随着全球数字化进程加速，数据中心能耗问题日益严峻，制冷系统能耗占比高达40%，传统人工调控模式存在响应滞后、能效失衡等痛点，年均PUE值普遍高于1.5。在“双碳”目标驱动下，企业亟需通过技术创新实现节能降耗与安全运营的双重突破。 本项成果“大型数据中心AI水冷能耗调优”以“机理驱动+AI赋能”为核心，构建“感知-建模-优化”全链路智能体系，攻克高动态环境下能效优化难题。针对调控粗放、风水协同低效、跨场景适配复杂等挑战，实现四大创新突破： 1）智能算法创新：首创DQN迁移强化学习算法，将源系统训练模型快速迁移至目标场景，收敛速度提升50%，实现冷却塔风机、水泵频率与冷机群组的最优协同； 2）数字孪生融合：基于动环监控系统和BA系统数据构建RMSE≤5%的高精度数字孪生模型，实时遍历10万+参数组合寻优，突破系统节能极限； 3）安全敏捷控制：采用主备服务器架构与“BA+AI”双优先级控制机制，结合冷量冗余动态管理，实现毫秒级故障切换（响应时间小于5分钟），保障100%无事故运行。 4）跨场景标准化：通过组态化策略配置与边缘计算轻量化部署，新机房上线周期缩短至30天，适配集中式、分布式及磁悬浮冷机等多类水系统配置。 以上海联通浦江云数据中心（5000机架）和上海联通周浦云数据中心（3600机架）为例，系统投运后实现： 1）能效提升：浦江制冷系统节能率16%（PUE从1.49降至1.45），周浦节能率15%（PUE从1.9降至1.7），年节电量分别达2350万度与32万度； 2）经济收益：浦江单月节费超10万元，周浦年节费24.3万元，运维成本均降低30%以上，设备寿命延长约20%； 3）安全可靠：动态安全边界设定与异常预警机制（准确率大于98%）实现零宕机，冷量冗余管理保障极端工况温湿度稳定。 本项成果为水系统数据中心提供可复制样板，通过“AI+数字孪生”双引擎驱动，推动行业从经验运维向预测式智能运维转型，赋能高耗能产业绿色升级。预计技术推广后，全行业年节电量可达百亿度级，减碳超千万吨，助力国家双碳目标加速落地。