El acoplamiento de múltiples parámetros en el sistema de enfriamiento y recuperación de energía residual del centro de datos conduce a un control complejo, donde los errores de modelo, medición y ejecución reducen significativamente la precisión del control, lo que limita la mejora de la eficiencia energética del sistema. Este artículo aborda el impacto del conflicto de múltiples objetivos en el rendimiento integral del centro de datos, así como las dificultades para cuantificar la fluctuación del rendimiento y el riesgo operativo que causan la incertidumbre de los parámetros, tomando como objeto el sistema acoplado de enfriamiento con agua del lago Dongjiang y recuperación de calor residual en el parque industrial de big data del lago Dongjiang. Se propone una estrategia de optimización multiobjetivo que considera el consumo de energía y los costos operativos, y se utiliza simulación de Monte Carlo para cuantificar la robustez de la estrategia de control bajo incertidumbre. En comparación con el control basado en reglas, la optimización multiobjetivo reduce el consumo de energía y los costos operativos del sistema acoplado en un 11,07% y 16,25%, respectivamente, con una reducción del PUE de 0,01; en comparación con la optimización monoobjetivo del consumo de energía, el consumo aumenta sólo un 0,28% mientras que los costos operativos disminuyen un 3,20%; en comparación con la optimización monoobjetivo del costo eléctrico, el consumo disminuye un 0,77% mientras que los costos operativos aumentan un 0,54%. A través de la coordinación multiobjetivo, aunque el coeficiente de variación de un solo indicador de rendimiento es ligeramente superior al de la optimización monoobjetivo, el coeficiente de variación del consumo de energía es un 2,8% menor que el de la optimización del costo eléctrico, y el coeficiente de variación del costo eléctrico es un 2,2% menor que el de la optimización del consumo de energía, con una tasa de error relativamente baja en el modo de almacenamiento de calor, lo que proporciona una ventaja de robustez global bajo incertidumbre multiparámetro.

centro de datos; recuperación de calor residual; optimización multiobjetivo; parámetros inciertos; estrategia de control