云计算数据中心精密空调节能控制方法

摘要

本发明提供了一种云计算数据中心精密空调节能控制方法及介质与系统，其以云服务器热源数据以及精密空调控制量数据的历史数据集初始训练贝叶斯线性回归模型，用于未来时间数据中心温度传感器温差的预测，并在控制过程中实时获取新增训练数据，实时更新贝叶斯线性回归预测模型，实时预测传感器温差，并实时利用网格搜索算法获得离散的压缩机频率与水阀开度组合的最优控制量，以较小能量消耗实现未来传感器实际温差小于温差预设阈值的控制目标。本发明选择有效环境温度预测输入量，结合在线增量学习预测算法及离散网格搜索法，控制过程即训练过程，快速高效计算水冷精密空调最优控制量，最终获得很好的精密空调节能效果。