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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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算力电力协同发展既是国家电力与算力政策的方向指引,也是电力与算力系统建设的大势所趋。从当前算力电力的发展现状来看,构建全国一体化算力网需要坚强的电力支撑,建设新型电力系统也需要灵活算力的多维助力,因此有必要从电力系统与算力系统的规划、建设着手,从设施、运行、市场与商业模式等多个维
当前,算力电力协同发展不仅面临着用能成本、规划匹配、供需协调、建设时序等重点问题,还要应对电力市场参与、算力应用场景等落地实践的推动压力。强化协同技术的落地应用与试点示范强化算力以及算力电力协同方面的先进技术示范应用,引导和推动算力产业自身的能效提升。芯片层面,我国目前在GPU芯片
发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择,而算力和电力正是数字经济蓬勃发展的两大关键基础支撑。算力和电力协同发展,既是算力产业高质量发展的必由之路,同时又通过算力赋能电力系统,实现源网荷储协调互动、电力负荷精准预测与调度,提升系统运行效率和对新能源的消纳能力。国
当前,随着数字中国和数字社会进入加速建设期,算力和电力快速发展,并已经跨过了各自发展的初级阶段,向着融合互促的方向演进。目前,电力与算力的协同发展已形成了一批较好的协同实践案例。在规划协同方面,国家电网有限公司为国家数据中心集群(甘肃庆阳)“东数西算”产业园区规划配套建设1座750千
算力电力协同发展,是算力作为新质生产力的发展需要,也是新型生产关系变革的大势所趋。为算力高质量发展稳电保供,实现算力中心的绿色转型,是新型电力系统建设的应有之义。但当前,在算力电力协同领域,仍然面临着部分阶段性的发展问题,亟须多元力量多维度发力共同解决。一是算力企业的降电价需求与
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