算力電力協同解決數據中心能耗困局

來源：發布時間：2025-07-31

當AI算力需求撞上雙碳目標，數據中心能源管理面臨三重壓力測試。

2030年我國數據中心用電量可能突破7000億千瓦時，占全國總用電量的5.3%。這一數字背后是AI算力的爆發式增長：61%的企業計劃未來三年新建或擴建智算中心，近七成企業預計其數據中心用電量年均增速將超15%。高能耗伴隨嚴峻挑戰。調研顯示，93%的企業將供電穩定性列為首要痛點，85%面臨成本壓力（電費占運營成本近60%），77%的企業則苦于碳排放管理難題。

能源困局的三重壓力

智算中心的擴張使能源矛盾集中爆發。一方面，高密度計算引發散熱難題，單機柜功率密度從傳統的5-10kW躍升至30kW以上，冷卻系統能耗占比高達40%。

另一方面，新能源接入加劇運行風險。風電、光伏的間歇性特征與數據中心對供電穩定性的嚴苛要求形成問題。56%的數據中心已在使用新能源，但可再生能源的波動性使電力質量保障難度陡增。

更為復雜的是環保約束。柴油發電機作為傳統備用電源，在多地面臨環評限制，進一步削弱供電保障能力。

三層架構重塑用能范式

施耐德電氣在報告中提出“算電協同”解決方案，通過電力供給、算力負荷、協同機制的三層架構實現深度融合。

底層重構電力供給基礎設施，集成光伏、風電、儲能及核能等多元能源，解決智算負載突增突減導致的電能質量問題。

中層挖掘算力負荷的靈活性。通過預測算力需求及功耗，優化IT負載運行策略，并據此調整冷卻系統等非IT負載的用能模式。

上層建立算電雙向調節機制。基于數據分析和算法模型，構建電力-算力聯合優化框架，實現能源與計算資源的動態匹配。

從剛性供應到動態平衡

實際應用中，這一系統展現多維價值。某項目通過“源網荷儲”一體化設計，將可再生能源消納比例提升至80%以上，年減少二氧化碳排放1.5萬噸。

經濟性同樣明顯。通過峰谷套利和需量控制策略，某數據中心用電成本降低15%-25%，結合能源費用托管模式，實現零初始投資的能源系統升級。