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龙图腾网获悉北京清源创研科技有限公司申请的专利一种人工智能数据中心的能效评价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：CN120973622B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511071950.8，技术领域涉及：G06F11/30；该发明授权一种人工智能数据中心的能效评价方法是由黄双;陈杰森设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人工智能数据中心的能效评价方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据中心技术领域，且公开了一种人工智能数据中心的能效评价方法，通过构建动态特征库与AI自适应权重模型，解决了现有技术中静态评价方法与数据中心实时运行状态脱节的问题；动态特征库实时采集并关联业务场景标签与时空耦合数据，为AI自适应权重模型提供场景化依据，使权重调整从现有技术的“被动响应指标突变”转变为“主动适配业务场景变化”，有效捕捉服务器负载波动、环境调节等动态因素对能效的非线性影响，让能效评价结果更贴合数据中心实际运行状态，适配AI数据中心因业务切换导致的能效因子关联性变化，通过深度学习模型实现权重的场景化自适应调整，解决了现有技术中固定权重分配忽略不同业务场景差异的局限。

本发明授权一种人工智能数据中心的能效评价方法在权利要求书中公布了：1.一种人工智能数据中心的能效评价方法，其特征在于：该方法的具体步骤如下： S1、构建动态特征库：实时采集IT设备的功耗、算力数据，以及制冷系统能效比、环境温湿度信息，同时关联业务类型、时段标签，形成时空耦合的动态特征库； S2、引入AI自适应权重模型：基于步骤S1构建的动态特征库，利用深度强化学习技术训练自适应权重模型，自动调整各能效因子的权重占比； S3、深度学习能效基线预测：以步骤S1的历史数据为训练样本，采用长短期记忆网络构建能效基线预测模型，预测能效基线值； S4、动态能效值计算：将步骤S1采集的实时数据输入步骤S2训练好的AI自适应权重模型，得到各能效因子的动态权重，再结合步骤S3预测的基线值，计算出动态能效值； S5、多维异常阈值设置：基于步骤S1的历史异常数据及业务需求，运用孤立森林算法生成各能效因子的动态异常阈值，判断当前能效是否处于异常状态； S6、生成动态优化建议：当步骤S4的动态能效值超出步骤S5设置的多维异常阈值时，AI模型调用步骤S1特征库中的相关数据，结合历史优化案例库生成针对性建议； S7、模型迭代更新：将动态能效值、异常处理结果及优化建议效果反馈至动态特征库，通过在线学习算法更新步骤S2的AI自适应权重模型和步骤S3的能效基线预测模型。

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