今天分享的是：算力专题：算力电力协同：思考与探索白皮书

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《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编写。伴随AI迅猛发展，全球算力中心负荷持续攀升，给电力供应带来巨大压力，我国算力中心耗电量也在持续增加，而算力中心负荷具有特殊性，对电力系统既是挑战也是机遇，挖掘其灵活性有助于优化供能结构和降低用能成本。算电协同的物理基础是基本供用能结构中的算电耦合点，相关主体的不同利益诉求则是核心驱动力。在列头柜层面，涉及算力用户和运营商，主要协同内容是预测算力需求及功耗并挖掘灵活性，如挖掘AI模型训练用能灵活性和进行超电管理，但存在算力 - 电力当量表征关系不明等难点；在算力中心层面，涉及运营商和电网公司，主要是挖掘园区潜在灵活性，包括与业务逻辑弱耦合和强耦合的灵活性发掘，像园区综合能量管理、柴油发电机组和HVDC侧储备一体电池的灵活性挖掘；在局部电网层面，涉及运营商和电网公司，围绕算力中心的高比例可再生能源局部电网自治展开，如基于氢储能的算力集群备电替代；在大规模“算力网 + 电力网”层面，涉及算力用户、运营商和电网公司，主要进行负荷迁移与优化调度，以降低用能成本和碳排，提升新能源消纳能力 。总之，算电协同需从不同层次开展技术攻关，核心技术是算力需求功耗的预测与调控，核心难点是保障算力需求供能的高可靠性，同时要考虑经济可行性，满足相关主体利益诉求，有望推动算力中心低碳、可靠、经济运行，促进能源与AI融合发展。

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