近年来国家对于电力算力协同也是高度重视，国家发改委、能源局、数据局也是在近几年，2023年12月到最近密集出台了一系列的政策，来推动电力算力的协同发展。

首先我们想要介绍一下电力算力双向协同到底是什么，我们需要明确电网侧和算网侧两者的共同需求。“双碳”目标是电力系统包括运营商，比如说移动、联通等等数据中心的运营商他们的公约数，所以如何引导数据中心消纳绿电是实现电算协同的关键。我国地域非常广阔，资源分布很不均匀，比如说算力负荷主要在东部、南部地区分布，绿电资源主要是在西部、北部地区，这两者空间匹配的错位使得我们想要实现算力的绿色化有很大的困难。根据以前的解决方案，我们可以实现资源向负荷转移，比如说我们可以利用网络、电网来实现电能从西北向东南部大容量传输，但是有了算力网络的概念，我们可以提出一个非常新颖的概念，就是可以使得负荷在空间范围内向资源进行转移，因为算力网络不同的数据中心可以跨省进行分布，并且数据中心之间是通过网络来进行连接的，多点接入并且多点之间形成一个有机整体，我们可以根据电网的需求来改变不同接入点之间的算力任务的分配，也就是说我们可以进行算力的任务调度，不会影响整体的计算目标。

同时数据中心还具有时间灵活性，比如说有储能的冷却设备，他们都可以给电网提供一些需求响应，我们就可以把资源向负荷转移，以及负荷向资源转移这两种模式统一在一起，从而实现资源和负荷，广义空间上的从源随荷动向源荷互动进行转变。电力和算力的基础设施我理解它其实是一种互补的状态，比如说有些地方我们想要把电力传到负荷中心的话比较困难，我们就可以反向地把负荷传到电力资源比较富裕的地方，这其实是一种能量传播的正向、逆向的互补，同时这也奠定了算力和电力的时空双向协同。这里面我们也可以联系一下我们这个论坛，是关于虚拟电厂的，其实不同的数据中心他们之间可以形成一张算力网络，而算力网络本质上其实就是虚拟电厂在广义空间上的一种扩展，它是一种新型的形态。

电力算力双向协同，首先我们还需要从这两个角度看，从电网角度和从算网角度来看，这两者到底对对方有什么需求。我们可以把这两者归纳成算随电用、电随算动。对于电力侧而言，他们希望算力侧提供灵活调节能力，而算力侧则希望电力侧给他们提供安全、绿色以及经济的电力供给，安全、绿色、经济是有排序的。

首先从规划层面我们可以解决电能量要足够算力发展的需求，就是我们要足够的电源容量，同时还需要保障电力可达，我们需要对电网进行扩建。规划层面我们首先要解决的是安全性的问题，接下来从运行层面算网或者算力系统最关注的是绿色性，现在因为算力和绿色电力之间存在空间的错配，所以我们国家出台这个政策，包括绿电直连也是最近5月份出台的新政策，以及我们可以通过绿电绿证的购买，同时也可以通过引导算力向绿色资源比较充沛的地区进行迁移的这种方式。

对于经济性，我们可以通过市场引导使得数据中心进行负荷调节，这里包括数据中心他们可以作为一个整体，比如说作为一个虚拟电厂进行现货市场的套利，但是它比较特殊，因为它可能涉及到多省之间的跨省交易，同时也有可以参与辅助服务市场以及参与需求响应。

接下来是我们研究的具体方向，主要分为四个方面。

1.理论层面的研究，想要研究电力跟算力的协同，首先我们需要把这两者在理论层面上放在一个桌上，但是目前电力和算力的物理量纲都不一样，现有的电力系统理论以及信息通信的理论很难直接融合为统一理论，对于电网而言我们希望明确如何可以现线性的表征算力能耗，也就是我们希望回答想要降低一瓦特的电力负荷，我们需要转移多少比特的算力的问题，来实现一个算力的精准调控以及精准响应的问题。

我们的初步想法是通过信息热力学理论，通过信息熵的概念把算力和电力在同一量纲下进行统一表征，当然这个理论现在也是比较初步的，它主要是通过概率化的概念来把算力一些底层的量子层面物理原理表达成热力学的概念，因为热力学也是基于随机特性，概率论的一种学科。但是要形成一个完备的电力算力融合理论，后续还有很多的问题需要解决。比如说现在这个理论研究，能量信息统一表征的方法也是目前电力算力融合的这些国家大项目都需要初步考虑的，因为它要解决的是如何通过电力绿色以及算力预测来实现这两者之间的相互映射。

2.研究单点的，数据中心这一个点的能量管理，这里边我们需要对数据中心的时空灵活性进行建模。根据前面的理论把电力算力的转换关系进行初步表征，接下来在运行层面，我们从单个数据中心的层面来研究如何根据电力的需求对算力进行调整，比如说我们可以通过调整数据中心服务器的CPU、GPU等核心算力器件的频率、电压等等来实现服务器功率的变化，这个调节是非常迅速的。同时我们也可以基于一些辅助设备，比如说动环系统里边的恒温控时的调节策略，以及这些储能来为本地的供电提供直接供电，从而降低电网的运行负担。

我们在建立数据中心能耗模型的时候，也是需要根据数据中心所执行的不同算力业务类型，以及不同的器件和设备的调节特性来进行分类，从而建立一个动态的功耗模型库，来响应电力系统的一些需求信号。

接下来是绿色数据中心，这也是这个点里边非常关键的内容，对于数据中心而言，电力的稳定供应并不是我们现在所面临的一个核心挑战，因为电是够用的，但是绿电的供给才是现在的运营商包括数据中心的运营商所关心的，尤其是近期国家所出台的一系列政策，提到了国家枢纽节点新建设数据中心的绿电消费比例需要达到80%，并且还要进一步提升，也就是说可再生能源责任消纳权重逐步下沉到用户侧，最开始首当其冲的是这些高能耗的工业，比如说电解铝、水泥等等，数据中心也是最近国家非常明确的给出了一个绿电消费指标的用户，而绿电所获取的主要途径目前来看主要包括两种，第一种是绿电直供，第二种是绿电和绿证的购买。

绿电直供根据今年5月份国家所出台的政策，它是指风电、太阳能发电、生物质发电等新能源不直接接入公共电网，通过直连线路向单一电力用户供给绿电，这样做的好处是可以实现绿色电力的清晰物理溯源。因为在欧盟有一些法案，比如说电池法案，有一些碳关税等等，不认我们的绿电以及绿证这种溯源模式，所以说绿电直供这种模式是毫无争议的可以非常清晰的定义绿电的物理边界的。这里边还规定了一些参数，比如说绿电直连项目需要达到新能源自发自用电量所占的总发电量的比例不能低于60%，同时它也可以反向向电网送电，但是上网电量一般不能超过20%等等。数据中心绿电直连项目可以挖掘数据中心自身的调节潜力，因为它需要自身平抑绿电直供所带来的波动性，增加新能源自发自用比例，并且减少并网容量的需求，同时还可以降低运营成本，来提升经济性。

第二个途径是绿电购买以及绿证，它也是获取环境价值的重要途径，但是各省都有自己的可再生能源消纳权重指标，并且这个指标是与本省的新能源禀赋高度匹配的，所以为了完成本省的目标，他们可能会优先进行本地消纳，因此绿电的跨省交易有些时候是受到限制的。此外绿电交易必须有物理连接，输电通道是有限的，同时远距离输电会有一些线损以及造成服务费，比如说辅助服务的一些费用会额外增加跨省绿电交易的购电成本，这里我们就可以对比一下，我们到底是要买绿电，也就是从其他的省份让绿电跨出来还是我们可以把算力给迁到绿电所在的省份，进行算力的迁移，这两种模式进行互补，从而可以保证绿电数据中心消纳到它所需要的比例。

绿证不需要物理消纳，但是不同机构对于它的环境价值认证是有偏差的，消纳责任权重目前还没有大规模强制性的压实到用户侧，现在国家只是对几个行业进行了强制性的执行，所以说用户目前对于绿证的热情也不是很高。今年2月份出台了一个136号文，就是关于新能源全量上网参与电市场的政策，规定纳入机制电价的绿电不再享受绿证的收益，所以未来流通的绿证可能会减少，增加其稀缺性。用户需要综合考量几种绿电的获取途径，从而做出使得自身利益最大化的决策。

3.系统层面，如何从系统层面实现电力算力的联合调度。目前在高比例新能源接入以及算力大规模增长的条件下，电网的安全稳定运行面临挑战，新能源与算力资源的错位分布也制约了这两者的就地协同，而电算跨域的双向时空社会架构以及市场引导机制目前是缺失的，也导致了电力算力联合调度难以有效实现。

为此我们的一个初步研究思路是设计点、线、面资源协同优化的架构，通过单个数据中心参与电力系统的需求响应来实现点级互动，也就是通过数据中心本身的灵活特性，主要是时间的灵活特性。通过异地双活来推动电力数据的高效备用，实现线级的协同，并且通过多数据中心在不同省份之间形成网状的跨域协同机制，来实现面级的电算协同。最后我们可以在经济、效率、环境、安全等维度同时获得电算协同的收益。

中国电科院特聘青年专家张曦  图片来源：能源达观

接下来是一些模型建立，首先我们也是建立数据中心的能耗模型，进一步构建算力迁移的模型以及网络带宽、能量平衡等相关约束，算力迁移的模型也涉及到运营商他们提供的一些他们的需求，以及他们的一些专业模型。这些都为电力算力的联合调度，算法以及市场协同的方法奠定了基础。

其次我们设计电价引导+储能协同的数据中心跨域电算协同策略，我们通过深度强大学习的方法来充分考虑电价因素以及多数据中心的新能源出力、储能等多维信息来实现数据中心的成本降低，以及电力侧的新能源消纳。

最后我们也构建了一个仿真场景来有效的证明了电算协同可以为这两者同时带来运营成本以及绿色价值等方面的利益，比如说我们可以在新能源出力多或者电价低的时候进行电量的存储，而出力低或者电价高的时候进行电量的释放，当某个地区电价比较高的时候可以通过算力迁移到电价低的区域来进行相当于套利。

这是我们所构想的一个比较有趣的案例，因为我国地域比较广阔，所以跨了很多市区。新疆这边有很多的绿电，东部地区，比如说浙江这边他们有很大的算力需求，而且这两者之间有一个时差，就意味着这两者电价高峰期可能是不一样的，未来这两者如果都实现了现货市场的正式运行的话，可能他们之间如何通过跨域交易进行套利，这种策略就变得更加复杂，但是可获利性也变得更大。所以一方面我们可以利用日照时差开展从西部向东部等地区绿电错峰的交易，来实现绿电时段性的精准匹配，我们也可以建立东西部地区电价放大机制以及异地需求响应的机制，这也是一个比较新的概念。

我们通过这种探索异地需求响应来实现单地需求量地响应，这里边响应的补贴策略如何来实现，也是未来我们需要重点考虑的一个问题。

4.前边我们研究了关于电算协同本身的技术，接下来想要研究的是，因为目前来看电力算力并没有完全协同，他们也可以很好地运行。为什么要协同？协同的价值在哪？这里边主要是来评估这个问题。我们从安全、灵活、低碳、经济四个角度来出发，看这两者协同之后的增量到底是什么。首先是研究增量价值的问题，接下来我们希望把增量的价值给它溯源到各个主体，每一个人的贡献到底是什么来进行贡献的溯源，所以我们构建了绿电溯源模型和动态配额机制，实现绿电流向的精准追踪以及责任权重的合理分配，从而激励政策安全数据中心的贡献来进行精准实施。

接下来做一个简单的总结，主要从四个层面。首先是理论层面，研究了量子尺度如何进行比特和瓦特之间的转化，如何统一电力算力的量纲。接下来从单点数据中心的层面进行设备的建模以及绿电供给的一些方法。接下来是系统层面，来研究算力任务如何进行时空迁移，以及如何通过市场价格信号进行引导。接下来是一个后评估，来研究电算协同的价值增量是什么样子的，以及贡献应该如何进行分配。

以上就是我的汇报，谢谢大家。

——中国电科院特聘青年专家张曦在2025年新型电力系统发展论坛的讲话