摘要
本发明涉及能耗预测技术领域，提供机房能耗预测方法、装置、设备、存储介质和程序产品，该方法包括：采集机房的历史数据，其中历史数据包括气象数据、设备信息、业务量数据和机房能耗数据；对历史数据进行关联聚合处理和归一化处理，得到待判别数据；将待判别数据输入能耗预测模型，得到能耗预测模型输出的能耗预测结果；其中能耗预测模型能够将自相关特征与深度特征融合，将融合特征输入线性层以得到能耗预测结果。通过上述方式，本发明通过采集多元数据，采用多尺度分类网络构建能耗识别模型，将自相关特征与深度特征进行融合，进行机房能耗预测，可以更准确地揭示能源消耗的模式和趋势，从而提高预测的准确度。
