绿色算力发展中算能协同的具体实施路径有哪些?

在绿色算力发展报告中,算能协同被视为关键支撑环节。随着算力用电规模快速攀升,如何实现算力与能源的双向赋能成为行业焦点。请结合报告内容,简要说明算能协同在源侧供给、网侧调度、储侧调峰及荷侧优化等方面的具体实施路径和技术手段。

最佳答案 匿名用户编辑于2026/08/28 11:05

根据《绿色算力发展研究报告(2026年)》,算能协同绿色化以清洁用能为关键,聚焦算力与能源双向联动,其实施路径主要涵盖源、网、储、荷四个侧面。

在源侧供给方面,统筹布局优化绿电供给体系是核心。报告指出,应推动大型新能源基地与国家算力枢纽规划布局协同,引导大型智算集群向西北、西南等绿电富集区域集聚。例如,内蒙古和林格尔新区推行“以荷定源”模式,风电、光伏开发规模精准匹配算力负荷;甘肃庆阳探索绿电聚合发展模式,配套储能设施平抑风光出力波动。此外,绿电直连机制由单用户拓展至多用户,允许新能源基地依托专用通道向园区内多个负荷供电,实现绿电小时级精准溯源与分时分配。

在网侧调度方面,智能电网与算力网迈入协同规划和同步建设新阶段。国家电网、南方电网加快搭建算电数据互通平台,打通电网运行监测数据与算力集群负荷数据实时交互通道。依托人工智能算法滚动预测算力用电曲线与风光新能源出力曲线,一方面根据绿电出力变化引导非实时算力任务错峰调度,提升新能源就地消纳水平;另一方面依托算力负荷柔性调节潜力参与电网削峰填谷,推动算力设施由单一用电负荷转变为电网可调资源。

在储侧调峰方面,多元储能技术保障绿色低碳。AIDC储能兼具平抑负荷波动、抵御电网扰动及参与电网辅助服务等多重价值。报告提到,长时储能逐步成为AIDC重要配置方向,磷酸铁锂电池、全钒液流电池、压缩空气储能等不同技术路线适配不同场景。钠离子电池凭借成本优势与宽温域特性,正从示范应用迈向规模化商用,有望大幅降低储能系统度电成本。

在荷侧优化方面,算力负荷柔性参与调峰响应。通过突破服务器功耗管理、任务优先级调度、制冷系统智能控制等柔性负荷调节技术,实现算力集群从刚性负载到可调资源的转变。构建规模化虚拟电厂资源池,将多个数据中心及配套储能、备用电源等聚合起来,接受电网统一调度指令。例如,国网青海省电力公司建成清洁能源和绿色算力调度中心,通过非实时算力任务时序重排、跨区域任务迁移,在绿电高发时段消纳富余清洁能源,常态化参与系统削峰填谷。

参考报告REPORT

中国信通院-绿色算力发展研究报告(2026年).pdf

全球数据中心用电量激增,AI专用数据中心耗电增速远超整体水平,绿色算力发展面临严峻能耗挑战。中国信通院发布《绿色算力发展研究报告(2026年)》,提出包含算力设备、载体、算能、算用四个维度的绿色算力分析框架,系统梳理了全球及我国绿色算力发展的最新进展与实践案例。算力设备绿色化方面,国产算力芯片市场份额显著提升,2025年国产AI加速卡交付量占比达41%。液冷散热、CPO/NPO光互联、HBM4存储等新技术成为高密度智算中心标配,有效支撑性能与能效协同发展。算力载体绿色化方面,我国算力基础设施集约化布局成效显现,八大国家枢纽节点集聚智能算力规模超八成。预制模块化、数字孪生、高压直流供电及智能运维...

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