智能算力快速发展对电力供需的影响及建议

智能算力快速发展对电力供需的影响及建议

（来源： 中能传媒研究院 作者：岳昊 武冰清）

（国网冀北电力有限公司经济技术研究院）

自2022年11月美国人工智能实验室公司（OpenAI）发布智能聊天机器人ChatGPT以来，全世界对人工智能的关注持续升温。我国的云计算和人工智能科技公司迅速跟进，文本、图像等多媒体生成式人工智能进入规模化应用时代，“人工智能+”首次被写入政府工作报告，《算力基础设施高质量发展行动计划》《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》等支持政策文件相继印发，全国各地争相布局算力产业，智能算力需求呈现快速增长态势。算力发展提速带来巨大的用电需求，数据中心负荷呈井喷式增长。

一、智能算力规模加速增长，催生数据中心旺盛电力需求，碳排放压力下绿电需求占比持续提升

数字经济和人工智能技术加速算力规模爆发式增长，智能算力成为发展主流。根据计算机处理能力，算力一般可划分为基于CPU芯片的基础算力、基于GPU芯片的智能算力和基于超级计算机集群的超算算力。从智能驾驶、智慧城市、元宇宙，再到以ChatGPT、Sora为代表的生成式人工智能，拉动算力需求爆发式增长，也促进算力基础设施由通用算力为主，向通用算力、智能算力、超算算力一体化演进。人工智能不断增加模型参数、叠加芯片的发展路线，推动智能算力需求不断提升。以ChatGPT的人工智能大模型更新迭代为例，GPT-4的主要参数和计算量分别是GPT-3的10倍和3倍。数据中心是规模化算力的载体。据工信部统计，截至2023年底，我国在用数据中心标准机架超过810万架，算力总规模达到230EFlops，是2020年的3倍，居全球第二位，算力总规模近5年年均增速近30%。其中，智能算力规模达到了70EFlops，占比超过30%、增速超过70%，呈现爆发性增长态势。作为“东数西算”十大国家数据中心集群之一的张家口，目前已投运标准机柜超33万架、服务器超150万台，智能算力占比38%。

算力崛起催生旺盛电力需求，数据中心高能耗特性日益凸显。进入“十四五”以来，快手、抖音等视频直播生态爆发式发展，图片、视频存储等通用算力需求快速增长，推动数据中心用电量年均增速超过15%。GPU服务器的能耗功率通常是CPU服务器的4～5倍，智能算力能耗较基础算力能耗明显增加。据《2022—2023全球计算力指数评估报告》分析，在数据中心电能使用效率（PUE）为1.1的情况下，人工智能大语言模型GPT-3一次训练的耗电量为128.7万千瓦时，相当于我国约430个家庭一整年的生活用电量。而大模型更新迭代伴随着计算参数的翻倍，能耗也会大幅增加，GPT-4的能耗是上一代的40倍以上。人工智能的规模化应用推动了数据中心电力需求井喷式增长，当前全国数据中心用电量占全社会用电量比重约1.6%。张家口在“东数西算”枢纽节点建设和承接北京算力需求溢出的推动下，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2023年的20.1%，数据产业日趋成为电网重要的电力负荷和耗能用户。

兼顾碳排放双控要求和新型电力系统发展，数据中心绿电需求增长趋势明显。高能耗用能特性下，算力行业的快速发展带来了碳排放量增长压力，国家层面已经将数据中心与钢铁、电解铝、水泥等八大传统高耗能、高污染行业一同纳入重点推进节能降碳的领域。增加绿电使用是解决算力高能耗需求下兼顾节能减排的重要手段。一方面，《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》明确提出到2025年底，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%，考虑到截至2023年底我国数据中心绿电使用率约22%，“双碳”目标下数据中心需要大幅提升绿色能源使用比例。另一方面，我国可再生能源装机占全国发电总装机已超过50%，可再生能源发电量接近全社会用电量的三分之一，随着新型电力系统建设推进，新能源逐渐由容量主体发展为电量主体，供需双方作用下数据中心绿电需求增长潜力巨大，用能结构中绿电占比将持续快速提升。

二、人工智能规模化应用推动数据中心用电持续增长，区域集聚性、负荷周期性、用电高可靠性对电力保供提出挑战

人工智能逐渐步入规模化应用阶段，推动数据中心用电需求不断攀升。基础算力等传统数据中心电力需求在数字经济发展拉动下将保持稳定增长，而随着人工智能大模型对算力处理能力和规模要求的双重提升，大型、超大型智能算力中心正日益成为新建数据集群的发展趋势。一方面，人工智能大模型将从训练阶段步入应用推理阶段，其推理算力需求会显著高于训练算力；另一方面，在A100等高性能芯片禁运背景下，我国数据中心建设面临“叠加数量换性能”处境，智能算力的用电量将会进一步提升。按照我国对于2025年中国算力总规模将超过300EFlops、智能算力占比达到35%的发展目标，预计今明两年算力总规模年均增长14.2%，设定基础和高速发展情景，考虑未来数据中心电能利用效率（PUE）下降，预计今明两年全国数据中心用电量年均增长约290亿～469亿千瓦时，到2025年将达到2053亿～2412亿千瓦时，用电量年均增速约18.0%～27.9%，占全社会总用电量比重将提升至2.0%～2.3%，接近金属制品行业用电量规模。

数据中心呈现区域集聚化发展态势，局部地区电力基础设施建设面临压力。国家发展改革委等部门明确指出，充分发挥全国一体化算力网络国家枢纽节点引领带动作用，进一步推动各类新增算力向国家枢纽节点集聚。当前，“东数西算”八大枢纽节点算力规模占比约71.5%，新建数据中心90%是大型及以上规模，数据中心规模化、区域集聚化趋势明显。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。电力基础设施建设工程点多面广、建设周期长，局部地区爆发式增长的数据中心电力需求将给电力保供和输配电设施建设带来较大压力，大量数据中心项目密集并网可能导致电网接入资源紧张。比如，美国智能算力爆发引起的电力负荷激增已对其电力运行构成较大挑战，当前美国70%的电网接入和输配电设施已老化和落后，某些地区电网传输线路甚至严重不足。数据中心用电负荷呈现周期特性，与地区夏季负荷高峰时间重合，加大迎峰度夏电力保供压力。近年来，夏季降温负荷占比不断提升，成为拉动电力尖峰负荷增长的重要因素，部分省份夏季降温负荷占最高用电负荷比重达40%～50%。数据中心降温需求旺盛，制冷系统的能耗占比为30%～40%，负荷呈现一定的昼夜、季节特性。从年负荷特性来看，高峰出现在夏季，低谷出现在冬季，以张家口数据中心集群为例，夏季最大负荷较冬季高18.9%，整体较为平稳，仅在大量服务器新投运时会出现负荷突变。从日负荷特性来看，日间负荷大、晚间负荷小；夏季日峰谷差率较大，冬季日峰谷差率较小，张家口数据中心夏、冬日峰谷差分别为17%和7%。降温负荷占比高、用电需求与夏季负荷高峰时间重合度高等用电特性将持续推高夏季极端天气下的地区电力需求，过去五年，张家口数据中心集群最大负荷逐年攀升，年均增速达28%。

智能算力数据中心具有单地点、全时段、大功率的用电特点，对电力供应稳定性要求更高，与新能源发电的波动性存在结构性矛盾。中西部地区风光资源丰富，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。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，如GPT-4的单次训练时长可达7个月，是GPT-3的280倍，后续模型的迭代将进一步提升对供电稳定性的要求。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。虽然数据中心+源网荷储一体化模式可以兼顾绿电和供电稳定性，但对周调节、季调节的长时储能技术经济性要求较高。

三、统筹算力电力协同发展，促进新型电力系统建设、风光绿电消纳和数据中心低碳发展

加强算力和电力发展规划衔接，统筹兼顾绿色数据中心建设和本地风光绿电消纳。一方面，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、类型及用电需求，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，结合数据中心用电负荷增长爬坡特性，制定满足近远期发展的供电方案，满足数据中心全生命周期绿色供能需求。另一方面，因地制宜开展可再生能源与算力资源融合开发，提升枢纽节点布局与新能源发展规划匹配度，引导数据中心集群向可再生能源资源富集地区布局，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，提升本地风光绿电消纳。大力发展低成本、高安全、大容量的长时储能技术，满足数据中心供电可靠性需求。2023年底，代表大容量长时储能技术路线之一的铁铬液流电池储能电站（500千瓦/4000千瓦时）在张家口怀来云数据中心成功交付，另一技术路线的重力储能项目（100兆瓦时）紧邻怀来数据中心集群，是能源领域首台(套)重大技术装备。

挖掘数据中心集群灵活调节潜力，助力电力供需协同和新型电力系统建设。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”跨区协同，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。推动数据中心与电力系统协同调度，支持数据中心直接参与或通过虚拟电厂、负荷聚合商、数据中心运营商参与电力市场和需求侧响应，用电力市场信号引导数据中心用户灵活调度算力负载执行时间、地点，增加电力系统灵活性，促进新能源消纳，降低数据中心用能成本和碳排放。2022年6月，在电力系统调峰信号的引导下，阿里巴巴位于江苏省南通数据中心的部分算力负载（约100千瓦电力、150千瓦时电量）转移至张家口张北数据中心，在全球范围内首次实现了以促进可再生能源消纳为目标的数据中心和电力系统协同调度，也是国内首次完成跨区域“算力-电力”优化调度验证实验。完善数据中心参与绿电市场、碳市场、绿证市场的机制，助力数据中心低碳发展。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，为数据中心等绿电需求量大的用户提前锁定绿电供应。加快推动跨省区绿电、绿证交易，扩大跨省区绿色电力供给，满足跨省区绿色电力消费需求。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。推动数据中心纳入全国性碳排放权交易市场，以市场化手段加快数据中心绿色化进程。统筹考虑数据中心电能利用效率、绿电消费等情况，制定数据中心碳排放水平评价标准和方法，科学合理控制新上项目的能耗与碳排放强度，强化碳排放评价事中事后监管，推动数据中心绿色低碳高质量发展。