本说明书涉及计算机及冷却控制，尤其涉及一种面向智能数据中心的自适应校准方法及装置。
背景技术：
1、数据中心作为现代信息技术基础设施的重要组成部分，随着云计算、大数据、大模型等新技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断提高，数据中心服务器和设备运行时会产生大量热量，若不能及时散去，将会产生局部热点，导致服务器性能下降和设备寿命缩短，进而影响数据中心的稳定性和安全性。因此，数据中心的模拟和优化尤为重要。
2、现有技术中，数据中心利用数字孪生来模拟和优化其操作，通常涉及使用物理建模工具来创建数据中心系统的详细仿真。然而，这些模型可能会由于参数的不确定性和仿真计算的复杂性，而导致精度不足和计算成本高。
3、基于此，本说明书实施例提供一种面向智能数据中心的自适应校准方法。
技术实现思路
1、本说明书实施例提供一种面向智能数据中心的自适应校准方法及装置，用于解决以下技术问题：现有技术中，数据中心利用数字孪生来模拟和优化其操作，通常涉及使用物理建模工具来创建数据中心系统的详细仿真。然而，这些模型可能会由于参数的不确定性和仿真计算的复杂性，而导致精度不足和计算成本高。
2、为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
3、本说明书实施例提供一种面向智能数据中心的自适应校准方法，包括：
4、获取待处理的智能数据中心的当前状态；
5、基于预训练的神经网络代理模型，对所述待处理的智能数据中心的服务器空气流速进行校准，获得校准的服务器空气流速，其中，所述预设的神经代理模型包括：冷却块和加热块，所述冷却块用于模拟crac设定点和风扇速度对所有传感器位置温度的影响，所述冷却块使用softmax激活函数计算冷却系数矩阵；所述加热块用于模拟服务器对热通道传感器位置温度的影响，所述加热块基于服务器功率和空气流速预测服务器引起的温度增加；
6、基于所述校准的服务器空气流速，对预设的cfd模型进行校准，获得校准的cfd模型；
7、将所述待处理的智能数据中心的当前状态作为所述校准的cfd模型的输入，获得所述待处理的智能数据中心的温度和空气速度分布图。
8、本说明书实施例还提供一种面向智能数据中心的自适应校准装置，包括：
9、获取模块，获取待处理的智能数据中心的当前状态；
10、空气流速校准模块，基于预训练的神经网络代理模型，对所述待处理的智能数据中心的服务器空气流速进行校准，获得校准的服务器空气流速，其中，所述预设的神经代理模型包括：冷却块和加热块，所述冷却块用于模拟crac设定点和风扇速度对所有传感器位置温度的影响，所述冷却块使用softmax激活函数计算冷却系数矩阵；所述加热块用于模拟服务器对热通道传感器位置温度的影响，所述加热块基于服务器功率和空气流速预测服务器引起的温度增加；
11、模型校准模块，基于所述校准的服务器空气流速，对预设的cfd模型进行校准，获得校准的cfd模型；
12、处理模块，将所述待处理的智能数据中心的当前状态作为所述校准的cfd模型的输入，获得所述待处理的智能数据中心的温度和空气速度分布图。
13、本说明书实施例提供的一种面向智能数据中心的自适应校准方法，通过获取待处理的智能数据中心的当前状态；基于预训练的神经网络代理模型，对所述待处理的智能数据中心的服务器空气流速进行校准，获得校准的服务器空气流速，其中，所述预设的神经代理模型包括：冷却块和加热块，所述冷却块用于模拟crac设定点和风扇速度对所有传感器位置温度的影响，所述冷却块使用softmax激活函数计算冷却系数矩阵；所述加热块用于模拟服务器对热通道传感器位置温度的影响，所述加热块基于服务器功率和空气流速预测服务器引起的温度增加；基于所述校准的服务器空气流速，对预设的cfd模型进行校准，获得校准的cfd模型；将所述待处理的智能数据中心的当前状态作为所述校准的cfd模型的输入，获得所述待处理的智能数据中心的温度和空气速度分布图，能够减少cfd模型的求解频率，降低计算成本，且能够显著提高模型的准确率。
1.一种面向智能数据中心的自适应校准方法，其特征在于，所述自适应校准方法包括：
2.如权利要求1所述的自适应校准方法，其特征在于，所述待处理的智能数据中心包含l个crac单元、m个服务器和n个部署在冷热通道的温度传感器。
3.如权利要求1所述的自适应校准方法，其特征在于，所述预训练的神经网络代理模型的训练包括：
4.如权利要求3所述的自适应校准方法，其特征在于，所述预训练的神经网络代理模型进一步包括：
5.如权利要求1所述的自适应校准方法，其特征在于，所述基于所述校准的服务器空气流速，对预设的cfd模型进行校准，获得校准的cfd模型，具体包括：
6.如权利要求5所述的自适应校准方法，其特征在于，预设的cfd模型的获取包括：
7.如权利要求6所述的自适应校准方法，其特征在于，所述相关矩阵c为：
8.如权利要求6所述的自适应校准方法，其特征在于，所述基于所述pod模式及所述pod模式对应的边界系数，进行温度预测，更新所述预设的cfd模型，具体包括：
9.如权利要求8所述的自适应校准方法，其特征在于，所述温度场重建的表达式为：
10.一种面向智能数据中心的自适应校准装置，其特征在于，所述自适应校准装置包括：
