【摘 要】
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针对数据中心扩容与粗放运维引起的高能耗、低运行效率问题，以及数智化建设和绿色运维需求，文章提出并验证了一种可以根据数据中心运行监控数据进行设备工况、气流组织和动环参数自优化的机制。该系统通过对数据中心进行数字孪生建模及其与深度强化学习模型的迭代交互，实现对能耗优化策略与系统温度、能耗等参数的持续训练，进而在实际系统中，针对给定的网络状态，采用深度强化学习进行训练后的模型优化设备工况、气流组织和动环
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针对数据中心扩容与粗放运维引起的高能耗、低运行效率问题，以及数智化建设和绿色运维需求，文章提出并验证了一种可以根据数据中心运行监控数据进行设备工况、气流组织和动环参数自优化的机制。该系统通过对数据中心进行数字孪生建模及其与深度强化学习模型的迭代交互，实现对能耗优化策略与系统温度、能耗等参数的持续训练，进而在实际系统中，针对给定的网络状态，采用深度强化学习进行训练后的模型优化设备工况、气流组织和动环参数，降低了系统的总能耗。
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