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算电协同的技术路径与核心挑战

12小时前
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2026年6月,由CDCC主办的“第七届中国数据中心绿色能源大会”在上海圆满举行。在算力高密化、新型电力系统建设两大发展趋势下,算电协同成为本次大会核心研讨议题。中讯院(上海)建筑能源分公司能源技术研究中心副总监张向龙受邀出席并以《算电协同的技术路径与核心挑战》为题发表演讲。其演讲荣获最佳演讲人气王,现将演讲内容整理如下(有删减),供广大数据中心从业者参考。

一、政策背景:为何要推进“算电协同”?

今年算电协同首次写入全国政府工作报告,标志着该模式从行业探索正式上升为国家顶层战略,其发展必要性,可以从算力、电力两大产业侧现状分别解读。

01、算力侧:能耗急剧攀升

随着GPU芯片的快速迭代,传统机柜 10kW 功率标准已难以满足当前智算需求,当前主流智算机柜功率普遍达到 40-60kW,超高密算力节点突破 100kW,远期单机柜功率或将迈向兆瓦级。

算力集群规模持续扩张。智算中心逐步从万卡集群,向十万卡、百万卡超大规模算力集群迭代;配套供电容量也从十几、二十兆瓦,升级至百兆瓦乃至吉瓦(GW)级别。在此背景下,算力行业用电量增速持续高于全社会平均用电增速,算力用电在全社会总用电量占比逐年走高。

行业机构分三种情景完成 2030 年算力用电预测:

(1)高增长情景:算力中心年用电量突破 7000 亿千瓦时,占全社会总用电量 5%;

 (2)中增长情景:年用电量 4000 亿千瓦时,占全社会用电量 3%;

 (3)低增长情景:年用电量 3000 亿千瓦时,占全社会用电量2.3%。

02、电力侧:新能源消纳提升

2021 年国家提出构建以新能源为主体的新型电力系统,国内风光可再生能源装机规模迎来爆发式增长,截至 2025 年底,全国可再生能源总装机占全部电力装机 60%,较 “十四五” 初期提升 20 个百分点。

但风电、光伏具备强地域性、波动性, “靠天发电” ,国内优质风电资源集中在东北、西北、东南沿海区域,区域内风电年利用小时数可达 3000-5000 小时,中东部内陆地区新能源资源禀赋偏弱。

新能源出力与全社会用电负荷存在严重时空错配,直接导致弃风、弃光现象持续存在。统计数据显示,今年 1-3 月国内多个省份弃风弃光率维持在 10%-40% 区间。国家虽布局陇东 - 山东、哈密 - 重庆等特高压输电线路打通新能源外送通道,但特高压线路建设投资规模大、建设周期长,叠加土地征用、生态环评、跨省利益协调等多重约束,仅依靠特高压难以完全消纳远端新能源。

一边是算力用电需求的激增,另一边是新能源的消纳困境。因此,推动算力设施向绿电资源丰富的地区集聚,实现“算”与“电”的高效协同,不仅是国家“东数西算”工程的深化,更是实现绿色低碳发展的必然选择。

自 2021 年起,国家持续出台多层级政策,引导算力基础设施向绿电富集区域集聚布局,持续完善算电协同落地细则。一系列政策层层递进,持续完善算电协同顶层设计,为行业落地提供清晰政策支撑。

二、技术体系:构建五维协同框架

算电协同的核心逻辑是打通算力、电力、网络、园区系统,形成空间、时间、调度、市场、源网荷储五层协同框架,配套四大技术赛道支撑整体运转。

01、五大核心协同框架

(1)空间协同: 坚持“东数西算”,引导东部算力需求向西部绿电富集区转移,实现算力与能源在空间上的互补。

(2)时间协同: 算力任务可根据电价或新能源出力情况实时调整,并结合储能技术进行削峰填谷,实现时间上的匹配。

(3)调度协同: 推动算力调度与电力调度的深度融合,做到“源随荷动、算随电优”,实现全局最优。

(4)市场协同: 建立绿电交易、算力交易、虚拟电厂等市场机制,通过市场驱动实现价值闭环。

(5)源网荷储协同: 实现算力与电力的双向互济,保障算力中心用能更可靠、更绿色、更经济。

02、四大细分技术赛道详解

(1)算力侧

算力侧协同技术的底层基础是算力负荷特性建模,明确不同算力任务、硬件集群运行状态与实时功耗的映射关系,搭建算力负荷预测模型,在此基础上发展两大核心技术:一是算力统一编排调度技术,针对不同 GPU 架构、硬件机型、集群资源标准化标签、统一调度规则,实现跨机房、跨区域算力资源统一分配;二是多维度算力优化调度策略,调度决策同步兼顾算力资源闲置率、区域实时电价、本地绿电出力,优先将弹性算力任务调度至电价更低、绿电资源充足的算力节点。

(2)电力侧

电力侧有两大核心目标,筛选最优绿电接入模式、实现园区内绿电高效消纳。

底层支撑为新能源出力预测模型,结合气象、历史发电数据精准预判风光发电出力,叠加电力市场电价预测形成绿电应用辅助决策系统,自动对比绿电直购、分布式光伏、园区微电网、绿电直连等方案综合收益,筛选最优路径。绿电接入园区后,依靠 800V 全直流供电、储能储配一体化等新型供电架构,提升高密算力场景下绿电消纳效率,也是当前行业重点推广的电力技术方向。

(3)网络侧

聚焦网络安全与确定性低时延传输两大核心需求。算力、电网调度数据均属于高敏感生产数据,跨系统交互一旦遭受网络攻击,极易引发算力中断、电网负荷失控等重大安全事故,需严格遵循电力监控系统安全相关国标,搭建分级隔离、加密传输的完整安全防护体系。同时,算力实时调度、虚拟电厂秒级负荷响应对网络时延、抖动指标要求严苛,需搭建行业专用确定性传输专网,保障调度指令实现毫秒级下发。

(4)系统协同侧

系统协同分为园区内部小协同、跨区域大协同两个层级。

园区内部依托多能互补、绿色微电网,整合光伏、储能、柴发与算力负荷,同时通过冷电智能联动优化制冷与算力负荷匹配;在储能配置上采用梯级分层应用方案,依靠服务器超级电容平抑毫秒级瞬时波动,再借助配电室锂电储能完成分钟级削峰填谷;除此之外,还可将园区各类负荷分层聚合,接入电网参与虚拟电厂响应以获取调峰补贴收益。

而跨区域协同层面,则重点解决算力中心与电网规划周期错位、分属不同主管部门带来的衔接难题,一方面提前统筹对接算力选址、新能源电站布局与电网扩容规划,另一方面搭建兼顾碳排放量、用电成本、供电可靠性的多目标优化调度模型,最终打通全国统一算力、电力交易市场,依托市场化长效机制持续驱动算电协同稳定运转。

三、主要路径:从机柜到系统的落地实践

在具体技术路径上,可以从服务器、数据中心到系统级逐层推进。

  机柜级:平抑瞬时波动

实测数据表明,算力运行负荷存在 1.3-2.5 倍的瞬时波动,对此可在服务器内部集成超级电容,依托其毫秒级快速充放电特性,直接平抑单台服务器产生的瞬时功率冲击;同时在 UPS 及配电侧配套锂电储能,既能提供分钟级应急供电保障、完成秒级负荷平抑,还可利用峰谷电价差实现套利增收。

   数据中心级:构建绿色微电网

推动800V全直流供电系统,以适应高密度算力负荷,也方便在直流侧直接接入分布式新能源与储能设备,全方位提升数据中心自身柔性调节能力。依托这套柔性供电底座,数据中心还能打包自身可调负荷形成虚拟电厂,和电网开展实时负荷互动。

除此之外,在园区内部搭建分布式光伏,是落地绿色微电网最为成熟常规的方案,但落地存在明确监管要求:光伏相关建筑、配套场地必须归属同一用地红线,整体项目要统一规划、统一备案,以此规避拆分地块、化整为零规避监管的问题。

   区域级:探索绿电直连与备电共享

绿电直连是推动新能源就近消纳的重要路径,整体可划分为并网型与离网型两类,而项目落地的实际收益,主要受输配电费标准、配套储能投入成本两大核心因素制约。在绿电直连的基础之上,行业还可创新探索区域备电共享模式,通过统一建设集中式储能站,替代各数据中心单独配置的柴油发电机组。日常运行阶段由新能源发电与集中储能协同供电,一旦市电出现中断,先依靠储能提供小时级稳定后备电力,若遭遇长时间断电场景,再调度移动柴发机组补充供电;这套新模式不仅能够实现绿电全流程清晰溯源、保障就地消纳效果,同时也从根源上化解了传统固定柴发闲置率高、前期建设投资成本过大的行业痛点,实现了经济性与可靠性的双重提升。

   系统级:实现精细化算力调度

并非所有算力任务都适合调度。根据时延敏感性和中断容忍度,可将其分为四类:

(1)实时响应型(如金融交易):时延要求高,不可中断,不适合调度。

(2)高并发在线型(如短视频):时延要求高,不适合调度,但可在服务器内部做功率封顶。

(3)长周期高强度训练型(如大模型训练):对时延要求相对低,可提前规划、进行跨区域迁移。

(4)机会型弹性任务(如数据备份):对时延和中断不敏感,最适合进行算力调度。

四、核心挑战:前行路上的四大关卡

尽管前景广阔,但算电协同的落地仍面临诸多挑战:

(1)商业模式层面: 绿电直连项目投资成本高;跨云商的算力调度困难;算电协同的市场机制尚不明确,缺乏经济驱动力。

(2)规划协同层面: 算力与电力规划分属不同体系,缺乏有效的协同机制,导致资源与选址难以匹配。

(3)资源与需求匹配层面: 绿电直连要求算力设施周边有充足且近距离的新能源资源,位置匹配难度大;且算力负荷是逐步增长的,给项目经济性测算带来挑战。

(4)网络运营层面: 绿电直连、虚拟电厂等新模式带来了新的运营风险和不确定性,对运营人员提出了更高要求。

我的分享到此结束,谢谢大家!

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