基于数据挖掘的数据中心能耗分析系统研究

作　　者： 刘大鹏

摘　　要： 数据中心能耗的持续增长已成为制约数字基础设施绿色发展的关键问题，单纯监测已无法满足精细化管理需求。本研究设计并实现了一个集成能耗预测与动态优化的智能分析系统。系统采用特征工程方法构建多维特征集，并创新性地融合 XGBoost 与 LSTM 算法构建混合预测模型以提升精度。进一步，引入深度确定性策略梯度强化学习算法，构建了一个以降低总能耗为核心、同时确保热安全与运行稳定的动态优化策略。实验表明，该系统能有效提升预测准确性，并在仿真环境中实现了显著的能效优化。

来　　源： 《信息产业报道》 2026-02