（1）基于AI算法的能源大腦；

當前的數(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)、動環(huán)監(jiān)測等，他們的側(cè)重點為監(jiān)測和管理，而非節(jié)能，對于采集的能源數(shù)據(jù)沒有深度的、可學習的節(jié)能算法，所以對數(shù)據(jù)中心的節(jié)能綠色發(fā)展沒有推動作用，大多功能為統(tǒng)計和展示當前能耗情況，這種能源數(shù)據(jù)的管理方式會導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心能源數(shù)據(jù)浪費、系統(tǒng)反應(yīng)慢、節(jié)能性差，而我們的平臺是基于AI算法的聚焦于節(jié)能的能源大腦，對采集到的能源數(shù)據(jù)有自主學習性和預(yù)測判斷性，可自動分析出數(shù)據(jù)中心的詳細的能源分布，并給出節(jié)能空間和節(jié)能技術(shù)建議；優(yōu)點在于AI技術(shù)可用于復(fù)雜的能源計算分析，數(shù)據(jù)處理量大，系統(tǒng)穩(wěn)定，可自主跟蹤學習分析，在多個數(shù)據(jù)中心項目中取得了顯著的經(jīng)濟效益。

（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目自身進行處理分析的，這存在很多問題，第一存儲的數(shù)據(jù)量有限，數(shù)據(jù)支撐量??；第二處理數(shù)據(jù)能力弱，分析效果差。而本系統(tǒng)對于數(shù)據(jù)中心能源管理的方式是基于大數(shù)據(jù)進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)放到云端進行存儲和計算，摒棄了原有的本地數(shù)據(jù)存儲管理方式，打通了所有能源數(shù)據(jù)的信息交互通道，使得能源管理平臺的數(shù)據(jù)支撐量大幅增長，讓數(shù)據(jù)管理更加安全方便，數(shù)據(jù)處理更加精進，節(jié)能分析更加準確可靠。

（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)之間沒有信息互聯(lián)紐帶，設(shè)備每天運行所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)被浪費，不能實現(xiàn)信息共享，協(xié)同操作，形成以各個系統(tǒng)為中心的信息孤島，沒有一個統(tǒng)一的支配大腦。本系統(tǒng)通過AI技術(shù)將暖通、電氣、智能化等系統(tǒng)納入到同一個大腦，進行統(tǒng)一支配和管理，將AI技術(shù)與暖通、電氣、智能化等系統(tǒng)進行耦合，可以實現(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)成為一個有智能大腦支配管理的觸手工具。

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