今天分享的是：清华大学&火山引擎：2025年算力电力协同：思考与探索白皮书

报告共计：25页

《算力电力协同：思路与探索白皮书（2025年）》由清华大学和北京火山引擎科技有限公司联合发布，围绕算力电力协同展开深入探讨，旨在为新型电力系统建设提供支撑。

1. 协同背景：AI发展使算力中心负荷攀升，全球算力中心用电量大幅增长，部分地区已出现电力供应短缺，我国算力中心耗电量也持续上升。算力中心负荷有功率密度高、可靠性要求高、潜在波动性强等特性，给电力系统带来挑战，但因其时空灵活性和运营商成本敏感性，也为新型电力系统建设带来机遇。挖掘算力中心灵活性，能优化供能结构，降低用能成本。

2. 协同内容：基本供用能结构中的算电耦合点是协同的物理基础，如列头柜、制冷设备等各部分在功能、配电特征和算电耦合方面紧密关联。相关主体的不同利益诉求是核心驱动力，算力用户追求业务可靠、降成本和减碳排放；算力中心运营商需保障供电可靠，满足行业要求，降低综合用能成本；电网公司则要安全高效、清洁低碳供电，发掘新型调节能力。

3. 协同策略：列头柜层面，预测算力需求及功耗并挖掘灵活性，如调节AI模型训练功率，但存在算力 - 电力当量表征关系不明等难点。算力中心层面，从业务逻辑弱耦合到强耦合发掘灵活性，可利用辅助能源、优化柴发利用，或调控与业务紧密相关的设备，但分别面临设备识别控制和功耗预测的难题。局部电网层面，挖掘算力集群灵活性，实现高比例可再生能源局部电网本地自治，如采用氢储能备电替代。大规模“算力网 + 电力网”层面，通过负荷迁移与优化调度，降低用能成本和碳排，提升新能源消纳，但涉及多主体协同优化难题。

4. 总结展望：算力电力协同需突破技术和经济层面的难点，在满足各主体利益诉求的基础上，攻克算力需求功耗预测与调控等核心技术，实现算力中心低碳、可靠、经济运行，推动能源与AI融合发展。

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