中国储能网讯：我国数字经济正处于高速发展时期，算力是数字经济时代的新质生产力，电力是算力发展的关键保障，算力与电力正在形成相互支撑、协同发展的新态势。2024年年末，国家发展改革委、国家数据局、工信部联合印发《国家数据基础设施建设指引》，提出推进算力与绿色电力融合，加强大型风光基地和算力枢纽节点协同联动，把绿色电力转换成绿色算力。在发展数字经济和“碳中和”目标任务的双重驱动下，亟待加强绿色电力和算力的协同融合发展水平。
1、算力电力协同发展的背景
党的二十大报告强调，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。2024年12月召开的中央经济工作会议强调，要大力推进新型工业化，发展数字经济，加快推动人工智能发展。
随着数字经济的蓬勃发展，算力逐渐由互联网行业向交通、工业、金融、政务等行业渗透，各行业对算力资源的需求持续高涨。人工智能行业沿着模型规模定律（scaling law）向前演进，新模型不断涌现，模型训练参数量、数据量大幅提升，对算力需求指数级增长。
DeepSeek的出现，并没有完全打破定律，而是加速了全球算力产业由Pre-training Scaling（预训练扩展）向Post-training Scaling（后训练扩展）和Test-Time Scaling（测试时扩展）的过渡过程，后训练和推理端的算力需求将接棒预训练。
算力基础设施是规模化算力的关键底座和物理载体。我国各地智能计算中心加快布局。据不完全统计，截至2024年上半年，全国已经建设和正在建设的智算中心超过250个，全国规划具有超万张GPU集群的智算中心已有十多个。
庞大的算力规模，带来了巨大的能源消耗，在此形势下，算力与电力协同发展成为必然趋势。
2023年12月，《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全国一体化算力网的实施意见》提出，创新算力电力协同机制，面向国家枢纽节点内部及国家枢纽节点之间开展算力电力协同试点。2024年7月，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》提出，到2025年底，算力电力双向协同机制初步形成。2024年7月，《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027）》提出，实施一批算力与电力协同项目，开展算力、电力基础设施协同规划布局，提升算力与电力协同运行水平。
2、当前算力电力协同发展面临的问题
（一）算力高耗能特性VS低用能效率
“十四五”以来，视频直播生态爆发，图片、视频存储等通用算力需求快速增长，已推动数据中心用电量年均增速超15%。人工智能的应用扩展加速推动了数据中心电力需求井喷式增长，GPU服务器的能耗功率通常是CPU服务器的4—5倍，智能算力较基础算力能耗明显增加。随着DeepSeek-R1的发布，人工智能大模型将从传统的生成式模型向深度推理模型过渡，推理的使用场景、复杂度和频次会大大增加，带动推理算力需求增加。当前全国数据中心用电量占全社会用电量比重约1.6%。在枢纽节点城市，占比更为显著，以河北省张家口市为例，因“东数西算”枢纽节点建设和承接北京算力需求溢出，其数据中心用电量占全社会用电量比重从2019年的6.8%增长至2024年的23.6%。
电能利用效率（PUE）是数据中心最重要的能耗指标，根据国家政策要求，到2025年底，全国数据中心平均PUE降至1.5以下，新建及改扩建大型和超大型数据中心电能利用效率降至1.25以内，国家枢纽节点数据中心项目电能利用效率不得高于1.2。目前，我国数据中心总体上还处于小而散的粗放建设阶段，大型、超大型数据中心占比不高。据统计，2023年我国数据中心平均电能利用效率（PUE）为1.48，其中，东北、华北等北部地区充分利用自然风冷等自然资源优势，平均PUE分别为1.40与1.39，远低于华南、华中等南部地区平均PUE1.53与1.54。
（二）算力高碳排放特性VS低绿电使用率
高能耗用能特性下，算力行业的快速发展带来了碳排放量的增长压力。从算力全生命周期来看，算力的碳足迹主要包括三个方面，能源间接碳排放（电网购电）、覆盖全生命周期资产投入及运营管理产生的间接碳排放（基础设施建设等）以及运行过程中拥有和控制的排放源产生的直接碳排放（备用柴油发电、制冷剂溢散等）。当前我国发电量结构仍以煤为主，决定了向电网采购电力所带来的间接碳排放量较高，考虑全生命周期，算力的碳足迹会进一步上升。国家已经将数据中心与钢铁、电解铝、水泥等八大传统高耗能行业一同纳入重点推进节能降碳的领域。到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比要超过80%。
当前我国仍处于绿电交易市场建设初期，不同省份的绿电交易规则和标准存在差异，跨省区绿电交易不顺畅，东部地区数据中心绿电供给不足。我国电力市场、碳市场建设相对独立，协同机制尚未完全建立，数据中心消费绿电的节能减排效益没有获得认可。绿电溢价仍然偏高，部分数据中心建成时间早、规模小，技术水平相对落后，采购绿电的成本相对较高。据北京电力交易中心调研468家数据中心2023年绿电消费情况，数据中心绿色用能合计37.88亿千瓦时，占其总用电量的11%。
（三）算力高密度布局VS电力设备低利用率
“东数西算”八大算力枢纽节点分布在10个数据中心集群，算力规模占全国比重约71.5%，新建数据中心90%是大型及以上规模，呈现规模大型化、区域集聚化、负荷密度大的特点，往往采用数个变电站集群供电。随着“东数西算”工程建设，预计东部数据中心用电量比重逐步下降，中西部数据中心增速将高于东部。西部数据中心与新能源选址整体耦合，但局部方案、具体设计落地时并非完全匹配。数据中心接入需要电网提前预留线路走廊、变电站间隔资源。随着智能算力的扩张、数据中心的密集并网和规模化聚合，接入电压等级有抬升趋势，属地电网的增容压力、规划难度进一步增加。
在报装容量不断增大、接入电压等级不断提升的同时，数据中心面临上架率相对较低、供电设备利用率偏低、达产周期较长的问题，电力负荷达到预计的周期一般在3-5年。从调研情况看，2024年张家口数据中心集群所在的冀北地区数据中心平均上架率为59%，与国家文件要求的65%仍有一定差距，供电设备平均利用率为18.5%，70%的数据中心投产2年后仍未达到预定产能的一半。作为更底层的变电、线缆等电力设备，在为后续算力发展留有一定的供电能力裕度后，负载率相较算力设备更低，部分省份甚至不足30%。
（四）算力高供电可靠性VS新能源发电波动性
数据中心的高性能设备及业务需求对电源稳定性要求极高，特别是智能算力数据中心对供电稳定性的要求高于传统数据中心。人工智能在训练阶段对算力的集中需求可能导致电网局部出现突发性高负荷，人工智能训练的工作负载可达100%，而且模型的单次训练时间随着迭代呈指数级增长，后续模型的迭代将进一步提升对供电稳定性的要求。虽然DeepSeek带动全球AI大模型降本提效，但杰文斯悖论指出，提高资源（如煤炭、石油）的使用效率反而可能增加其总消耗量。大模型的未来算力需求可能仍会呈现爆发式上涨。智算中心的价值体量随着GPU算力与价格的不断提升而增长，潜在电源波动带来的损失将更高。
在“东数西算”背景下，数据中心向西部转移，既可以消纳新能源又可以实现自身降碳。但数据中心的高性能设备及业务需求对电源稳定性要求极高，与风光发电波动性大、利用小时数低的特性存在结构性矛盾。河北、甘肃、宁夏等“东数西算”国家数据中心集群所在省份新能源装机占比已超过50%，新能源大发与用电负荷季节性错配、时段性错配越来越明显，夏季“极热无风”、晚峰“日落无光”，导致新能源出力严重受阻，影响发电能力。
3、算力电力协同发展的思路和初探
中国信息通信研究院发布的《中国综合算力指数（2024年）报告》显示，河北省综合算力指数排名全国第一，廊坊市、张家口市分别位居全国第一、第二。张家口新能源资源丰富，是国家级可再生能源示范区，也是国家“东数西算”工程十大数据中心集群之一，凭借区位优势和气候、资源条件，算力产业起步较早，在算力电力协同发展方面先行先试。青海、贵州贵安、内蒙古和林格尔等地也在创新探索绿色算力电力融合发展的可行路径。
（一）算力电力规划协同，以可靠电力保障规模算力
加强政府、企业、电网等多方沟通协作，科学研判算力发展规模、类型，明确建设进度、达产周期、能效标准，滚动完善数据中心集群所在地能源电力发展规划，适度超前做好新能源场址预留和电网规划建设。加强数据中心负荷的时间、空间分布特性以及用电结构变化规律分析，提高电力需求预测准确性，提前对接用电需求，开展电网现状诊断和运行数据分析。结合算力产业发展走向、增长潜力和区域特性，动态优化配电网规划，确保满足算力用电需求。
张家口深化政府、电网企业和项目主体的沟通协作，结合大数据园区建设与招商进展，统筹考虑腾讯、阿里等企业正式用电需求规模和时序，科学规划近远期供电方案。“十四五”至今，张家口为大数据供电的220千伏变电站以每年平均落地一座的超快速度发展，有力保障张家口数据产业集群安全可靠用电。内蒙古和林格尔新区按照“规划先行，适度超前，远近结合，分步实施”原则，政企协同开展算电协同规划，推动打造国家“东数西算”绿色算力中心集群。贵州制定贵安集群可再生能源保障方案、电力网与算力网协同联动工作方案，为服务各数据中心启动建设的24条10千伏线路工程已成功投运22条，算力保障指数位居全国前列。
（二）算力电力调度协同，以灵活算力消纳绿色电力
数据中心区别于仅具备时间调节潜力的空调等传统柔性负荷，是目前已知的唯一一种可以不依赖电网而实现电力负荷瞬时转移的新型负荷，同时具备时间、空间调节潜力，可在价格信号的引导下进行数据中心电力负荷的时空转移，实现“算力-电力”协同调度，能够为高比例新能源电力系统的运行优化创造更大的调峰空间。
2022年，阿里巴巴公司联合华北电力大学，开展了数据中心优化调度参与华北电力调峰辅助服务市场试点，将阿里巴巴江苏南通数据中心约100千瓦的算力负载转移至其张家口数据中心，是全球首次电力系统灵活运行驱动的算-电协同调度试验。2024年，青海省能源大数据中心建成国内首家清洁能源和绿色算力调度中心，实时监测全省1.5万台通算和智算服务器、3033PFLOPS算力资源，引导算力负荷曲线响应清洁能源曲线，实现绿色算力资源高效利用和合理分配。
（三）算力电力建设协同，以高效电力支撑经济算力
因地制宜开展可再生能源与算力资源融合开发，依据地区资源禀赋发掘分布式能源、自然冷源等供能新模式，提升数据中心绿电占比。在保障数据中心可靠供电基础上，依托物联网、人工智能信息通信技术，聚合园区分布式光伏、储能系统、柴油发电机等数据中心负荷侧资源，引入智能自动化能耗管理系统，构建数据中心综合能源体，降低运营成本，提升能源利用效益和经济效益。
张家口腾讯怀来东园云数据中心，建成国内首个采用“风光储+负荷”智能管理模式的数据中心微电网项目，通过智能微电网能源管理平台，实时监测园区整体的用电负荷和所有供电设备情况，优化运行策略，实现绿电使用量和项目收益最大化。张家口怀来合盈大数据产业园通过数字化智能化技术，研发电力负荷预测和分时电价管理、多场站风光发电互动管理、算电协同运营管理等功能，实现自然冷却机房PUE小于1.25，液冷机房PUE小于1.18，算力中心对电力资源的调峰能力显著提升，可调负荷占比超过30%。
（四）算力电力市场协同，以绿色电力驱动绿色算力
推动更多新能源电力进入市场，积极引导数据中心参与绿电、绿证交易，探索发用双方签订多年期绿色电力购买协议（PPA），为数据中心等绿电需求量大的用户提前锁定绿电供应。充分融合区块链、云计算、大数据等新型数字化技术开展绿电溯源，实现绿色电力的生产、传输、分配和消费全过程的透明追踪，确保绿色算力电力来源的清洁性。推进“碳-电”市场协同，推进绿证与全国碳排放权交易机制、温室气体自愿减排交易机制的衔接协调。
冀北地区已实现绿电交易“年度+月度+月内”常态化运营，建成国内首个大规模绿电市场连续运营体系。2024年，冀北电网绿电交易量超280.72亿千瓦时，同比增长42.85%，交易规模居全国省级电网首位。2024年12月，张家口某数据中心企业与中国华能河北分公司签订了3年（2025年—2027年）2.1亿千瓦时的绿电采购协议，这是冀北电力交易中心在北京电力交易中心绿电交易平台上组织出清的国网公司系统首笔省内多年期绿电采购协议。
