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摘 要：数据中心作为现代社会关键基础设施，承担着大量的数据和计算任务，但也伴随着高能耗和环境压力。聚焦于数据中心能耗管理和节能技术，着重关注空调系统末端设备。结合强化学习和CFD仿真技术，对末端气流组织进行分析预测，得出末端最佳控制温度，能够确保冷空气有效地供应到设备，实现按需供冷，从而降低冷却成本，提高能源效率。
关键词：数据中心；空调末端；强化学习；CFD
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2025.05.015
引言
在国家碳达峰、碳中和目标背景下，推进数据中心行业的脱碳转型对我国实现“双碳”目标具有重要作用。数据中心降低用电成本、实现有效节能减排不仅关乎到产业发展，对推动社会可持续发展也至关重要。在数据中心总能耗中，空调系统的能耗占比较高。中央空调系统主要包括末端和冷源系统两大组成部分，以往空调系统的研究主要关注冷源系统尤其是冷水机组的节能。事实上，末端机柜能耗约占整个空调系统总能耗的40%，机房的温湿度条件和气流组织也是评价空调系统好坏的重要指标，因此，本研究基于强化学习技术和计算流体动力学（CFD）对末端进行研究，建立了末端设备设定值与机房温湿度的联合模型，通过强化学习计算确定末端设备的最佳设定值，以实现末端按需制冷。
