（1）基于AI算法的能源大腦；

當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心能源管理大多采用人工和管理軟件共同管理方式，包括目前主流的DCIM系統(tǒng)、動(dòng)環(huán)監(jiān)測(cè)等，他們的側(cè)重點(diǎn)為監(jiān)測(cè)和管理，而非節(jié)能，對(duì)于采集的能源數(shù)據(jù)沒(méi)有深度的、可學(xué)習(xí)的節(jié)能算法，所以對(duì)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能綠色發(fā)展沒(méi)有推動(dòng)作用，大多功能為統(tǒng)計(jì)和展示當(dāng)前能耗情況，這種能源數(shù)據(jù)的管理方式會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心能源數(shù)據(jù)浪費(fèi)、系統(tǒng)反應(yīng)慢、節(jié)能性差，而我們的平臺(tái)是基于AI算法的聚焦于節(jié)能的能源大腦，對(duì)采集到的能源數(shù)據(jù)有自主學(xué)習(xí)性和預(yù)測(cè)判斷性，可自動(dòng)分析出數(shù)據(jù)中心的詳細(xì)的能源分布，并給出節(jié)能空間和節(jié)能技術(shù)建議；優(yōu)點(diǎn)在于AI技術(shù)可用于復(fù)雜的能源計(jì)算分析，數(shù)據(jù)處理量大，系統(tǒng)穩(wěn)定，可自主跟蹤學(xué)習(xí)分析，在多個(gè)數(shù)據(jù)中心項(xiàng)目中取得了顯著的經(jīng)濟(jì)效益。

（2）基于大數(shù)據(jù)的智能化處理與管控；

數(shù)據(jù)中心的能源數(shù)據(jù)處理管控大都是基于項(xiàng)目自身進(jìn)行處理分析的，這存在很多問(wèn)題，第一存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)量有限，數(shù)據(jù)支撐量小；第二處理數(shù)據(jù)能力弱，分析效果差。而本系統(tǒng)對(duì)于數(shù)據(jù)中心能源管理的方式是基于大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理與管控的，所謂的“大數(shù)據(jù)”即為“大數(shù)據(jù)、云計(jì)算” ，將采集到的大量數(shù)據(jù)中心能源數(shù)據(jù)放到云端進(jìn)行存儲(chǔ)和計(jì)算，摒棄了原有的本地?cái)?shù)據(jù)存儲(chǔ)管理方式，打通了所有能源數(shù)據(jù)的信息交互通道，使得能源管理平臺(tái)的數(shù)據(jù)支撐量大幅增長(zhǎng)，讓數(shù)據(jù)管理更加安全方便，數(shù)據(jù)處理更加精進(jìn)，節(jié)能分析更加準(zhǔn)確可靠。

（3）暖通、電氣、智能化與AI的耦合

原有的數(shù)據(jù)中心暖通、電氣、智能化等系統(tǒng)之間沒(méi)有信息互聯(lián)紐帶，設(shè)備每天運(yùn)行所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)被浪費(fèi)，不能實(shí)現(xiàn)信息共享，協(xié)同操作，形成以各個(gè)系統(tǒng)為中心的信息孤島，沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的支配大腦。本系統(tǒng)通過(guò)AI技術(shù)將暖通、電氣、智能化等系統(tǒng)納入到同一個(gè)大腦，進(jìn)行統(tǒng)一支配和管理，將AI技術(shù)與暖通、電氣、智能化等系統(tǒng)進(jìn)行耦合，可以實(shí)現(xiàn)不同專業(yè)之間的信息共享，使得所有系統(tǒng)數(shù)據(jù)有統(tǒng)一的篩選、計(jì)算、處理邏輯，提高了各系統(tǒng)的安全性和相互協(xié)作能力，讓數(shù)據(jù)中心各系統(tǒng)成為一個(gè)有智能大腦支配管理的觸手工具。

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