（1）基于AI算法的能源大脑；

当前的数据中心能源管理大多采用人工和管理软件共同管理方式，包括目前主流的DCIM系统、动环监测等，他们的侧重点为监测和管理，而非节能，对于采集的能源数据没有深度的、可学习的节能算法，所以对数据中心的节能绿色发展没有推动作用，大多功能为统计和展示当前能耗情况，这种能源数据的管理方式会导致数据中心能源数据浪费、系统反应慢、节能性差，而我们的平台是基于AI算法的聚焦于节能的能源大脑，对采集到的能源数据有自主学习性和预测判断性，可自动分析出数据中心的详细的能源分布，并给出节能空间和节能技术建议；优点在于AI技术可用于复杂的能源计算分析，数据处理量大，系统稳定，可自主跟踪学习分析，在多个数据中心项目中取得了显著的经济效益。

（2）基于大数据的智能化处理与管控；

数据中心的能源数据处理管控大都是基于项目自身进行处理分析的，这存在很多问题，第一存储的数据量有限，数据支撑量小；第二处理数据能力弱，分析效果差。而本系统对于数据中心能源管理的方式是基于大数据进行智能化处理与管控的，所谓的“大数据”即为“大数据、云计算” ，将采集到的大量数据中心能源数据放到云端进行存储和计算，摒弃了原有的本地数据存储管理方式，打通了所有能源数据的信息交互通道，使得能源管理平台的数据支撑量大幅增长，让数据管理更加安全方便，数据处理更加精进，节能分析更加准确可靠。

（3）暖通、电气、智能化与AI的耦合

原有的数据中心暖通、电气、智能化等系统之间没有信息互联纽带，设备每天运行所产生的大量数据被浪费，不能实现信息共享，协同操作，形成以各个系统为中心的信息孤岛，没有一个统一的支配大脑。本系统通过AI技术将暖通、电气、智能化等系统纳入到同一个大脑，进行统一支配和管理，将AI技术与暖通、电气、智能化等系统进行耦合，可以实现不同专业之间的信息共享，使得所有系统数据有统一的筛选、计算、处理逻辑，提高了各系统的安全性和相互协作能力，让数据中心各系统成为一个有智能大脑支配管理的触手工具。

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