近期,2025年中央经济工作会议再次强调“加快新型能源体系建设”。在此指引下,国家能源局明确以“绿色智慧节约”为核心导向,并指出“随着人工智能等技术与能源产业深度融合,能源系统正从单向供应,向智能灵活调节、供需实时互动深刻转变”。

数据中心作为数字经济的基石与能耗关键领域,节能降碳既是产业升级的内在要求,更是服务国家“双碳”战略的核心使命。基于对数据中心业务的深刻洞察与前沿技术融合,CoolingMind正式推出数据中心AI节能平台V2.5。

V2.5版本核心升级内容

本次的重大升级,聚焦于解决数据中心在设备可靠性与系统能效两大维度的核心痛点,实现智能协同与算法性能优化。

01空调故障应急

需求背景:传统机房依赖人工巡检发现空调故障,响应滞后,存在局部过热威胁业务安全的风险。

升级亮点:系统具备秒级故障感知与应急能力。当监测到某台空调异常时,将自动触发预设应急策略,智能调度周边备用机组启动或提升相邻空调输出,实现冷却能力的无缝补偿,确保业务零感知,将运维从被动应急转向主动规划。

02空调统一策略轮休

需求背景:老旧机房多品牌空调混杂,无法统一调度,导致设备持续高负荷运行,不仅能耗居高不下,更加速设备老化。

升级亮点:支持自定义轮休策略与备用机组配置。系统按计划自动执行机组启停循环,让设备获得科学“休息”,均衡磨损以延长整体使用寿命约20-30%,同时降低基础运行能耗,实现养护与节能的统一。

03AI智能策略轮休

需求背景:部分项目通过加装热管空调,实现在“空调+热管自然冷源”混合制冷,而传统固定轮询无法协同两种冷源,常造成制冷重叠或冲突,导致“1+1<2”的能源浪费。

升级亮点:引入基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的AI动态调度引擎。它以系统总能耗最低为终极目标,实时融合热管效率、环境参数与IT负载,持续探索并动态决策最优设备启停组合,最大化利用自然冷源,实现混合制冷系统能效的全局最优。

数据中心空调AI节能方案

赋予既有空调“思考”与“协同”的能力

01方案概述

本方案摒弃了高成本的硬件(空调)替换思路,创新性地聚焦于现有空调末端系统的智能化重塑。通过部署物联网传感器与AI控制中枢,我们赋予既有空调系统“全局感知、协同决策、精准执行”的能力,实现对冷量按需、动态的精准调节。

方案以“高效节能、极致安全、极简部署”为核心,旨在以最小改造投入,改善高能耗运维困境,帮助数据中心在保障安全可靠的前提下,实现能效的跨越式提升与运维的智慧化转型。

02方案应用场景与价值

本方案主要适用于以下数据中心业务场景:

1.老旧机房改造与能效提升

痛点:基础设施陈旧,气流组织紊乱,局部热点频发,但因业务连续性要求或预算限制,无法进行大规模基础设施改造。

价值:无需改动空调主机及风道,快速部署即可优化末端气流,精准消除热点,系统性降低PUE,是老旧机房绿色焕新的首选方案。

2.高密度算力部署场景

痛点:AI服务器、GPU集群等单机柜功率密度高,传统均匀送风模式无法满足其差异化的强冷却需求,极易导致设备过热降频。

价值:AI算法能够实时识别并动态响应高功耗机柜的冷却需求,实现(背板式空调场景)精准制冷,保障高密度算力稳定运行,释放最大性能。

3.寻求成本与效率最优解的场景

痛点:面临严格的成本控制与节能指标压力,需要投资回报快、部署影响小的解决方案。

价值:轻量化部署,通常可在数周内完成并见效,投资回收周期短(通常为1-2年),能以最低的初始投入实现显著的直接电费节省。

4.应对政策合规与可持续发展目标

痛点:需满足国家与地方对数据中心PUE的强制要求,并兑现企业的ESG(环境、社会和治理)承诺。

价值:直接、可验证地降低制冷系统能耗与整体PUE值,是响应“绿色智慧节约”用能导向、助力达成“双碳”目标的快速有效实践。

03方案优势亮点

高效节能AI全局寻优,实现“智冷”新范式

本方案深度融合深度神经网络(DNN)、强化学习(RL)与蒙特卡洛模拟等前沿AI算法,构建数据中心冷却系统的数字孪生体,实现从“经验驱动”到“模型驱动”的跨越。方案助力数据中心空调末端节省能耗15%-40%。

智能算法集群:内置超过50个针对不同场景训练的AI节能模型,能够自适应各地气候、机房架构与动态负载,实现“一房一策”的精准能效优化。

动态实时调控:系统可预测IT负荷分钟级波动,实现制冷量按需精准匹配,从源头杜绝过度制冷,将每度电的冷却价值最大化。

持续进化能力:具备在线自学习能力,可随季节更替与业务增长持续优化策略,逐步解放运维人力,推动数据中心冷却管理从依赖个人经验的“人治”迈向数据驱动的“智治”。

卓越投资回报:以精准、轻量的改造方式,为客户带来清晰的经济效益,平均投资回报周期仅2-4年。

极致安全 三重安全设计,为业务稳定护航

我们将安全与可靠性视为方案的基石,通过多层设计确保节能过程绝不影响业务连续性与设备安全。

设备运行安全:控制策略基于空调原生PID逻辑,并严格遵守设备服务等级协议(SLA)规则,所有调节均在为“模拟人工下发”,完全不影响原有设备的维保权益。

系统架构安全:采用独立通信网络与高可用架构设计,实现无单点故障(No SPOF),即便在单点故障情况下,系统可自动切换至安全模式,保障空调设备持续稳定制冷。

网络可信安全:系统软硬件均采用100%国产化或开源可控技术,AI主机通过CE认证,主机核心控制模块已通过权威的PSA安全认证,满足系统的合规要求。

极简部署轻量敏捷赋能,落地见效迅速

本方案以“无损改造,快速验证”为核心实施理念,旨在为客户提供阻力最小、收益最快的节能路径。

业务零中断改造:无需机房停机或对原有空调系统进行大规模物理改造,实现业务“0中断”的无感部署,一键完成系统上线。

效果快速验证:依托高效的在线AI学习框架,系统可在部署后快速收敛,最快2周内即可呈现可量化、可验证的节电效果,让投资决策清晰无疑。

广泛兼容与开放:支持市场上主流的精密空调品牌与型号,通过标准接口实现快速对接。同时提供灵活的北向数据接口,可轻松集成至客户现有的动环监控、DCIM或统一运维平台,打破数据孤岛。

04方案应用案例

本方案已经在100+个项目中运行,下图是某大型运营商数据中心机房部署AI节能系统后(运行时间>4个月),真实的软件报表查询界面图片:

月平均PUE值:从1.53降至1.41

空调节能率:降低约22.6%

ROI周期:预计15-16个月

真实软件界面照片(传统模式PUE VS AI模式PUE)

CoolingMind是一家专注于数据中心精密空调AI节能方案的公司,我们的产品已经在行业上应用了100+案例,平均节能率为15%-40%,如果您正面临数据中心PUE过高、空调节能瓶颈等挑战,我们可以为您提供免费的能效诊断服务,基于实际数据定制AI节能方案。