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龙图腾网获悉广州宽恒信息科技有限公司申请的专利一种数据中心管理方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120103958B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510220550.2，技术领域涉及：G06F1/329；该发明授权一种数据中心管理方法、系统及存储介质是由潘勇坚;杜旻;陈冬冬;罗华胜;翁键锐设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据中心管理方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数据中心管理方法、系统及存储介质，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取数据中心服务器的功率数据，计算服务器能耗；获取数据中心服务器的供冷数据；根据供冷数据和服务器能耗，建立目标函数；实时获取数据中心服务器的利用率和任务量；采用粒子群算法对目标函数进行求解；根据目标函数的解，对数据中心进行任务分配；其中，功率数据包括：处理器功率数据、内存功率数据、磁盘功率数据和接口功率数据。本发明通过根据数据中心服务器的功率数据对服务器能耗进行建模，考虑服务器的任务量和供冷能力，对服务器的总能耗进行建模求解，得到总能耗最低同时保证各个服务器的供冷充足的任务分配方案，减少了数据中心的能源消耗。

本发明授权一种数据中心管理方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数据中心管理方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取数据中心服务器的功率数据，计算服务器能耗； 获取所述数据中心服务器的供冷数据； 根据所述供冷数据和所述服务器能耗，建立目标函数； 实时获取所述数据中心服务器的利用率和任务量； 采用粒子群算法对所述目标函数进行求解； 根据所述目标函数的解，对数据中心进行任务分配； 其中，所述功率数据包括：处理器功率数据、内存功率数据、磁盘功率数据和接口功率数据； 所述服务器能耗的计算公式如下： ； 其中，为服务器能耗，为第一权重，为处理器能耗，为第二权重，为内存能耗，为第三权重，为磁盘能耗，为第四权重，为接口能耗，为处理器的满载功率，为处理器的空载功率，为处理器的利用率，为内存的读取功率，为内存的写入功率，为内存的刷新功率，为磁盘的读取功率，为磁盘的写入功率，为磁盘的空载功率，为接口的第一性能系数，为接口的任务大小，为接口的带宽大小，为接口的第二性能系数； 所述根据所述供冷数据和所述服务器能耗，建立目标函数，包括以下步骤： 根据所述供冷数据，计算所述数据中心服务器的供冷效率； 根据所述供冷效率和所述服务器能耗，计算所述数据中心服务器的总能耗； 根据所述数据中心服务器的总能耗最小化为目标，建立所述目标函数； 所述数据中心服务器的所述总能耗的计算公式如下： ； 其中，为数据中心服务器的总能耗，为服务器能耗，为供冷能耗，为运行时间，为供冷效率； 所述目标函数的公式表示如下： ； 其中，为目标函数，为第个服务器的总能耗，为服务器的数量，为第个服务器的利用率，为第个服务器的供冷能耗，为供冷阈值，为第个服务器的任务大小，为任务量； 采用粒子群算法对所述目标函数进行求解，包括以下步骤： 随机初始化粒子，得到初始种群； 计算粒子的适应度值； 根据所述粒子的适应度值，更新个体的最优适应度值和群体的最优适应度值； 根据所述个体的最优适应度值和所述群体的最优适应度值，更新所述粒子的速度和所述粒子的位置； 重复更新所述粒子的速度和所述粒子的位置，直至迭代次数达到最大迭代次数； 输出所述目标函数的解，得到所述数据中心服务器的任务分配量； 所述适应度值的计算公式如下： ； 其中，为适应度值，为第个服务器的总能耗，为服务器的数量； 所述根据所述个体的最优适应度值和所述群体的最优适应度值，更新所述粒子的速度和位置，包括以下步骤： 根据所述个体的最优适应度值和所述群体的最优适应度值更新所述粒子的速度，得到第一更新速度； 根据所述第一更新速度更新所述粒子的位置，得到第一更新位置； 根据所述第一更新位置，计算所述粒子的更新适应度值； 将所述更新适应度值与所述个体的最优适应度值进行作差，得到适应度差值； 当所述适应度差值大于或等于预设差值时，将所述第一更新速度作为所述粒子的速度，将所述第一更新位置作为所述粒子的位置； 当所述适应度差值小于所述预设差值时，采用变异算法更新所述第一更新速度和所述第一更新位置，得到第二更新速度和第二更新位置，将所述第二更新速度作为所述粒子的速度，将所述第二更新位置作为所述粒子的位置。

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