中國信通院李潔等：算力電力協同發展內涵與關鍵舉措研究

0  引言

算力作為數智時代的新質生產力，是推動數字經濟發展的重要引擎，正以前所未有的廣度和深度向經濟社會各領域滲透融合。在「雙碳」目標背景下，我國積極推動算力的綠色低碳發展，並促進能源電力領域的清潔轉型。2023年12月，《關於深入實施「東數西算」工程加快構建全國一體化算力網的實施意見》首次提及「算力電力協同」，將創新算力電力協同機制列為重點任務。2024年7月，《數據中心綠色低碳發展專項行動計劃》和《加快構建新型電力系統行動方案（2024—2027年）》均提出了一系列推動算力電力協同發展的具體舉措。在此契機下，算力電力協同逐漸成為業界的研究熱點。

1  算力電力協同的內涵辨析

1.1  算力電力協同研究現狀

目前，已有機構和學者針對算力電力協同的內涵、發展方向和實施路徑開展了相關探索。中國電力發展促進會從電力視角出發，提出電力與算力協同發展的支撐與手段，指出算力電力協同將實現算力產業綠色供能、節能降碳，助力緩解電力供需矛盾，推進產業裝備升級[1]。有學者面向數據中心綠色低碳化發展，提出了數據中心的「電算網一體化」融合模式[2]。另有研究從算力節點與電力節點、算力市場與電力市場、算力網與電力網3個層面構建了算力電力協同的框架[3]。還有研究提出了在能源互聯網背景下，數據中心通過運行仿真模型提升電力系統穩定安全的方法[4]。

綜上，產業界尚未就算力電力協同的內涵達成共識，不同學者和從業者對於該概念的理解和界定存在差異，一些觀點側重於算力資源的電力消耗優化，另一些觀點則強調電力系統的智能化管理。算力電力協同是一個跨越兩大領域的議題，需要系統性分析算力行業與電力行業的發展特徵和核心需求，進而科學地界定算力電力協同的內涵，為產業界的協同創新與可持續發展提供明確的理論指導和實踐依據。

1.2  算力電力協同的需求分析

1.2.1  算力對電力需求

近年來，隨着人工智能的快速發展，大模型訓練所需的數據量與參數規模正呈現指數級增長態勢，算力用能急劇增長。數據顯示，OpenAI訓練一次GPT-3的耗電量為128.7萬千瓦時[5]，而GPT-4的參數量約是GPT-3的10倍[6]，其能耗也會大幅增加。

本研究採用德爾菲法與歷史數據分析法相結合的方法，對2030年我國算力用電需求進行了多情景預測。基於人工智能技術的發展軌跡，構建了高、中、低3種差異化發展情景：高情景下，人工智能爆發式增長，2030年我國算力中心用電預計將超過7 000 億千瓦時，佔全社會用電量的5.3%；中情景下，人工智能勻速增長，2030年我國算力中心用電預計將超過4 000 億千瓦時，佔全社會用電量的3.0%；低情景下，人工智能慢速增長，2030年我國算力中心用電預計將達到約3 000 億千瓦時，佔全社會用電量的2.3%（見圖1）。儘管目前我國算力中心用電量在全社會電力消耗中所佔比例不大，短期內用電量的攀升仍在電力系統可支持範圍內，但其快速增長的趨勢不容忽視。

應用綠電是算力企業低碳轉型的關鍵，眾多互聯網和互聯網數據中心（Internet Data Center，IDC）企業已相繼發佈其「碳中和」目標，承諾將於2030年實現可再生能源電力的使用。同時，政策層面已提出到2025年底國家樞紐節點新建數據中心綠電佔比超過80%的目標，加快了數據中心應用綠電的步伐[1]。未來隨着綠電消費責任主體的進一步明確，將激發巨大的潛在綠電需求。基於此，從算力產業發展視角來看，亟須通過算力電力協同創新機制，構建充足可靠、安全穩定、經濟節約和綠色低碳的電力供給體系。

1.2.2  電力對算力需求

當前，我國積極推進新型電力系統建設，其核心特徵在於構建以新能源電力為主體的能源供給體系。數據顯示[7]，截至2024年6月底，全國可再生能源發電量已達1.56 萬億千瓦時，在總發電量中的佔比約為35.1%。未來新型電力系統中，可再生能源供電佔比預計將超過70%。電力系統將從以穩定可控的火電為主導結構，逐步轉向以波動性、不確定性的可再生能源發電為主導的新型架構。電源側的轉型也導致電力系統的運行機制從源隨荷動的實時平衡模式發展爲源網荷儲的多元互動模式，從單一的大電網集中調控模式，演進為多層級的大電網和微電網協同控制模式[7]，這一轉變對負荷側的調節能力提出了更高的要求。與此同時，受電網傳輸通道不足、安全運行需要或本地負荷需求小等因素影響，部分省份存在「棄風棄光」問題，隨着未來新能源逐漸成為供能主體，新能源發電消納問題的嚴峻性日益凸顯。

算力中心負載具有靈活調度的潛力，是一類可獨立於電網實現時空轉移的新型負荷，對於電力行業而言，這為新型電力系統的運行和優化提供了關鍵的平衡消納和調節資源[8]。同時，算力中心內部配置大量長期處於備用的柴油發電機、不間斷電源（Uninterrupted Power Supply，UPS）、蓄冷裝置和中低温余熱，均具備可觀的靈活性調節潛力。基於這些特性，從電力系統發展視角出發，充分利用算力中心負載的靈活調節特性，能夠顯著提升可再生能源的消納水平；同時，電力系統需要妥善應對大規模算力負荷接入的挑戰，保障電網安全穩定運行。

1.3  算力電力協同的內涵

綜合上述需求分析，算力電力協同是以新型電力系統為支撐，以算力基礎設施高質量發展和全國一體化算力網建設為指引，綜合考慮全要素和全生命周期，深化智能調度、源網荷儲、新型供電與備電、綠電聚合供應等技術與機制創新，使算力與電力兩大生產力在產業規劃、生產運營、資源調度、市場體系等層面實現全局優化，打造技術先進、供需匹配、綠色低碳、安全可靠的綠色算力中心集羣，支撐電力系統的靈活調節、平衡消納和數智化轉型，共同推動數字經濟與能源經濟高質量發展。

算力電力協同是綠色算力發展的必然選擇和進階路徑。作為衡量算力基礎設施綠色化程度的綜合性指標，綠色算力在設備、設施、平臺和應用層面的多維舉措均聚焦於提高能效、降低能耗和清潔轉型[9]，這與算力電力協同的戰略目標高度契合。算力電力協同深入探索了兩大產業從規劃、設計到建設、運營的全生命周期合作，圍繞綠電應用加速推進算力電力協同領域的技術革新和業態培育，構建完善算力電力協同產業鏈。

從算力電力協同的內涵延伸來看，未來有望向算力與能源融合的方向邁進。在清潔能源接入的背景下，包括氫能、地熱能、核能等多元清潔能源將全面融入算力電力協同體系，推動算、電、能、碳、數等要素的有機整合和市場打通。這種深度融合不僅體現在技術層面，更將重構產業生態，最終構建起一個高效、綠色、智能的能源與數字經濟融合發展新範式。

2  算力電力協同發展面臨的挑戰

2.1  算力集聚化發展，為局部電網帶來壓力

隨着「東數西算」政策的推進，新建算力中心尤其是大型、超大型算力中心逐漸向八大樞紐節點轉移。數據顯示[10]，截至2023年底，八大樞紐節點機架數佔全國七成以上，其中京津冀和長三角的在用機架數的全國佔比分別為21.5%和24.5%，其余六大節點的在用機架數的全國佔比總和為25.5%。樞紐節點呈現負荷集聚程度高、密度大的特點，在夏季等用電高峰時段，將對局地、局時電網的安全穩定運行帶來挑戰。樞紐節點內部分省/市/自治區用電量將急劇增長，如張家口市的數據中心用電量佔全社會用電量比重已從2019年的6.8%增長至2023年的20.1%[10]。在未來智算中心持續擴張的情境下，局部地區為解決算力對電量的需求，將存在電網擴容壓力。

2.2  算力供電高標準需求與負荷低負載運行現狀的不平衡

算力中心對供電系統的安全可靠性要求高，通常採用供配電系統冗余設計並配置備用電源，同時基於最不利工況估算用電需求，這種做法往往導致其報裝電力容量高於實際需求。此外，部分數據中心園區的實際入駐規模與招商預期存在差異、租賃業務發展緩慢，導致上架率長期處於較低水平。上述因素共同導致算力中心在非高峰時段的服務器利用率顯著偏低。據筆者調研，部分城市算力中心的電力接入變壓器年平均負載率僅維持在30%左右，實際電力負載與電源容量配置之間存在嚴重失衡。這種供需不匹配不僅造成了電力資源和基礎設施的閒置浪費，還額外增加了電力系統的運行成本和維護負擔。

2.3  綠電供不應求，算力企業參與綠電交易難點多

數據顯示[11]，2023年全年綠電省內交易量為537.7 億千瓦時，同比增長112%，但僅佔全國電力市場交易量的0.95%，約佔全國綠電發電量的3.7%。我國綠電交易增速較快但規模較小，算力企業綠電交易成交量有限。當前，算力企業參與綠電交易仍需突破以下問題與難點：東西部綠電供需不平衡，綠電環境溢價大多在1~5 分/千瓦時，東部發達地區綠電資源相對緊張，綠電溢價較高，如安徽高達7 分/千瓦時[12]；受到省間輸送通道受限、交易時機不確定、區域市場壁壘等因素影響，跨省綠電交易存在障礙，算力企業難以購買到充足、低價的綠電[13]；部分數據中心尚未獲得參與綠電市場化交易的獨立主體資格，通過運營管理單位參與綠電綠證交易后，由於涉及主體多、管理鏈條長，數據中心的綠色環境權益難以精確覈定。

3  算力電力協同發展的關鍵舉措

算力電力協同涉及電源端、電網端、儲能端和算力中心負荷端4個核心主體。如圖2所示，在基礎設施層面，通過各主體間的兩兩協同與互動，進一步構建源網荷儲一體化的創新模式；在調度層面，通過算力負載的靈活調節優化電力資源配置；在市場層面，依託綠電綠證交易機制提升可再生能源的利用率。本文以算力中心為研究焦點，針對當前產業發展面臨的挑戰，分析和探討算力電力協同發展的關鍵舉措，為后續相關理論研究和實踐應用提供參考。

3.1  源荷互動

源荷互動是指通過發電側與算力中心負荷側的雙向互動，實現可再生能源的平衡消納。其主要形式可分為兩種：一是荷隨源轉，即推動具備條件的算力中心與清潔能源基地協同規劃建設，發揮電力價格機制引導作用，引導算力中心向可再生能源電力資源富集地區遷移，推動算力中心在全國範圍內進行更合理的佈局，促進新能源電力的就近就地消納[14]；二是源隨荷建，即算力企業通過自建新能源發電項目滿足自身用能需求。目前，算力中心利用屋面、車棚和園區空地等自建分佈式光伏系統已成為一種相對成熟的模式[15]，但是由於可鋪設面積有限以及各地日照資源稟賦差異，分佈式光伏供電能力較為有限，僅能滿足算力中心極小部分的用電需求。未來，自建集中式新能源電站有望成為算力中心大規模應用綠電的新模式，這一模式通過源網荷儲一體化或微電網項目開發，能夠實現能源生產與消費的直接對接。

3.2  儲荷互動

儲荷互動是指通過儲能側與算力中心側的互動，提升算力中心用電的可靠性和經濟性。一方面，儲能系統可以參與電網調峰，能夠有效利用峰谷電價差等市場化機制為算力企業獲得經濟收益；另一方面，儲能系統可作為應急電源，提升用電可靠性[16]。當前，算力中心備用電源大多采用UPS+柴油發電機的模式，但柴油發電機使用化石能源進行發電，碳排放較高，且柴油發電機作為備用電源的利用率很低，通常僅在停電狀態下使用，年運行時間平均約6 h。因此，若採用新型儲能系統或氫燃料電池等替代柴油發電機作為備用電源，不僅能夠提供更加環保、高效的應急電力供應，還能夠通過參與調峰等輔助服務為算力中心創造額外收益，實現經濟效益與環境效益的雙贏。

此外，在算力集羣間探索開展儲能資源共享機制，能夠進一步提高儲能設備的利用率，優化資源配置，實現電力基礎設施投資效益的最大化。這種共享模式不僅有助於提升儲能系統的經濟性，還可為構建靈活、高效的區域能源系統提供有力支撐。

3.3  網荷協同

網荷協同是指通過電網側與算力中心側的深度協同，提升公網和算力中心內部供配電系統的雙重安全可靠性。在技術層面，重點加強新型配電網、柔直開閉站等高可靠電網技術在算力中心的應用研究，推動開展針對算力中心用户的高可靠供配電網設計，確保電力供應的穩定性和安全性。在機制層面，算力中心與電網企業需協同商定科學合理的電力報裝模式，通過前置溝通建設計劃，利用報裝低容量的電費優勢，引導算力中心按照投運時序分批次接入電力系統，避免一次性佔用大量電力資源，同時需要確保算力中心后續報裝的可行性和靈活性。

3.4  源網荷儲一體化

算力中心源網荷儲一體化旨在通過整合電源側、電網側、負荷側和儲能側資源，實現能源的高效利用和優化配置。源網荷儲項目的特徵是以負荷為中心配置新能源發電站，可在園區級、區域級和市縣級3個層級實施。

在園區級層面，新能源電站通過綠電直供模式為算力中心供能，實現可再生能源的就近就地消納。園區級一體化項目原則上由同一主體負責建設及運營，具有投資成本高、建設門檻高的特點。目前，算力中心領域已有企業積極探索園區級一體化項目的建設，例如世紀互聯烏蘭察布雲計算中心基地項目、中國聯通三江源綠電智算融合示範園等。

在區域級和市縣級層面，新能源電站與算力中心異地建設，新能源發電直接併入公共電網，由電網統一調配向用户供電，算力中心通過綠電綠證交易等機制鎖定發電綠色權益。這一模式具有選址靈活、運行成本低、新能源出力穩定性增加等優勢，同時其推行更依賴於地方政府、區域電網、電力市場的多方協同與配合。目前，合盈數據（懷來）科技產業園、阿里張北數據中心等已探索實施了市縣級層面的源網荷儲一體化項目。

3.5  算力負載調度

算力負載調度的核心在於通過電力市場信號引導算力中心用户靈活調整算力負載的執行時間和地點，從而增強電力系統的運行靈活性，同時降低數據中心的用能成本。與僅具備時間維度調節能力的常規負荷不同，算力中心可以通過算力網絡將負載轉移到其他服務器上運行，是一種兼具時間和空間調節潛力的特殊柔性負荷。華北電力大學研究團隊[17]分析了數據中心電力負荷在工作負載、IT設備和輔助設備層面的時空靈活性，提出了數據中心與電力系統協同運行的方法，同時在實踐層面，該團隊與阿里巴巴合作開展了「算力-電力」優化調度項目，以試運行方式參與華北電力調峰輔助服務市場。如果能夠充分利用算力負載的靈活性調度潛力，算力中心有望深度參與電網調度，為電力系統的穩定運行和可再生能源的高效消納提供創新解決方案。

算力負載時空調度的前提是對算力中心負載用電特性的精準預測。算力調度需要在綜合分析數據中心負荷曲線、能耗情況、電網需求等多維度數據的前提下開展，因此需要建立負荷測評方法和預測模型，準確量化算力資源的調節潛力。同時，應加快建設和完善算力調度平臺，推動算力中心加入算力資源監測與管控系統，夯實算力資源調度基礎，形成一體化算力基礎設施調度體系，提升算力資源區域協同、靈活調配能力。此外，還需制定科學合理的算力調度策略，在確保訓練和推理業務順利進行的前提下，配合新能源能力曲線進行精準調度，實現算力電力供需的動態平衡。

3.6  綠電綠證交易

購買綠電綠證是算力企業通過市場化交易提升可再生能源利用率的重要方式。其中，綠證是國家能源局對可再生能源電量核發的環境屬性憑證。通過綠證交易，算力企業能夠在不直接購買綠電的情況下，獲取可再生能源的環境屬性，聲明自身的綠電履約[18]。

綠電交易是買賣綠電及其對應環境價值，交易電力同時提供國家規定的綠證。綠電交易採用「證電合一」方式，實現了綠電物理屬性和綠色環境屬性的統一。綠電交易主要分為中長期市場和現貨市場交易兩個維度。目前，中長期市場是算力企業參與綠電交易的主要交易形式，企業通過簽署中長期購電協議提前鎖定穩定且成本可控的綠電資源。現貨市場是一種公開市場交易形式，其優勢在於靈活性高，企業可以根據實際需求在短期內頻繁參與交易，及時調整用電計劃，適應市場變化。但現貨市場交易價格和電量的不確定性較高，企業在進行現貨交易的同時一般仍需結合中長期交易以保障電力供應穩定。目前，山西、廣東、山東和甘肅等地的現貨市場已正式運行，為算力企業提供了更多選擇。

為進一步擴大算力企業的綠電綠證交易規模，需將更多新能源發電項目納入交易範疇，促進市場主體構成的多元化。探索算力企業參與分佈式新能源聚合綠電交易等創新機制，推動數據中心單獨計量並進入電力交易市場。通過適度簡化算力中心參與綠電交易的流程，縮短算力中心綠電交易周期，提升交易機制的效率和靈活性，降低企業參與門檻，構建更加完善、高效的綠電綠證交易市場。

4  結束語

數字經濟發展和新型電力系統建設的深入推進，為算力電力協同發展帶來了新機遇，算力與電力產業升級催生了新需求，政策層面的持續支持也在不斷釋放新紅利。針對不同資源稟賦的地區，因地制宜開展源網荷儲、高可靠供電、新型儲能、算力負載調度、綠電聚合供應等多維度的技術與機制創新，有望在算力與電力產業全生命周期內實現協同優化，推動算力和電力資源的高效配置和綠色低碳轉型。

算力電力協同正以前所未有的趨勢發展，但也面臨着諸多挑戰。未來，仍需通過技術突破、標準制定和市場機制創新等多方面的努力，構建更加靈活、高效、可持續的算力電力協同體系。下一步研究將聚焦於算力電力協同的具體舉措，深入分析各項技術和機制的適用性與經濟性，為算力和電力行業的生產、經營和運行提供切實可行的指導，推動數字經濟與能源經濟的高質量發展。

作者簡介

 李潔

中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所副所長，博士，正高級工程師，主要從事算力中心領域的新技術研究、標準制定和政府支撐等工作。

王月

中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所數據中心部副主任，高級工程師，主要從事算力電力協同、算力基礎設施及算力中心相關技術、標準、政策等方面的研究工作。

姜凌菲

中國信息通信研究院雲計算與大數據研究所工程師，主要從事算力電力協同、算力中心相關技術、標準制定、行業諮詢等方面的研究工作。

論文引用格式：

李潔, 王月, 姜凌菲. 算力電力協同發展內涵與關鍵舉措研究[J]. 信息通信技術與政策, 2025, 51(2): 2-8.

本文刊於《信息通信技術與政策》2025年 第2期

主辦：中國信息通信研究院

《信息通信技術與政策》是工業和信息化部主管、中國信息通信研究院主辦的專業學術期刊。本刊定位於「 信息通信技術前沿的風向標，信息社會政策探究的思想庫 」，聚焦信息通信領域技術趨勢、公共政策、 國家/產業/企業戰略，發佈前沿研究成果、焦點問題分析、熱點政策解讀等，推動5G、工業互聯網、數字經濟、人工智能、大數據、雲計算等技術產業的創新與發展，引導國家技術戰略選擇與產業政策制定，搭建產、學、研、用的高端學術交流平臺。

期刊榮譽與收錄情況

AMI（2022版）A刊擴展期刊

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