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在发展数字经济与实现“双碳”目标的背景下,人工智能技术的爆发式增长正引发算力需求的指数级攀升。工业和信息化部数据显示,截至2024年9月底,我国在用算力中心超过880万标准机架,算力总规模达268EFLOPS(每秒百亿亿次浮点运算次数)。中国信息通信研究院《中国绿色算力发展研究报告(2024年)》显示,2023年数据中心总耗电量达1500亿千瓦时,占全社会用电量的1.6%,增速远超全社会用电量增速。
算力与电力协同将重塑产业生态。通过构建算力与电力的双向互动机制,电网企业可依托动态电价体系引导数据中心错峰用能,既缓解电网调峰压力又促进新能源电量消纳;数据中心则能依据绿电供给信息及电价信号,动态调整计算任务处理的时间和地点,实现算力资源的时空优化配置,从而降本减排。
算力负荷在时间和空间维度上均具有灵活调节潜力
部分时延不敏感的算力任务具有可中断、可续算、可转移等特性,使得算力负荷在时间和空间维度上均具有灵活调节潜力,这是算力与电力协同的基础。
在时间维度上,可将非实时性计算任务延迟至电力负荷较低或者电价较低的时段,以缓解电网负荷峰谷差,并降低数据中心用电成本;在空间维度上,可将计算任务优先转移至西部绿电富集区,从而促进新能源电量消纳,降低数据中心的碳排放量。因此,可通过构建跨区域算力资源调度机制和互动互联的协同体系,促进不同区域算力与电力在时空维度上的匹配。
近年来,国家层面出台多项政策要求推动算力与电力协同。相关政策围绕国家区域发展战略,要求推动算力基础设施建设,构建全国一体化算力网络,将算力需求与西部绿电资源结合,促进“瓦特”产业向“比特”产业转化,实现算力与电力的协同发展。
算力与电力协同仍面临多重挑战
算力与电力协同的关键在于构建完整的协同体系,目前仍面临多重挑战。
算力与电力理论存在差异。算力、电力物理量量纲不一致,现有的电力系统理论和信息通信理论很难直接融合为统一理论,降低一定瓦特的电力负荷需转移多少比特的算力仍难以确定。
算力与电力协同存在技术壁垒。算力网络与电力网络的运行机理存在显著差异,同时算力与电力分属不同管理体系,缺乏统一调度平台与数据接口标准,现有技术难以实现算力与电力的联合调度。
算力与电力行业融合度不深。算力与电力协同调度涉及两个行业的协同优化。然而,对于数据中心任务特点、任务处理需求、成本构成等算力侧关键要素,以及电力资源配置等电力侧关键要素,双方的了解仍不够深入,导致协同模型构建不精准,协调优化技术难以适配需求。
算力与电力协同积极性有待提升。算力的迁移受网络带宽、服务质量等因素影响,目前缺乏精确的数据中心与电力系统互动的成本模型,算力与电力协同的净收益难以准确测算,使得数据中心与电网协同互动的市场响应度不足。
推动算力与电力协同发展需各方进一步深入研究
面对以上挑战,各方需进一步深入研究,打破算力与电力协同的技术壁垒,推动算力与电力协同发展。
研究算力与电力融合统一理论。可通过信息热力学理论中信息熵的概念,把算力和电力在同一量纲下进行统一表征,为电力系统理论和信息学理论的融合提供统一支撑点,深入研究形成完备的融合理论体系,实现算力能耗的显性表征,探究算力与电力的转换机理,解决降低一定瓦特的电力负荷需转移多少比特的算力问题。
推动算力、电力行业数据互通与协议标准化。可基于国家数据局提出的“全国一体化算力网”框架,整合电力能量管理系统与算力资源调度接口,构建跨行业数据中台,支持双向指令解析与优先级协调。科学制订跨行业数据接口规范,定义算力需求与电力信息的互操作协议,实现算力任务与电力资源的动态映射。
构建算力与电力协同精准模型,形成协同优化方案。可在深入了解协同优化要点及难点的基础上,结合数据中心的时空特征,构建算力与电力特征联合表征模型和行业知识图谱,通过分析人工智能训练、推理、边缘计算等不同算力负载的功耗特性与电网拓扑等,提取跨域特征向量,构建支持联合优化的算力与电力协同精准模型。整合数据中心任务特性、电力资源配置等数据,通过知识抽取与推理,生成动态协同决策规则库,构建行业知识图谱。
探索绿电溯源技术,助力实现算力动态成本最优化。在算力中心基础设施建设和运营成本中,用能相关成本占比高。绿电溯源技术有助于充分挖掘负荷灵活特性,进一步优化供能结构,降低算力用能成本。可将电力现货市场价格信号、绿电预测误差、算力任务优先级等参数嵌入优化目标函数,实时追踪每兆瓦时绿电的来源构成、环境效益及流转路径,形成绿电来源、碳排放量、交易路径的全生命周期追溯,从而推动“成本可量化、收益可追溯、风险可对冲”的算力与电力协同生态建设。
(作者单位:中国电力科学研究院有限公司信息通信研究所)
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