O acoplamento de múltiplos parâmetros no sistema de resfriamento e recuperação de calor residual do centro de dados resulta em controle complexo, onde erros de modelo, medição e execução reduzem significativamente a precisão do controle, restringindo a melhoria da eficiência energética do sistema. Este artigo aborda o impacto dos conflitos de múltiplos objetivos no desempenho geral do centro de dados, bem como os desafios na quantificação da flutuação do desempenho e do risco operacional causados pela incerteza dos parâmetros, tomando como objeto o sistema acoplado de resfriamento por água do lago Dongjiang e recuperação de calor residual no parque industrial de big data do lago Dongjiang. Propõe-se uma estratégia de otimização multiobjetivo que considera o consumo de energia e os custos operacionais do sistema, e utiliza simulação de Monte Carlo para quantificar a robustez da estratégia de controle sob incerteza. Em comparação com o controle por regras, a otimização multiobjetivo reduziu o consumo de energia e os custos operacionais do sistema acoplado em 11,07% e 16,25%, respectivamente, com uma redução do PUE de 0,01; em comparação com a otimização monoobjetivo do consumo de energia, o consumo aumentou apenas 0,28%, enquanto os custos operacionais diminuíram 3,20%; em comparação com a otimização monoobjetivo do custo de eletricidade, o consumo diminuiu 0,77% enquanto os custos operacionais aumentaram 0,54%. A otimização multiobjetivo, por meio da coordenação de múltiplos objetivos, embora o coeficiente de variação de um único indicador de desempenho seja ligeiramente maior do que na otimização monoobjetivo, apresenta um coeficiente de variação do consumo de energia 2,8% menor do que na otimização do custo de eletricidade e um coeficiente de variação do custo de eletricidade 2,2% menor do que na otimização do consumo de energia, com taxa de erro relativamente baixa no modo de armazenamento térmico, oferecendo uma vantagem de robustez global sob incerteza multiparâmetros.

centro de dados; recuperação de calor residual; otimização multiobjetivo; parâmetros incertos; estratégia de controle