利用人工智能技术优化数据中心的暖通系统设计与运行，以提高能效、降低能耗、提升系统的稳定性和可靠性。 1.暖通系统建模与仿真分析：使用仿真软件（如CFD、TRNSYS等）对气流组织、温度分布、能耗等进行分析与预测。 2.智能优化与节能控制：利用AI算法（如强化学习、深度学习）优化暖通系统的运行策略，如空调设备启停、风量调节、温湿度控制等。 3.数据分析与预测：对数据中心的运行数据（如温度、湿度、能耗等）进行分析，挖掘潜在问题和优化空间。利用机器学习模型预测未来负载和能耗趋势，辅助决策。

岗位职责：将AI技术与电力系统深度融合，实现数据中心电气系统的智能化、高效化、绿色化 1.电气系统智能化监控与预测： （1）实时数据分析：利用AI算法对数据中心的电气设备（如UPS、配电单元、服务器电源、冷却系统等）运行数据进行实时监控与分析。 （2）故障预测与诊断：通过机器学习模型（如LSTM、随机森林、深度学习）对电气设备的历史运行数据建模，预测潜在故障并提前预警。 （3）异常检测：基于AI的异常检测算法识别电压波动、过载、电流异常等电气故障信号。 2.能效优化与节能控制： （1）电力需求预测：利用时间序列分析和预测模型（如Prophet、ARIMA）预测数据中心的电力需求，优化电力调度。 （2）负载均衡优化：通过AI算法动态调整服务器负载，合理分配电力资源，降低能耗。 3.自动化运维与决策支持： （1）自动化运维系统开发：建基于AI的自动化运维平台，实现对电气系统的自动配置、调整与故障自愈。 （2）决策支持系统开发：通过AI模型为数据中心管理人员提供决策建议，如何时进行设备更换、扩容或升级。