数据中心如何开展“算电协同”优化?附PPT解读与施耐德电气报告

《绿色低碳发展视角下数据中心算-电协同优化》，围绕以上核心问题展开深入探讨。

报告指出，人工智能自1956年诞生以来，经历三次发展浪潮，在深度学习兴起后进入快速演进阶段。当前以大模型和生成式人工智能为代表的技术突破，推动AI模型迈入规模化发展，算力需求持续跃升。

为了应对上述挑战，PPT提出“硬件重构与智能调控的深度协同”战略破局思路。硬件上，全直流供电架构可支撑兆瓦级高密度机柜，减少电能转换环节以削减损耗，具备瞬态高频补偿优势且能直连大容量储能设备。

智能调控方面，数据中心可依托IT设备、环控系统和储能设备协同调节，通过算力任务迁移与编排、温控设定与冷量调节、调整储能充放电等方式，形成多时间尺度、多类型资源耦合的柔性用能能力，最终实现高比例绿电支撑下的算-电协同优化。

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施耐德电气发布《算电协同——数据中心的能源调整与应对》报告，结合对当前技术层面的扫描，并辅以企业调研，剖析了数据中心在能耗增长和能源管理方面的现状与挑战，提出了破解能源挑战的应对之法一基于算电协同理念的三层结构，并且呼吁为支撑算电协同落地，数据中心行业生态中的相关企业亟需从电力侧、算力侧和供配电系统三个方面夯实基础。

一、能耗猛增：智算发展驱动数据中心用电量激增

宏观预测显示，2030年我国数据中心在用电量高情景下或突破7000亿千瓦时，占全国总用电量5.3%。微观层面，69%的调研企业预计未来三年年均用电量增速超15%，这也与此次调研结果——61%的调研企业计划新建/扩充智算中心的趋势形成强关联。随着AI技术进步和算力需求场景的爆发，数据中心规模和数量的持续上升将导致更为紧迫的能源需求挑战。

二、能源挑战：数据中心能源管理面临三重挑战

企业调研揭示，数据中心在解决不断增长的能源需求情况下，其能源管理痛点呈现“金字塔结构”。

挑战一(生存层)：93%的企业认为供电稳定性是关键痛点，源于智算中心本身负载及可再生能源接入的波动性，以及柴发备电挑战。

挑战二(经营层)：电费占数据中心运营成本达57%，控制能源成本、降本增效成为数据中心行业管理者的关切所在。

挑战三(发展层)：政策法规和企业ESG目标达成压力之下，77%的企业面临碳排放管理挑战；当前仍有63%的数据中心PUE在1.2以上，数据中心在降耗降碳方面仍有较大提升空间。

三、破局之道：算电协同以应对三重挑战

算电协同作为一种创新理念，通过深度融合算力与电力资源，实现二者的高效协同与动态优化配置。从底层往上，可以分为三层结构：

底层--电力供给基础设施，对智算负载波动性的电能质量治理;对多种能源(风光等)的接入、应用和管理；

中层--算力负荷，在这一层，需挖掘IT负载的灵活性调节空间，并以IT负载的变化确定非IT负载，如制冷量的出力管理；

上层--算电协同机制,基于数字化手段建立算电双向调节的决策框架,综合算力、电力的特性及需求，兼顾算法效率、供应能力及成本，实现全局最优。

四、夯实基础：补足核心能力支撑协同落地

电力侧应引入多元新型能源，优化供给结构，通过水电、光伏、风电、储能、生物质能、核能等作为电网的必要辅助能源系统，在保障用电连续性的前提下,尽可能消纳绿电，降低用能成本，减少碳排放；

算力侧要深度挖掘负载灵活性，精准预测算力需求，并通过算力在数据中心内部、多个数据中心之间的算力时空腾挪，实现资源高效调配；

供配电系统作为连接算力与电力的关键纽带，需具备高适配性与弹性，以应对算电两侧的波动。硬件层面，针对AI算力增多导致的负载冲击、机房灰区/白区比大幅增加、服务器单机柜密度上升、灵活性改造需求等诸多问题，做配电设备的合理性升级；软件层面，提升能源数字化管理能力，利用数字化技术建设智慧能源管理系统，实时监测能源使用，平抑新能源功率波动，保障供电安全可靠，同时优化电力系统运行效率，实现节能降碳，提高能源利用的经济性和可持续性。

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