燃气轮机的新增长点在哪？

AI 数据中心等新经济发展，有望打开燃气轮机的新增长点。

信息技术的蓬勃发展或为能源设施带来一定挑战。信息技术行业发展，如云计算、 AI 人工智能、ML 机器学习、物联网等新技术，牵引对于数据中心的可持续、高成 本效益、可靠运行的要求，进而对数据中心此类能源密集型行业的能源设施提出了 新的挑战，尤其是 AI 和 ML 的发展。同时，据GE Vernova 《Greening the future data center infrastructure via the GE aeroderivative technology and microgrid controls》, 过去十年，数据中心因云计算、超大规模、5G 网络等技术变革，规模 大幅增长。预计到 2025 年，数据存储量将从 2018 年的 33ZB 增长到 175ZB， 尽管单位数据传输能耗有所降低，但整体能耗仍持续增加，给能源供应带来压力。 数据中心、人工智能和加密货币的电力消费预计将大幅增加。据IEA 报告《Electricity 2024 analysis and forecast to 2026》（2024年1月报告），2022年全球数据中心、 加密货币和人工智能（AI）消耗了约460 TWh的电力，几乎占全球总电力需求的2%。 数据中心的电力需求主要来自两个过程，计算占数据中心电力需求的40%，实现稳 定加工效率的冷却要求占40%，其余20%来自其他关联的IT设备。根据部署速度、效 率提高范围以及人工智能和加密货币趋势，该报告预计2026年数据中心、加密货币 和人工智能的全球用电量将在620-1050TWh之间，高于2022年的460TWh。目前， 全球有8000多个数据中心，其中约33%位于美国，16%位于欧洲，近10%位于中国。 预计未来几年美国数据中心的电力消耗量将快速增长，从2022年的约200 TWh（占 美国电力需求约4%），增长到2026年的近260TWh、占总电力需求的6%；据中国国 家电网能源研究院预计，到2030年，该国数据中心行业的电力需求将比2020年翻一 番，达到400 TWh。据预计，2023年，NVIDIA出货了100,000台设备，平均每年消 耗7.3 TWh的电力。

AI 和 ML 发展，离不开安全、稳定、可靠的数据中心的能源建设，据 GE Vernova 《The data centers AI & ML Trilemma》，AI和ML对能源带来的挑战主要有几点： 1. 机架功率密度和冷却系统能耗需求增加电力负担。电源使用效率（PUE）是计算 机数据中心设施使用的总能量，与输送到计算设备的能量之比，是数据中心最重要 的关键绩效指标之一。在理想情况下，PUE比率应等于1，但总会存在将该比率增加 到1以上的低效率，如热负荷和冷却系统。随着AI和ML的快速发展，往往需要大规模 使用HPC和GPU，与传统架构相比，这使得机架功率密度攀升，可能超70KW/架。 传统空气冷却系统在机架密度超20KW时效率降低，未来可能需更多液体冷却，进一 步增加电力需求和电网负担。 2. 碳排放增加。以GPT - 3为例，1.1的电源使用效率（PUE）数据中心需消耗1287 兆瓦时（MWH），产生502吨二氧化碳当量排放，乘以PUE后为552吨，使得数据中 心多靠购买可再生能源证书（RECs）抵消碳足迹，但随着ML、AI模型发展，此方式 可能因价格上涨，增加数据中心的运营成本。 3. 水排放的增加。训练AI模型如GPT – 3需消耗大量清洁淡水，数据中心使用液体 冷却时水资源问题凸显，且水使用效率（WUE）受多种因素影响，ML模型训练时 WUE可能因不同情况波动。

传统数据中心的备用能源难以同时兼顾可靠性、清洁性等需求。 据GE Vernova 《Greening the future data center infrastructure via the GE aeroderivative technology and microgrid controls》，数据中心依赖备用电源，如 高速柴油发电机组，随着化石燃料成本上升、企业可持续发展目标和法规要求，这 种模式难以持续且扩大使用范围，需提高运营效率并更多依赖可再生能源，但可再 生能源发电的间歇性和不稳定性又带来新挑战。 据《国产燃机在数据中心应急电源的应用》（赵大鹏，2022年），近期全球部分出 现大面积限电，在一定程度上影响了数据中心的电力供应。此外，当出现突发性不 可抗拒自然灾害天气、大面积停电事故、两路市电电源同时停电或检修的情况时， 应按要求启动备用电站的后备电源。而在保障数据中心通信系统高品质供电的同时， 应急电源还要绿色、节能、低碳，因此对于超大型数据中心而言，碳排放更少的燃气 轮机应急电源发电机组的相对优势较为明显。

数据中心燃气轮机发电机组与柴油发电机组对比主要有四点优势，据《国产燃机在 数据中心应急电源的应用》（赵大鹏，2022年），数据中心燃气轮机发电机组与柴 油发电机组相比，有4个方面优势，易于部署、发电品质好、节能环保、维护方便。 例如，在维护方便方面，相同负荷时燃气轮机的配置数量少，约为往复式柴油发电 机组的1/6~1/8。安装调试完成后几乎没有维护工作，年保养运行时间比往复式柴油 发电机组减少3/4以上。在超大型数据中心应用方面，燃气轮机作为分布式能源能够 起到调峰及安全保障作用。 例如，2016年2月1日，由于天气原因造成的突发事件导致中国联通天津滨海新区IDC 的两路市电供电全部中断。QD128通信燃气轮机发电机组自动起动，一次起动成功， 并突加载1.2MW负荷，稳定运行至市电供电恢复，历时1.5 小时，成功避免了类似 事件造成的服务器失电、客户数据丢失等损失。

随着数据中心规模的扩大，燃气轮机有望成为运营商备份能源的可选选择之一。据 中科国晟公众号2024年10月推送，对于大型数据中心（60 MW以上）的连续发电和 供冷，多燃料燃气轮机是较佳解决方案之一，它们是经过验证的可靠的技术，在电 冷联供模式下表现出高燃料效率，同时满足数据中心的电力和冷却需求。 例如，（1）以60MW数据中心为例，需要配备30台2MW柴油发电机以及80吨柴油， 年平均开机时间不到1小时，备而不用、设备闲置和维护保养造成一定的资源浪费， 油料品质也需要不断检查更新，费时费力；（2）对于数据中心运营商最重要的考量 是运营成本。由于航改燃机的安装周期短、燃料灵活性更高、维护更简单、效率更 高，运营费用差异较大。使用三台30MW级航改燃机联合循环典型115 MW发电厂可 能比安装同功率等级的往复式发动机成本更高，但考虑到节省润滑油、维护成本和 所有此类费用，与更便宜且污染更严重的重质燃料油（HFO）相比，每年可以节省 超过5000万元。（3）装备低排放燃烧系统的航改燃机的排放水平远低于往复式发动 机，研究表明，典型30MW航改燃机的CO排放水平不到往复式发动机的5％，NOx排 放水平不到往复式发动机的6％。 例如，据GE Vernova 《Greening the future data center infrastructure via the GE aeroderivative technology and microgrid controls》，针对数据中心能源体系，GE Vernova提出了6种解决方案，其中一种为“电网连接与备用发电”，该方案的工 作模式是数据中心主电源来自电网，航改燃气轮机作为备用电源，其优势是启动迅 速（约5分钟），同时非备用时可服务电网获取收益，改善项目资产负债表并减轻 电网负担；使用可再生和混合燃料更可持续、经济。

海外主要燃气轮机巨头积极拓展燃气轮机在数据中心领域的应用。例如，据彭博社 2024年12月新闻，随着人工智能需求激增，GE Vernova 将利用天然气为城市规模 的数据中心供电，同时公司与大型技术公司签订了涡轮机销售合同。通用电气 Vernova公司首席执行官Scott Strazik表示，大型科技公司正在为其计划中的5千兆 瓦数据中心园区预留涡轮机（燃气发电厂的核心发动机），表示这些公司的目标是 让其中一些大型设施最早于2028年投入运行，同时他提到仅在过去30天内，GE Vernova 就与包括数据中心开发商在内的客户签订了9千兆瓦的燃气轮机订单。此 外，据彭博社2024年10月新闻，三菱电机认为，与过去三年相比，到2026年，全球 每年订购的燃气轮机数量将增加50%，部分原因是数据中心的增长。