AI 智算中心供配電展展出支持 GPU 集群動態負載的模塊化配電設備。展臺上的模塊化配電設備通過多組可靈活組合的模塊單元，實現對 GPU 集群負載變化的快速響應。GPU 集群在運行不同 AI 任務時，負載波動較大，該設備可根據實時負載數據，自動增減投入運行的模塊數量，避免能源浪費與供電不足。工作人員現場演示設備在負載驟升驟降場景下的調整過程，展示其響應速度與穩定性，同時講解模塊單元的單獨運行與協同工作機制，以及設備與 GPU 集群監控系統的聯動方式。展區還陳列該設備在實際 AI 智算中心的應用案例，分享其在提升供電靈活性、降低運維難度上的實際效果，幫助觀眾理解模塊化設計對 GPU 集群供電的重要意義。AI 智算中心供配電展介紹供配電系統與應急照明聯動的控制方案.智能電網AI智算中心供配電展官網

AI 智算中心供配電展展出供配電系統與區塊鏈技術結合的能耗溯源方案。展會上通過系統演示與案例分享，介紹該方案如何利用區塊鏈的不可篡改特性，實現供配電系統能耗數據的全程溯源。方案通過傳感器實時采集各環節能耗數據，經加密處理后上傳至區塊鏈平臺，形成不可篡改的能耗數據鏈，用戶可通過平臺查詢任意時段、任意設備的能耗數據來源、計算過程及驗證記錄。工作人員演示如何在區塊鏈平臺上追溯某配電回路的日能耗數據，展示數據從采集、上傳到存儲的完整流程，講解區塊鏈技術在保障數據真實性、防止數據篡改上的作用。展區還分享該方案在某綠色 AI 智算中心的應用案例，介紹其如何為能耗審計、碳減排認證提供可靠數據支撐，同時講解方案的部署成本、維護難度及與現有供配電系統的兼容性，幫助觀眾理解區塊鏈技術在能耗溯源中的應用價值。智能電網AI智算中心供配電展官網AI 智算中心供配電展介紹供配電系統與 AI 運維平臺的實時數據對接方式.

AI 智算中心供配電展介紹供配電系統與應急照明聯動的控制方案。通過模擬場景與控制流程圖，工作人員詳細介紹聯動方案的運行邏輯：供配電系統實時監測電網供電狀態，當檢測到電網停電或供配電故障時，自動向應急照明系統發送控制信號，啟動應急照明燈，同時根據故障區域調整照明范圍（如故障回路對應的機房區域優先開啟強光照明）。工作人員現場模擬供配電故障場景，展示應急照明系統的啟動速度與照明效果，對比無聯動時應急照明的滯后情況。展區分享該方案在某 AI 智算中心的應用案例，介紹其在多次停電事件中如何幫助運維人員快速開展故障排查與設備保護工作，減少因照明不足導致的操作延誤。工作人員講解聯動方案的布線要求、信號傳輸方式（如有線通信、無線通信），以及應急照明系統的日常檢測方法，確保聯動功能可靠。?

展會解析 AI 智算中心供配電線纜橋架的安裝方式與空間優化方案。通過橋架模型、安裝圖紙與案例分析，工作人員詳細介紹橋架的安裝方式與空間優化思路。安裝方式方面，根據機房布局與線路走向，采用吊裝、壁掛、地面支撐等不同安裝形式，確保橋架牢固、線路敷設規整；空間優化方面，通過合理規劃橋架層數（將不同類型線纜分層敷設）、縮小橋架間距（在滿足散熱與維護空間的前提下）、利用機房邊角空間（如立柱周圍、天花板上方），提高機房空間利用率。展區展示某 AI 智算中心線纜橋架的安裝實景圖，對比優化前后的機房空間占用情況，分享空間優化后新增 IT 設備的部署數量。工作人員講解橋架安裝過程中的承重計算、線纜固定方法，以及空間優化方案的設計步驟，如先繪制機房布局圖、再規劃橋架路徑、驗證空間利用率，為其他智算中心提供安裝與空間優化參考。AI 智算中心供配電展介紹供配電系統柜體散熱結構的優化設計案例.

AI 智算中心供配電展展出供配電系統能耗數據的可視化分析工具。展臺上的可視化分析工具通過圖表、儀表盤等形式，將供配電系統的能耗數據直觀呈現，支持按設備類型、時間周期、配電回路等維度進行數據篩選與對比分析。工作人員現場演示工具的操作流程，如導入能耗數據后生成日能耗趨勢圖、各設備能耗占比餅圖、能耗異常預警提示，講解如何通過圖表識別能耗高峰時段、高能耗設備，為節能優化提供方向。展區還分享該工具在某 AI 智算中心的應用案例，介紹其如何幫助運維人員快速掌握能耗狀況，制定針對性節能措施，如根據能耗趨勢圖調整設備運行時段、根據高能耗設備分析結果進行設備升級。工作人員還提及工具的功能擴展，如增加能耗預測模塊、與節能方案庫聯動，進一步提升能耗分析與優化能力。展會解析 AI 智算中心供配電電纜選型的節能與安全考量因素.智能電網AI智算中心供配電展官網

AI 智算中心供配電展介紹供配電系統故障自愈的邏輯設計與應用效果.智能電網AI智算中心供配電展官網

展會呈現 AI 智算中心供配電系統負載預測的 AI 算法訓練流程。通過算法模型演示、數據圖表與訓練文檔，工作人員詳細介紹訓練流程的關鍵步驟：首先采集供配電系統的歷史負載數據（如每小時負載功率、每日負載曲線）、相關影響因素數據（如 AI 任務類型、設備數量、環境溫度）；然后對數據進行預處理（如數據清洗、歸一化、特征提取）；接著選擇合適的 AI 算法模型（如 LSTM、神經網絡），將預處理后的數據分為訓練集、驗證集、測試集，用于模型訓練、參數優化與效果驗證；將訓練好的模型部署至供配電系統，實時預測負載變化。工作人員現場演示模型訓練過程中的參數調整（如學習率、迭代次數），展示模型在測試集上的預測準確率，對比傳統負載預測方法（如趨勢外推法）的效果差異。展區分享該算法在某 AI 智算中心的應用效果，如通過準確的負載預測，優化供配電設備運行計劃，減少能源浪費。?智能電網AI智算中心供配電展官網

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