济南市某超算中心冷却塔供冷能耗预测与评价开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着高性能计算技术的快速发展，超算中心作为科学研究和工程应用的重要基础设施，其规模和计算能力不断提升，随之而来的能源消耗问题也日益凸显。

超算中心中，冷却系统是保障设备稳定运行的关键，而冷却塔作为冷却系统的重要组成部分，其能耗占比较大，因此对冷却塔供冷能耗进行预测和评价，对于提高超算中心能源利用效率、降低运行成本具有重要意义。

本研究以济南市某超算中心冷却塔为研究对象，开展供冷能耗预测与评价研究。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，随着能源问题日益凸显，超算中心节能研究受到国内外学者的广泛关注。

冷却系统作为超算中心高能耗系统之一，其能耗预测和优化研究成为热点。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将以济南市某超算中心冷却塔为研究对象，采用机器学习算法构建供冷能耗预测模型，并对其进行精度评价。

具体研究内容如下：
1.影响因素分析：通过文献调研、现场调研等方式，分析影响济南市某超算中心冷却塔供冷能耗的因素，包括气象参数（温度、湿度、风速等）、设备负荷、冷却塔运行参数等，构建全面的影响因素指标体系。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的方法，按照以下步骤展开：
1.准备阶段：-确定研究方向和目标，查阅相关文献，了解国内外研究现状和发展趋势，完成开题报告。

-收集济南市某超算中心相关资料，包括冷却系统设计图纸、设备参数、历史运行数据等。

-熟悉机器学习算法的基本原理和常用模型，选择合适的算法和软件平台。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.研究视角的创新：-将机器学习算法应用于超算中心冷却塔供冷能耗预测，探索数据驱动方法在超算中心节能领域的应用潜力，为相关领域的研究提供了新的思路。

2.研究方法的创新：-综合考虑气象参数、设备负荷、冷却塔运行参数等多种因素，构建全面的影响因素指标体系，提高了预测模型的精度和可靠性。

-对机器学习算法进行改进和优化，使其更适用于超算中心冷却塔供冷能耗预测，增强了模型的实用性和推广价值。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

## 参考文献

[1] 陈亚光, 黄细把, 肖睿, 等. 基于机器学习的数据中心pue预测模型[j]. 计算机工程与应用, 2022, 58(12): 151-159.

[2] 张华, 陈恳, 王强, 等. 数据中心冷却系统节能优化控制关键技术研究[j]. 制冷学报, 2021, 42(02): 1-13.