人工智能与数字孪生技术赋能碳中和数据中心的智能优化策略

本书深入探讨了数据中心领域的十大前沿主题，包括能效优化、任务分配、冷却控制等，关注点在于数字孪生技术和深度强化学习在这些领域的应用。书中详细剖析了数据中心能效的关键挑战，探讨了深度强化学习在任务分配和冷却控制中的创新应用。同时，也介绍了数字孪生技术在数据中心运维优化中的重要性，以及机器学习在绿色冷却控制和智能电网管理等方面的应用。此外，还深入探讨了数据中心可持续性发展的策略和实践，以及机器学习在电力存储系统和电能存储材料探索中的应用，旨在为读者提供思考和应用的启示。

江西科技师范大学校聘副教授，南洋理工大学计博士后，广岛大学工学博士，主要研究方向为强化学习、数字孪生、系统控制优化等。在ICDCS、IEEE NETWORK等高水平会议和期刊发表论文20余篇，获得Industrial Technical Excellence Award。主持1项江西省教育厅科学技术研究项目和1项国家自然科学基金。

\\\"第一章数据中心能效优化 1 1.1引言 1 1.2相关工作 3 1.2.1基于时间驱动的优化方法 4 1.2.2基于事件驱动的优化方法 6 1.3问题表述 6 1.3.1系统架构 6 1.3.2系统模型 8 1.3.3问题表述 10 1.4基于DRL的联合优化算法 11 1.4.1DRL用于离散和连续动作空间 11 1.4.2参数化动作空间DQN（PADQN） 12 1.4.3双时间尺度控制 14 1.5评估 16 1.5.1实验设置 16 1.5.2性能指标 18 1.5.3基准算法 18 1.5.4PADQN训练结果 19 1.5.5性能对比 19 1.5.6对决策间隔tcool的性能敏感性 21 1.6未来研究方向 21 1.6.1开发适应动态和时常的协同策略 22 1.6.2设计容错自适应的闭环联合控制 22 1.6.3在复杂环境下实现能效全面提升 23 1.7总结 24 第二章深度强化学习在数据中心任务分配中的创新应用 25 2.1引言 25 2.2相关工作 28 2.2.1传统方法 28 2.2.2深度强化学习应用 29 2.2.3实际案例和应用 31 2.3DRL应用于任务分配 32 2.3.1问题描述 32 2.3.2方法概述 33 2.4基于长短期记忆（LSTM）网络的系统状态预测 34 2.4.1预测方法 34 2.4.2实际数据中心的评估 36 2.4.3基于DRL的作业分配 39 2.4.4性能评估 40 2.5结论 48 2.5.1讨论 48 2.5.2总结 48 2.5.3未来研究方向 49 第三章深度强化学习在数据中心冷却控制中的创新应用 50 3.1引言 50 3.2相关工作 53 3.2.1冷却控制的传统方法与挑战 53 3.2.2深度强化学习作为新兴解决方案 54 3.2.3数据驱动模型 55 3.2.4冷却控制 56 3.2.5基于DRL的冷却控制的相关研究 58 3.3系统概述 59 3.3.1数据收集 60 3.3.2物理建模 60 3.3.3运营管理 61 3.3.4验证模块 61 3.4数据分析和建模 61 3.4.1现有方法与我们的深度强化学习方法比较 61 3.4.2基于数据的深度模型 63 3.4.3基于物理规则的模型 63 3.5基于深度强化学习的操作优化 65 3.5.1深度强化学习在数据中心中的操作优化 65 3.5.2深度强化学习在特定任务中的应用 66 3.6评估 68 3.7结论 69 第四章数据中心数字孪生技术的基本原理及其广泛应用 71 4.1引言 72 4.2相关工作 73 4.2.1数据中心建模 73 4.2.2代理辅助优化 74 4.2.3基于知识的神经网络 75 4.2.4CFD模型校准 75 4.2.5CFD模型简化 76 4.3问题陈述 76 4.3.1Kalibre方法的问题定义 76 4.4通过代理进行CFD校准 81 4.4.1基于知识的神经代理 82 4.4.2CFD校准的四步迭代 85 4.4.3Kalibre方法的实施 87 4.5绩效评估 87 4.5.1实验方法和设置 88 4.5.2评价结果 89 4.6结论 94 第五章机器学习在绿色数据中心冷却控制中的安全强化 96 5.1介绍 96 5.2相关工作 99 5.2.1数据中心冷却控制 99 5.2.2安全强化学习 101 5.2.3直流冷却控制模型 102 5.2.4深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL) 105 5.3奖励塑造绩效 106 5.3.1奖励塑造的MDP公式 106 5.3.2性能测量 107 5.4方法 111 5.4.1SAFARI方法 111 5.5结论 119 第六章基于物理引导的机器学习在数据中心数字孪生中的创新应用 121 6.1引言 121 6.2相关工作 124 6.2.1物理引导的热建模 125 6.2.2数据驱动的热建模 126 6.2.3基于物理的学习和控制 126 6.2.4MBRL和AutoML 127 6.3预备知识 128 6.3.1适当的正交分解 129 6.3.2高斯过程回归 130 6.3.3Data Hall热力学 130 6.3.4系统功耗 132 6.4系统模型 132 6.4.1系统配置 133 6.4.2多尺度数据中心热建模 133 6.5REDUCIO方法 134 6.5.1方法概论 134 6.5.2离线GP模型培训 135 6.5.3在线POD系数估计 136 6.5.4评估 138 6.6Phyllis的详细设计 145 6.6.1离线热力学建模 145 6.6.2步骤 1：具有安全意识的在线探索 147 6.6.3步骤2：电能使用和余量建模 149 6.6.4步骤3和4：预培训和微调 150 6.7结论 151 第七章机器学习在智能电网管理中的创新应用 153 7.1引言 153 7.2相关工作 154 7.2.1绩效指标 154 7.2.2材料发现中的闭环机器学习 157 7.2.3机器学习在能源材料研究中的应用 159 7.2.4智能电网 166 7.2.5可再生能源中的机器学习机会 169 7.3智能电网的挑战 172 7.3.1机器学习在智能电网管理中的关键挑战 172 7.3.2需要解决的问题 173 7.4方法 173 7.4.1机器学习在智能电网管理中的应用 173 7.4.2能源材料研究对智能电网管理的帮助 176 7.4.3优化智能电网 180 7.4.4政策优化 181 7.5结论 181 第八章数据中心可持续发展 182 8.1引言 182 8.2重新审视数据中心可持续性度量 184 8.2.1能源效率指标 184 8.2.2气流管理指标 187 8.2.3冷却效率指标 188 8.2.4电力供应系统效率指标 189 8.2.5环境影响指标 190 8.3数据中心可持续性研究现状与趋势 191 8.3.1数据中心可持续性评级分析 192 8.3.2新加坡可持续发展标准的演变 194 8.4下一代可持续数据中心关键设计要素展望 196 8.4.1高效节能的IT设备和云服务 197 8.4.2高级基础设施 198 8.4.3可再生能源整合 198 8.4.4碳测量与报告 200 8.4.5碳中和的云服务 201 8.5数据中心可持续性优化的认知数字孪生 202 8.5.1认知数字孪生的架构 203 8.5.2案例研究：冷却装置优化 205 8.6结论和展望 208 第九章机器学习在数据中心电力存储系统开发中的创新应用 210 9.1介绍 210 9.2具有异质类别AI技术的电池领域应用 212 9.3应用ML在可充电锂离子电池中 213 9.3.1物性预测 215 9.3.2材料发现与设计 225 9.3.3在现实世界中部署人工智能的挑战场景和集成框架 228 9.4总结与展望 230 第十章电能存储材料探索与智能电网管理中的机器学习 234 10.1介绍 234 10.2电池材料发现中的机器学习 235 10.3判别式机器学习 237 10.4生成逆向设计 239 10.5可解释人工智能 240 10.6数据管理 241 10.7机器学习势函数 246 10.8机器学习集成的机器人平台 247 10.9智能电网管理中的机器学习 249 10.10数据稀缺和风险厌恶心态 250 10.11智能电网优化的数字孪生 251 10.12智能电网中的数据中心系统 254 10.13总结与展望 256 参考文献 259\\\"