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摘 要：數據中心作為現代社會關鍵基礎設施，承擔著大量的數據和計算任務，但也伴隨著高能耗和環境壓力。聚焦于數據中心能耗管理和節能技術，著重關注空調系統末端設備。結合強化學習和CFD仿真技術，對末端氣流組織進行分析預測，得出末端最佳控制溫度，能夠確保冷空氣有效地供應到設備，實現按需供冷，從而降低冷卻成本，提高能源效率。
關鍵詞：數據中心；空調末端；強化學習；CFD
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.05.015
引言
在國家碳達峰、碳中和目標背景下，推進數據中心行業的脫碳轉型對我國實現“雙碳”目標具有重要作用。數據中心降低用電成本、實現有效節能減排不僅關乎到產業發展，對推動社會可持續發展也至關重要。在數據中心總能耗中，空調系統的能耗占比較高。中央空調系統主要包括末端和冷源系統兩大組成部分，以往空調系統的研究主要關注冷源系統尤其是冷水機組的節能。事實上，末端機柜能耗約占整個空調系統總能耗的40%，機房的溫濕度條件和氣流組織也是評價空調系統好壞的重要指標，因此，本研究基于強化學習技術和計算流體動力學（CFD）對末端進行研究，建立了末端設備設定值與機房溫濕度的聯合模型，通過強化學習計算確定末端設備的最佳設定值，以實現末端按需制冷。
