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【国家电网】2024年人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考报告


中国电机工程学会电力系统专委会与电力信息化专委会近日发布了《人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考报告》。这份报告主要探讨了在人工智能技术迅速发展的背景下,算力与电力如何实现协同发展的问题,分析了两者之间存在的矛盾,如高耗能与低用能效率、高碳排放与低绿电使用率等,并提出了相应的解决思路和实践探索。报告中涵盖了人工智能发展趋势、算力发展的核心动力、数据中心的规模化与绿色化等多个维度,提供了丰富的数据和深刻的见解,对于理解当前算力与电力协同发展的现状和未来趋势具有重要价值。

在人工智能快速发展的背景下,算力和电力的协同发展成为了一个新的焦点。算力作为驱动人工智能发展的核心动力,其发展趋势呈现出从弱人工智能向强人工智能的跨越,这意味着算力需求的爆发式增长。数据中心,作为规模化算力的载体,其用电量占全社会用电量的比重已经达到了1.6%,预计到2025年,这一比例将提升至2.0%至2.3%。这一增长不仅对电力供应提出了更高的要求,也对能源的绿色转型提出了挑战。

算力的高耗能特性与低用能效率之间的矛盾日益凸显。数据中心的能耗功率通常是CPU服务器的4到5倍,智能算力的能耗更是基础算力的显著增加。这种高能耗特性导致数据中心用电量年均增速超过15%,特别是在“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的比重更是急剧上升。这不仅对电力供应稳定性提出了挑战,也对能源的绿色转型提出了更高的要求。

数据中心的高碳排放特性与低绿电使用率之间的矛盾同样不容忽视。当前我国发电量结构仍以煤为主,数据中心的间接碳排放达到了1446万吨。国家层面已经将数据中心纳入推进节能降碳的重点领域,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。然而,当前数据中心绿电消费占比并不高,北京电力交易中心调研的468家数据中心中,仅有105家参与绿电交易,合计36.38亿千瓦时,占其总用电量的11%。这表明,数据中心的绿色转型还有很长的路要走。

算力区域集聚性与电力负荷达产周期长之间的矛盾也是一个问题。数据中心规模化区域集聚化趋势明显,但数据中心项目密集并网和规模化聚合电网接入资源紧张,导致电网接入资源紧张。数据中心并网初期上架率较低,成长周期较长,这直接影响了能耗利用效率。

算力对高供电可靠性的要求与新能源发电波动性之间的矛盾尤为突出。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。然而,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。

为了解决这些问题,算力电力规划协同变得尤为重要。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,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。同时,依托大语言模型技术,深度挖掘海量电力电量运行数据,借助智能聚类分析技术,构建数据中心用户识别模型,对算力类型、规模、运营主体等基础信息的识别与分析,深入挖掘负荷成分,电力算力关联以及运行发展状况,开展PUE上架率、负荷率、算力等多维监测。

算力电力建设协同也是一个关键点。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,提升本地风光绿电消纳。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,构建数据中心综合能源体。

算力电力调度协同是提高资源配置效率和电力使用效率的重要手段。通过算力负荷跨空间调度和跨时间调度,优化资源配置,提升电力使用效率。例如,张家口数据中心参与调峰辅助服务,通过算力负荷分布式转移方式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河北数据中心,通过参与华北电网绿电交易增加该时段可再生能源消纳。

算力电力市场协同是推动数据中心绿电使用需求的重要途径。《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。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。

这篇文章的灵感来自于《人工智能快速发展背景下算力电力协同发展的思考》报告。除了这份报告,还有一些同类型的报告,也非常有价值,推荐阅读,这些报告我们都收录在同名星球,可以自行获取。

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