CN119443720A 机房整体电气方案的配置方法及系统 （常州瑞物科技有限公司）

本发明提供一种机房整体电气方案的配置化，构建配电设备退化机理模型并进行寿命预2基于分布式数据架构在机房部署智能传感网关，实时采集当前基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像构建机房用基于所述配电系统设计方案在配电单元中添加自学习控制器，根据机房环境特点和任务需求，结合分布式数据架构在电气机房部署智能传感网关，构数据中的高频噪声和异常点，通过矩阵补全对所述多源异构数据中的缺失点进行补全，基于预先设置的深度学习模型对预处理后的多源异构数据进行特基于所述高维语义关联网络，设置跨模态语义嵌入框架，结合对比3流转轨迹和流数据智能处理框架提取当前数据中的异常模式，得到机房运行状态画像包基于增强后的多源语义数据，基于预先构建的本体知识库进行知先获取的领域规则库对知识化表示的数据进行逻辑推理，生成不同本体间的隐藏关联关基于所述数据流转轨迹和所述数据溯源知识图谱，将不同用电设备用电设备之间的故障传播机制编码为约束规则，通过流数据智能处理框架构建有向无环基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像，提取用能信息对应的从所述机房运行状态画像中采集负荷功率数据，构建负荷时间序列数基于所述优化负荷预测结果和所述数据溯源知识图谱，构建成4;基于优化后的机房用电负荷和所述多源异构数据，通过机器学习算法理模型并根据所述关键退化特征初始化所述退化机理模基于所述退化机理模型，结合预先获取的历史故障数据和专家经验根据采集得到的机房运行数据和所述机房能耗规律，通过数据分析算法识别异常数5;第一单元，用于基于分布式数据架构在机房部署智能传感网第二单元，用于基于所述数据溯源知识图谱和所述机房第三单元，用于基于所述配电系统设计方案在配电单元中其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行程序指令被处理器执行时实现权利要求1至7中任意6[0003]传统的数据中心电气设计主要采用经验公式法和仿真分析法，存在负荷预测不建高维语义关联网络，基于所述高维语义关联网络和跨模态表示学习技术进行语义增强，[0008]基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像构建机房用能数字画像模7异构数据中的高频噪声和异常点，通过矩阵补全对所述多源异构数据中的缺失点进行补[0020]基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像构建机房用能数字画像模8建影响因素回归模型，结合交互项确定每个影响因素之间的交互效应对能耗的影响程度，一个负荷时间序列数据进行去趋势和标准化操作，结合长短时记忆网络拟合负荷时间序j9化机理模型并根据所述关键退化特征初始化所述退进行语义增强，通过知识图谱技术对语义增强后的多源异构数据进行语义建模和逻辑关[0055]S1.基于分布式数据架构在机房源异构数据，通过预先设置的深度学习模型对所述多源异构数据进行特征提取和语义映据流转轨迹是指数据在不同节点之间传输和处理的路径，帮助跟踪数据的整个生命周期，异构数据中的高频噪声和异常点，通过矩阵补全对所述多源异构数据中的缺失点进行补要通过滤波技术进行降噪处理，所述移动平均算法是一种用于平滑时间序列数据的算法，1号机柜服务器运行"[0085]S2.基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像构建机房用能数字画像[0086]所述机房用能数字画像模型是对数据中心机房的能耗行为进行数字化建模的工[0088]基于所述数据溯源知识图谱和所述机房运行状态画像构建机房用能数字画像模建影响因素回归模型，结合交互项确定每个影响因素之间的交互效应对能耗的影响程度，一个负荷时间序列数据进行去趋势和标准化操作，结合长短时记忆网络拟合负荷时间序[0092]所述关联规则挖掘算法是一种用于从数据集中发现频繁项集并推导出数据项之是一类用于求解包含连续变量和整数变量的优化问题的数学模型，广泛应用于资源分配、[0101]使用分支定界法求解该优化问题，将整数变量松弛为连续变量求解线性规划问j[0109]S3.基于所述配电系统设计方案在配[0110]所述自学习控制器是一种能够通过与环境的交互不断学习和优化自身控制策略化机理模型并根据所述关键退化特征初始化所述退定量化的预测性维护策略提供了重要依据，为设备全生命周期管理提供了核心模型支撑，进行语义增强，通过知识图谱技术对