系统是由孙鲁毅;孙茂金;孙明辉;周贤禹;孙伟设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数据中心能耗优化方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及基于人工智能的数据中心能耗优化方法及系统，方法包括：按照日期顺序依次获取数据中心在各个监测日期产生的能耗数据；通过不同的日期检查方法分别从监测日期区间中检查出若干个监测日期当作若干个关键日期；针对每个检查方法，基于监测日期区间中的各个日期的能耗数据和能耗数据对应的重要数值练习生成不同的长短期记忆网络模型；使用记录的不同的长短期记忆网络模型获取预估日期的能耗数据以执行能耗优化处理。通过本申请可以准确预估数据中心的能耗数据，及时进行能耗优化处理。

本发明授权基于人工智能的数据中心能耗优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的数据中心能耗优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 准备模块确定过去的若干个连续的监测日期，按照日期顺序依次获取数据中心在各个监测日期产生的能耗数据，将所有的监测日期中的靠后的若干个监测日期分别设定为目标日期； 分析模块将除了若干个目标日期之外的全部的监测日期按照日期顺序组成监测日期区间，通过不同的日期检查方法分别从监测日期区间中检查出若干个监测日期当作若干个关键日期； 针对每个检查方法，分析模块根据检查方法对应的若干个关键日期，把监测日期区间划分为若干个监测日期子区间，为各个监测日期子区间中的全部的能耗数据设置重要数值，基于监测日期区间中的各个日期的能耗数据和能耗数据对应的重要数值练习生成不同的长短期记忆网络模型； 分析模块使用各个检查方法对应的不同的长短期记忆网络模型分别预估若干个目标日期的最终能耗数据，记录预估准确度最高的检查方法对应的不同的长短期记忆网络模型，并且优化模块使用记录的不同的长短期记忆网络模型获取预估日期的能耗数据以执行能耗优化处理； 日期检查方法包括：针对监测日期区间中的除了首个监测日期和末尾监测日期之外的每个监测日期，计算监测日期之前的全部的能耗数据的均值，以及监测日期之后的全部的能耗数据的均值，在二者之差大于预设的阈值时，将监测日期判定为关键日期； 日期检查方法包括：针对监测日期区间中的除了首个监测日期之外的每个监测日期，计算监测日期的能耗数据的波动值，并且关于监测日期区间中的除了首个监测日期和末尾监测日期之外的每个监测日期，计算监测日期之前的全部的波动值的均值，以及监测日期之后的全部的波动值的均值，在二者之差大于预设的阈值时，将监测日期判定为关键日期； 日期检查方法包括：确定能够影响数据中心产生的能耗数据的关键因素，其中，关键因素包括服务器的数量、环境温度，将关键因素发生明显变化的监测日期当作关键日期； 分析模块为各个监测日期子区间中的全部的能耗数据设置重要数值包括：为每个监测日期子区间中的全部的能耗数据设置相同的重要数值，并且将越靠后的监测日期子区间对应的重要数值设置的越大。

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