中国储能网讯：
摘要：算力产业用能的快速增长和新型电力系统的转型需求使得算力电力协同成为关键发展趋势。基于算力和电力行业的发展特点与需求分析，提出了算力电力协同的内涵，针对算力电力协同发展面临的挑战展开分析，探讨了算电协同发展的关键举措，为相关研究和实践应用提供参考，为数字经济和能源经济的高质量发展提供理论基础。
关键词：算力电力协同；源网荷储一体化；算力负载调度
0 引言
算力作为数智时代的新质生产力，是推动数字经济发展的重要引擎，正以前所未有的广度和深度向经济社会各领域渗透融合。在“双碳”目标背景下，我国积极推动算力的绿色低碳发展，并促进能源电力领域的清洁转型。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》首次提及“算力电力协同”，将创新算力电力协同机制列为重点任务。2024年7月，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》和《加快构建新型电力系统行动方案（2024—2027年）》均提出了一系列推动算力电力协同发展的具体举措。在此契机下，算力电力协同逐渐成为业界的研究热点。
1 算力电力协同的内涵辨析
1.1 算力电力协同研究现状
目前，已有机构和学者针对算力电力协同的内涵、发展方向和实施路径开展了相关探索。中国电力发展促进会从电力视角出发，提出电力与算力协同发展的支撑与手段，指出算力电力协同将实现算力产业绿色供能、节能降碳，助力缓解电力供需矛盾，推进产业装备升级[1]。有学者面向数据中心绿色低碳化发展，提出了数据中心的“电算网一体化”融合模式[2]。另有研究从算力节点与电力节点、算力市场与电力市场、算力网与电力网3个层面构建了算力电力协同的框架[3]。还有研究提出了在能源互联网背景下，数据中心通过运行仿真模型提升电力系统稳定安全的方法[4]。
综上，产业界尚未就算力电力协同的内涵达成共识，不同学者和从业者对于该概念的理解和界定存在差异，一些观点侧重于算力资源的电力消耗优化，另一些观点则强调电力系统的智能化管理。算力电力协同是一个跨越两大领域的议题，需要系统性分析算力行业与电力行业的发展特征和核心需求，进而科学地界定算力电力协同的内涵，为产业界的协同创新与可持续发展提供明确的理论指导和实践依据。
1.2 算力电力协同的需求分析
1.2.1 算力对电力需求
近年来，随着人工智能的快速发展，大模型训练所需的数据量与参数规模正呈现指数级增长态势，算力用能急剧增长。数据显示，OpenAI训练一次GPT-3的耗电量为128.7万千瓦时[5]，而GPT-4的参数量约是GPT-3的10倍[6]，其能耗也会大幅增加。
本研究采用德尔菲法与历史数据分析法相结合的方法，对2030年我国算力用电需求进行了多情景预测。基于人工智能技术的发展轨迹，构建了高、中、低3种差异化发展情景：高情景下，人工智能爆发式增长，2030年我国算力中心用电预计将超过7 000 亿千瓦时，占全社会用电量的5.3%；中情景下，人工智能匀速增长，2030年我国算力中心用电预计将超过4 000 亿千瓦时，占全社会用电量的3.0%；低情景下，人工智能慢速增长，2030年我国算力中心用电预计将达到约3 000 亿千瓦时，占全社会用电量的2.3%（见图1）。尽管目前我国算力中心用电量在全社会电力消耗中所占比例不大，短期内用电量的攀升仍在电力系统可支持范围内，但其快速增长的趋势不容忽视。
图1 我国算力中心用电需求预测
应用绿电是算力企业低碳转型的关键，众多互联网和互联网数据中心（Internet Data Center，IDC）企业已相继发布其“碳中和”目标，承诺将于2030年实现可再生能源电力的使用。同时，政策层面已提出到2025年底国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%的目标，加快了数据中心应用绿电的步伐[1]。未来随着绿电消费责任主体的进一步明确，将激发巨大的潜在绿电需求。基于此，从算力产业发展视角来看，亟须通过算力电力协同创新机制，构建充足可靠、安全稳定、经济节约和绿色低碳的电力供给体系。
1.2.2 电力对算力需求
当前，我国积极推进新型电力系统建设，其核心特征在于构建以新能源电力为主体的能源供给体系。数据显示[7]，截至2024年6月底，全国可再生能源发电量已达1.56 万亿千瓦时，在总发电量中的占比约为35.1%。未来新型电力系统中，可再生能源供电占比预计将超过70%。电力系统将从以稳定可控的火电为主导结构，逐步转向以波动性、不确定性的可再生能源发电为主导的新型架构。电源侧的转型也导致电力系统的运行机制从源随荷动的实时平衡模式发展为源网荷储的多元互动模式，从单一的大电网集中调控模式，演进为多层级的大电网和微电网协同控制模式[7]，这一转变对负荷侧的调节能力提出了更高的要求。与此同时，受电网传输通道不足、安全运行需要或本地负荷需求小等因素影响，部分省份存在“弃风弃光”问题，随着未来新能源逐渐成为供能主体，新能源发电消纳问题的严峻性日益凸显。
算力中心负载具有灵活调度的潜力，是一类可独立于电网实现时空转移的新型负荷，对于电力行业而言，这为新型电力系统的运行和优化提供了关键的平衡消纳和调节资源[8]。同时，算力中心内部配置大量长期处于备用的柴油发电机、不间断电源（Uninterrupted Power Supply，UPS）、蓄冷装置和中低温余热，均具备可观的灵活性调节潜力。基于这些特性，从电力系统发展视角出发，充分利用算力中心负载的灵活调节特性，能够显著提升可再生能源的消纳水平；同时，电力系统需要妥善应对大规模算力负荷接入的挑战，保障电网安全稳定运行。
1.3 算力电力协同的内涵
综合上述需求分析，算力电力协同是以新型电力系统为支撑，以算力基础设施高质量发展和全国一体化算力网建设为指引，综合考虑全要素和全生命周期，深化智能调度、源网荷储、新型供电与备电、绿电聚合供应等技术与机制创新，使算力与电力两大生产力在产业规划、生产运营、资源调度、市场体系等层面实现全局优化，打造技术先进、供需匹配、绿色低碳、安全可靠的绿色算力中心集群，支撑电力系统的灵活调节、平衡消纳和数智化转型，共同推动数字经济与能源经济高质量发展。
算力电力协同是绿色算力发展的必然选择和进阶路径。作为衡量算力基础设施绿色化程度的综合性指标，绿色算力在设备、设施、平台和应用层面的多维举措均聚焦于提高能效、降低能耗和清洁转型[9]，这与算力电力协同的战略目标高度契合。算力电力协同深入探索了两大产业从规划、设计到建设、运营的全生命周期合作，围绕绿电应用加速推进算力电力协同领域的技术革新和业态培育，构建完善算力电力协同产业链。
从算力电力协同的内涵延伸来看，未来有望向算力与能源融合的方向迈进。在清洁能源接入的背景下，包括氢能、地热能、核能等多元清洁能源将全面融入算力电力协同体系，推动算、电、能、碳、数等要素的有机整合和市场打通。这种深度融合不仅体现在技术层面，更将重构产业生态，最终构建起一个高效、绿色、智能的能源与数字经济融合发展新范式。
2 算力电力协同发展面临的挑战
2.1 算力集聚化发展，为局部电网带来压力
随着“东数西算”政策的推进，新建算力中心尤其是大型、超大型算力中心逐渐向八大枢纽节点转移。数据显示[10]，截至2023年底，八大枢纽节点机架数占全国七成以上，其中京津冀和长三角的在用机架数的全国占比分别为21.5%和24.5%，其余六大节点的在用机架数的全国占比总和为25.5%。枢纽节点呈现负荷集聚程度高、密度大的特点，在夏季等用电高峰时段，将对局地、局时电网的安全稳定运行带来挑战。枢纽节点内部分省/市/自治区用电量将急剧增长，如张家口市的数据中心用电量占全社会用电量比重已从2019年的6.8%增长至2023年的20.1%[10]。在未来智算中心持续扩张的情境下，局部地区为解决算力对电量的需求，将存在电网扩容压力。
2.2 算力供电高标准需求与负荷低负载运行现状的不平衡
算力中心对供电系统的安全可靠性要求高，通常采用供配电系统冗余设计并配置备用电源，同时基于最不利工况估算用电需求，这种做法往往导致其报装电力容量高于实际需求。此外，部分数据中心园区的实际入驻规模与招商预期存在差异、租赁业务发展缓慢，导致上架率长期处于较低水平。上述因素共同导致算力中心在非高峰时段的服务器利用率显著偏低。据笔者调研，部分城市算力中心的电力接入变压器年平均负载率仅维持在30%左右，实际电力负载与电源容量配置之间存在严重失衡。这种供需不匹配不仅造成了电力资源和基础设施的闲置浪费，还额外增加了电力系统的运行成本和维护负担。
2.3 绿电供不应求，算力企业参与绿电交易难点多
数据显示[11]，2023年全年绿电省内交易量为537.7 亿千瓦时，同比增长112%，但仅占全国电力市场交易量的0.95%，约占全国绿电发电量的3.7%。我国绿电交易增速较快但规模较小，算力企业绿电交易成交量有限。当前，算力企业参与绿电交易仍需突破以下问题与难点：东西部绿电供需不平衡，绿电环境溢价大多在1~5 分/千瓦时，东部发达地区绿电资源相对紧张，绿电溢价较高，如安徽高达7 分/千瓦时[12]；受到省间输送通道受限、交易时机不确定、区域市场壁垒等因素影响，跨省绿电交易存在障碍，算力企业难以购买到充足、低价的绿电[13]；部分数据中心尚未获得参与绿电市场化交易的独立主体资格，通过运营管理单位参与绿电绿证交易后，由于涉及主体多、管理链条长，数据中心的绿色环境权益难以精确核定。
3 算力电力协同发展的关键举措
算力电力协同涉及电源端、电网端、储能端和算力中心负荷端4个核心主体。如图2所示，在基础设施层面，通过各主体间的两两协同与互动，进一步构建源网荷储一体化的创新模式；在调度层面，通过算力负载的灵活调节优化电力资源配置；在市场层面，依托绿电绿证交易机制提升可再生能源的利用率。本文以算力中心为研究焦点，针对当前产业发展面临的挑战，分析和探讨算力电力协同发展的关键举措，为后续相关理论研究和实践应用提供参考。
图2 算力电力协同发展体系
3.1 源荷互动
源荷互动是指通过发电侧与算力中心负荷侧的双向互动，实现可再生能源的平衡消纳。其主要形式可分为两种：一是荷随源转，即推动具备条件的算力中心与清洁能源基地协同规划建设，发挥电力价格机制引导作用，引导算力中心向可再生能源电力资源富集地区迁移，推动算力中心在全国范围内进行更合理的布局，促进新能源电力的就近就地消纳[14]；二是源随荷建，即算力企业通过自建新能源发电项目满足自身用能需求。目前，算力中心利用屋面、车棚和园区空地等自建分布式光伏系统已成为一种相对成熟的模式[15]，但是由于可铺设面积有限以及各地日照资源禀赋差异，分布式光伏供电能力较为有限，仅能满足算力中心极小部分的用电需求。未来，自建集中式新能源电站有望成为算力中心大规模应用绿电的新模式，这一模式通过源网荷储一体化或微电网项目开发，能够实现能源生产与消费的直接对接。
3.2 储荷互动
储荷互动是指通过储能侧与算力中心侧的互动，提升算力中心用电的可靠性和经济性。一方面，储能系统可以参与电网调峰，能够有效利用峰谷电价差等市场化机制为算力企业获得经济收益；另一方面，储能系统可作为应急电源，提升用电可靠性[16]。当前，算力中心备用电源大多采用UPS+柴油发电机的模式，但柴油发电机使用化石能源进行发电，碳排放较高，且柴油发电机作为备用电源的利用率很低，通常仅在停电状态下使用，年运行时间平均约6 h。因此，若采用新型储能系统或氢燃料电池等替代柴油发电机作为备用电源，不仅能够提供更加环保、高效的应急电力供应，还能够通过参与调峰等辅助服务为算力中心创造额外收益，实现经济效益与环境效益的双赢。
此外，在算力集群间探索开展储能资源共享机制，能够进一步提高储能设备的利用率，优化资源配置，实现电力基础设施投资效益的最大化。这种共享模式不仅有助于提升储能系统的经济性，还可为构建灵活、高效的区域能源系统提供有力支撑。
3.3 网荷协同
网荷协同是指通过电网侧与算力中心侧的深度协同，提升公网和算力中心内部供配电系统的双重安全可靠性。在技术层面，重点加强新型配电网、柔直开闭站等高可靠电网技术在算力中心的应用研究，推动开展针对算力中心用户的高可靠供配电网设计，确保电力供应的稳定性和安全性。在机制层面，算力中心与电网企业需协同商定科学合理的电力报装模式，通过前置沟通建设计划，利用报装低容量的电费优势，引导算力中心按照投运时序分批次接入电力系统，避免一次性占用大量电力资源，同时需要确保算力中心后续报装的可行性和灵活性。
3.4 源网荷储一体化
算力中心源网荷储一体化旨在通过整合电源侧、电网侧、负荷侧和储能侧资源，实现能源的高效利用和优化配置。源网荷储项目的特征是以负荷为中心配置新能源发电站，可在园区级、区域级和市县级3个层级实施。
在园区级层面，新能源电站通过绿电直供模式为算力中心供能，实现可再生能源的就近就地消纳。园区级一体化项目原则上由同一主体负责建设及运营，具有投资成本高、建设门槛高的特点。目前，算力中心领域已有企业积极探索园区级一体化项目的建设，例如世纪互联乌兰察布云计算中心基地项目、中国联通三江源绿电智算融合示范园等。
在区域级和市县级层面，新能源电站与算力中心异地建设，新能源发电直接并入公共电网，由电网统一调配向用户供电，算力中心通过绿电绿证交易等机制锁定发电绿色权益。这一模式具有选址灵活、运行成本低、新能源出力稳定性增加等优势，同时其推行更依赖于地方政府、区域电网、电力市场的多方协同与配合。目前，合盈数据（怀来）科技产业园、阿里张北数据中心等已探索实施了市县级层面的源网荷储一体化项目。
3.5 算力负载调度
算力负载调度的核心在于通过电力市场信号引导算力中心用户灵活调整算力负载的执行时间和地点，从而增强电力系统的运行灵活性，同时降低数据中心的用能成本。与仅具备时间维度调节能力的常规负荷不同，算力中心可以通过算力网络将负载转移到其他服务器上运行，是一种兼具时间和空间调节潜力的特殊柔性负荷。华北电力大学研究团队[17]分析了数据中心电力负荷在工作负载、IT设备和辅助设备层面的时空灵活性，提出了数据中心与电力系统协同运行的方法，同时在实践层面，该团队与阿里巴巴合作开展了“算力-电力”优化调度项目，以试运行方式参与华北电力调峰辅助服务市场。如果能够充分利用算力负载的灵活性调度潜力，算力中心有望深度参与电网调度，为电力系统的稳定运行和可再生能源的高效消纳提供创新解决方案。
算力负载时空调度的前提是对算力中心负载用电特性的精准预测。算力调度需要在综合分析数据中心负荷曲线、能耗情况、电网需求等多维度数据的前提下开展，因此需要建立负荷测评方法和预测模型，准确量化算力资源的调节潜力。同时，应加快建设和完善算力调度平台，推动算力中心加入算力资源监测与管控系统，夯实算力资源调度基础，形成一体化算力基础设施调度体系，提升算力资源区域协同、灵活调配能力。此外，还需制定科学合理的算力调度策略，在确保训练和推理业务顺利进行的前提下，配合新能源能力曲线进行精准调度，实现算力电力供需的动态平衡。
3.6 绿电绿证交易
购买绿电绿证是算力企业通过市场化交易提升可再生能源利用率的重要方式。其中，绿证是国家能源局对可再生能源电量核发的环境属性凭证。通过绿证交易，算力企业能够在不直接购买绿电的情况下，获取可再生能源的环境属性，声明自身的绿电履约[18]。
绿电交易是买卖绿电及其对应环境价值，交易电力同时提供国家规定的绿证。绿电交易采用“证电合一”方式，实现了绿电物理属性和绿色环境属性的统一。绿电交易主要分为中长期市场和现货市场交易两个维度。目前，中长期市场是算力企业参与绿电交易的主要交易形式，企业通过签署中长期购电协议提前锁定稳定且成本可控的绿电资源。现货市场是一种公开市场交易形式，其优势在于灵活性高，企业可以根据实际需求在短期内频繁参与交易，及时调整用电计划，适应市场变化。但现货市场交易价格和电量的不确定性较高，企业在进行现货交易的同时一般仍需结合中长期交易以保障电力供应稳定。目前，山西、广东、山东和甘肃等地的现货市场已正式运行，为算力企业提供了更多选择。
为进一步扩大算力企业的绿电绿证交易规模，需将更多新能源发电项目纳入交易范畴，促进市场主体构成的多元化。探索算力企业参与分布式新能源聚合绿电交易等创新机制，推动数据中心单独计量并进入电力交易市场。通过适度简化算力中心参与绿电交易的流程，缩短算力中心绿电交易周期，提升交易机制的效率和灵活性，降低企业参与门槛，构建更加完善、高效的绿电绿证交易市场。
4 结束语
数字经济发展和新型电力系统建设的深入推进，为算力电力协同发展带来了新机遇，算力与电力产业升级催生了新需求，政策层面的持续支持也在不断释放新红利。针对不同资源禀赋的地区，因地制宜开展源网荷储、高可靠供电、新型储能、算力负载调度、绿电聚合供应等多维度的技术与机制创新，有望在算力与电力产业全生命周期内实现协同优化，推动算力和电力资源的高效配置和绿色低碳转型。
算力电力协同正以前所未有的趋势发展，但也面临着诸多挑战。未来，仍需通过技术突破、标准制定和市场机制创新等多方面的努力，构建更加灵活、高效、可持续的算力电力协同体系。下一步研究将聚焦于算力电力协同的具体举措，深入分析各项技术和机制的适用性与经济性，为算力和电力行业的生产、经营和运行提供切实可行的指导，推动数字经济与能源经济的高质量发展。
