数据治理视角下的数据中心算力-电力耦合分析研究OA

在数据中心能源消耗快速增长与算力需求结构趋于复杂的背景下,从数据治理视角出发,围绕数据中心多源异构数据的治理体系构建、算力相关数据挖掘分析及算力-电力负荷协同关系展开研究。基于数据治理理念,构建多源异构数据的标准化预处理体系,通过数据清洗、特征提取、模式识别等数据挖掘手段,提炼算力强度与动态核心特征,从而构建基于治理后数据的算力-电力映射关系模型,揭示不同任务类型对负荷变化的影响规律。在模型层面,引入LSTM与注意力机制融合的预测结构,依托高质量电力数据实现对算力驱动负荷变化的高精度建模。研究结果表明,完善的数据治理体系有效提升了数据质量,基于治理数据构建的模型显著增强了负荷预测对任务行为变化的敏感性与稳定性,为数据中心能效优化、算力调度策略改进及数据治理体系完善提供了可靠依据。