大数据分析的商用数据中心用电量预测

• 作者: 奚增辉 王卫斌 姚嵘 瞿海妮
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据分析 商用数据中心 用电量预测 弹性网络
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 智能检测与信息处理|INTELLIGENT DETECTION AND INFORMATION PROCESSING
• 页码范围: 53-55,62
• 页数: 4页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2021.12.053

摘要

针对现有商用数据中心用电量预测方法选择的影响因素较少,导致用电量预测值与真实值差异较大的问题,提出一种基于弹性网络的商用数据中心用电量预测方法.首先,采用弹性网络对影响商用数据中心用电量的变量因子进行初次筛选,以降低数据维度;然后采用基于Granger因果关系检验对初次筛选后的变量因子进行再次筛选,进一步降低数据维度,获取与商用数据中心用电量关联性较强的变量因子;最后,将通过Granger因果关系检验筛选的变量输入弹性网络模型,实现了商用数据中心用电量的预测.结果表明,基于弹性网络的商用数据中心用电量预测方法可良好预测商用数据中心用电量,预测值与实际值的相对误差绝对值均小于10％,相较于VAR模型、BP网络模型、Lasso模型预测结果,本研究提出方法具有良好的预测效果,可满足实际商用数据中心用电量预测需求.