2024年中国大型数据中心的空间分布与环境属性数据集

《Scientific Data》：Spatial distribution and environmental attributes dataset of China’s large-scale data centers in 2024

　　

摘要

随着人工智能的快速发展，大规模数据中心的能耗持续增加。了解大规模数据中心的空间分布对于优化电力系统规划、提高可再生能源占比以及提升能源效率至关重要。然而，关于大规模数据中心的详细信息（如位置和分布）却很少公开，这限制了对其能耗和环境影响的研究。因此，我们提供了2024年中国大规模数据中心的空间分布和环境属性数据集。本研究结合了Amap平台上的兴趣点（Points of Interest）与从Sentinel-2卫星图像中提取的空间特征，并利用随机森林（Random Forest）模型生成了大规模数据中心的空间概率分布图。该数据集包含了中国1005个大规模数据中心的经纬度信息、城市环境属性（气候区、海拔高度、年平均气温和降水量），以及模型生成的概率分布图和卫星图像示例。该数据集可用于估算人工智能基础设施的能耗、规划和优化能源系统，以及评估和提升城市能源系统的韧性。