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标题: "最佳演讲人气王 | 算电协同的技术路径与核心挑战"
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AI打分理由: "文章主要讨论算电协同的宏观政策与技术路径，涉及数据中心供电和绿色能源，但未聚焦超节点、AI Rack、机柜级AI系统核心部件、高速互连、液冷等主题，技术细节偏宏观，缺乏与AI基础设施直接相关的架构参数或商业信号。"
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2026年6月，由CDCC主办的“第七届中国数据中心绿色能源大会”在上海圆满举行。在算力高密化、新型电力系统建设两大发展趋势下，算电协同成为本次大会核心研讨议题。中讯院（上海）建筑能源分公司能源技术研究中心副总监张向龙受邀出席并以《算电协同的技术路径与核心挑战》为题发表演讲。其演讲荣获最佳演讲人气王，现将演讲内容整理如下（有删减），供广大数据中心从业者参考。

![微信图片_20260722162120.jpg](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/5mTDbcBlp9kwe06oribp6gJavFboicHanaqjl0E9sWu7nHDBxjQOAugJdy3siarxTbdbrEVPnibjAzhaSkUia4HQe4FoX36hVeY4JYp3N4bfoLia8/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg)

一、政策背景：为何要推进“算电协同”？

今年算电协同首次写入全国政府工作报告，标志着该模式从行业探索正式上升为国家顶层战略，其发展必要性，可以从算力、电力两大产业侧现状分别解读。

01

算力侧：能耗急剧攀升

随着GPU芯片的快速迭代，传统机柜 10kW 功率标准已难以满足当前智算需求，当前主流智算机柜功率普遍达到 40-60kW，超高密算力节点突破 100kW，远期单机柜功率或将迈向兆瓦级。

算力集群规模持续扩张。智算中心逐步从万卡集群，向十万卡、百万卡超大规模算力集群迭代；配套供电容量也从十几、二十兆瓦，升级至百兆瓦乃至吉瓦（GW）级别。在此背景下，算力行业用电量增速持续高于全社会平均用电增速，算力用电在全社会总用电量占比逐年走高。

行业机构分三种情景完成 2030 年算力用电预测：

（1）高增长情景：算力中心年用电量突破 7000 亿千瓦时，占全社会总用电量 5%；

（2）中增长情景：年用电量 4000 亿千瓦时，占全社会用电量 3%；

（3）低增长情景：年用电量 3000 亿千瓦时，占全社会用电量2.3%。

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/5mTDbcBlp9kRPHaiaFRAibF0P9aQicYiaXyw9vc7TbV9DkOzSPyVEL0DEUnaZACHnLypMJQvIAYAj8cfcZNKc2fh6st6dqjTHSyiaz80blE3pQOY/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

02

电力侧：新能源消纳提升

2021 年国家提出构建以新能源为主体的新型电力系统，国内风光可再生能源装机规模迎来爆发式增长，截至 2025 年底，全国可再生能源总装机占全部电力装机 60%，较 “十四五” 初期提升 20 个百分点。

但风电、光伏具备强地域性、波动性， “靠天发电” ，国内优质风电资源集中在东北、西北、东南沿海区域，区域内风电年利用小时数可达 3000-5000 小时，中东部内陆地区新能源资源禀赋偏弱。

新能源出力与全社会用电负荷存在严重时空错配，直接导致弃风、弃光现象持续存在。统计数据显示，今年 1-3 月国内多个省份弃风弃光率维持在 10%-40% 区间。国家虽布局陇东 - 山东、哈密 - 重庆等特高压输电线路打通新能源外送通道，但特高压线路建设投资规模大、建设周期长，叠加土地征用、生态环评、跨省利益协调等多重约束，仅依靠特高压难以完全消纳远端新能源。

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/5mTDbcBlp9mj2T9qkNjWmFrbSRJhCDt8BKwO6yYEuLTVNhgvGia97uXC5D2U02YB6vDWxBJrS6VMOX8QgEucEG4sKVe2HckO4rpbcKbt1NiaI/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

一边是算力用电需求的激增，另一边是新能源的消纳困境。因此，推动算力设施向绿电资源丰富的地区集聚，实现“算”与“电”的高效协同，不仅是国家“东数西算”工程的深化，更是实现绿色低碳发展的必然选择。

自 2021 年起，国家持续出台多层级政策，引导算力基础设施向绿电富集区域集聚布局，持续完善算电协同落地细则。一系列政策层层递进，持续完善算电协同顶层设计，为行业落地提供清晰政策支撑。

二、技术体系：构建五维协同框架

算电协同的核心逻辑是打通算力、电力、网络、园区系统，形成空间、时间、调度、市场、源网荷储五层协同框架，配套四大技术赛道支撑整体运转。

01

五大核心协同框架

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/5mTDbcBlp9kF6aefyqxQ4lbUTrHqlNw2BpyqfdbSkpDkKwBgXL8HrN2ibtPLxk2F0yFicoTgJXfTxe085qu4dACQmUCQtZmjWyGgmDh1dHRYU/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

（1）空间协同： 坚持“东数西算”，引导东部算力需求向西部绿电富集区转移，实现算力与能源在空间上的互补。

（2）时间协同： 算力任务可根据电价或新能源出力情况实时调整，并结合储能技术进行削峰填谷，实现时间上的匹配。

（3）调度协同： 推动算力调度与电力调度的深度融合，做到“源随荷动、算随电优”，实现全局最优。

（4）市场协同： 建立绿电交易、算力交易、虚拟电厂等市场机制，通过市场驱动实现价值闭环。

（5）源网荷储协同： 实现算力与电力的双向互济，保障算力中心用能更可靠、更绿色、更经济。

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2

四大细分技术赛道详解

（1）算力侧

算力侧协同技术的底层基础是算力负荷特性建模，明确不同算力任务、硬件集群运行状态与实时功耗的映射关系，搭建算力负荷预测模型，在此基础上发展两大核心技术：一是算力统一编排调度技术，针对不同 GPU 架构、硬件机型、集群资源标准化标签、统一调度规则，实现跨机房、跨区域算力资源统一分配；二是多维度算力优化调度策略，调度决策同步兼顾算力资源闲置率、区域实时电价、本地绿电出力，优先将弹性算力任务调度至电价更低、绿电资源充足的算力节点。

（2）电力侧

电力侧有两大核心目标，筛选最优绿电接入模式、实现园区内绿电高效消纳。

底层支撑为新能源出力预测模型，结合气象、历史发电数据精准预判风光发电出力，叠加电力市场电价预测形成绿电应用辅助决策系统，自动对比绿电直购、分布式光伏、园区微电网、绿电直连等方案综合收益，筛选最优路径。绿电接入园区后，依靠 800V 全直流供电、储能储配一体化等新型供电架构，提升高密算力场景下绿电消纳效率，也是当前行业重点推广的电力技术方向。

（3）网络侧

聚焦网络安全与确定性低时延传输两大核心需求。算力、电网调度数据均属于高敏感生产数据，跨系统交互一旦遭受网络攻击，极易引发算力中断、电网负荷失控等重大安全事故，需严格遵循电力监控系统安全相关国标，搭建分级隔离、加密传输的完整安全防护体系。同时，算力实时调度、虚拟电厂秒级负荷响应对网络时延、抖动指标要求严苛，需搭建行业专用确定性传输专网，保障调度指令实现毫秒级下发。

（4）系统协同侧

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系统协同分为园区内部小协同、跨区域大协同两个层级。

园区内部依托多能互补、绿色微电网，整合光伏、储能、柴发与算力负荷，同时通过冷电智能联动优化制冷与算力负荷匹配；在储能配置上采用梯级分层应用方案，依靠服务器侧超级电容平抑毫秒级瞬时波动，再借助配电室锂电储能完成分钟级削峰填谷；除此之外，还可将园区各类负荷分层聚合，接入电网参与虚拟电厂响应以获取调峰补贴收益。

而跨区域协同层面，则重点解决算力中心与电网规划周期错位、分属不同主管部门带来的衔接难题，一方面提前统筹对接算力选址、新能源电站布局与电网扩容规划，另一方面搭建兼顾碳排放量、用电成本、供电可靠性的多目标优化调度模型，最终打通全国统一算力、电力交易市场，依托市场化长效机制持续驱动算电协同稳定运转。

三、主要路径：从机柜到系统的落地实践

在具体技术路径上，可以从服务器、数据中心到系统级逐层推进。

机柜级：平抑瞬时波动

实测数据表明，算力运行负荷存在 1.3-2.5 倍的瞬时波动，对此可在服务器内部集成超级电容，依托其毫秒级快速充放电特性，直接平抑单台服务器产生的瞬时功率冲击；同时在 UPS 及配电侧配套锂电储能，既能提供分钟级应急供电保障、完成秒级负荷平抑，还可利用峰谷电价差实现套利增收。

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数据中心级：构建绿色微电网

推动800V全直流供电系统，以适应高密度算力负荷，也方便在直流侧直接接入分布式新能源与储能设备，全方位提升数据中心自身柔性调节能力。依托这套柔性供电底座，数据中心还能打包自身可调负荷形成虚拟电厂，和电网开展实时负荷互动。

除此之外，在园区内部搭建分布式光伏，是落地绿色微电网最为成熟常规的方案，但落地存在明确监管要求：光伏相关建筑、配套场地必须归属同一用地红线，整体项目要统一规划、统一备案，以此规避拆分地块、化整为零规避监管的问题。

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_png/5mTDbcBlp9n1fptTuF864SmoEia4LozOgjrSSt5wHSOnYjw5Jiaa5lTQ5aVicyiaZPDwibTM66H2caMnibZHzKHI9A40CkVrgmWFnDkibPGjVwLlto/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

区域级：探索绿电直连与备电共享

绿电直连是推动新能源就近消纳的重要路径，整体可划分为并网型与离网型两类，而项目落地的实际收益，主要受输配电费标准、配套储能投入成本两大核心因素制约。在绿电直连的基础之上，行业还可创新探索区域备电共享模式，通过统一建设集中式储能站，替代各数据中心单独配置的柴油发电机组。日常运行阶段由新能源发电与集中储能协同供电，一旦市电出现中断，先依靠储能提供小时级稳定后备电力，若遭遇长时间断电场景，再调度移动柴发机组补充供电；这套新模式不仅能够实现绿电全流程清晰溯源、保障就地消纳效果，同时也从根源上化解了传统固定柴发闲置率高、前期建设投资成本过大的行业痛点，实现了经济性与可靠性的双重提升。

系统级：实现精细化算力调度

并非所有算力任务都适合调度。根据时延敏感性和中断容忍度，可将其分为四类：

（1）实时响应型（如金融交易）：时延要求高，不可中断，不适合调度。

（2）高并发在线型（如短视频）：时延要求高，不适合调度，但可在服务器内部做功率封顶。

（3）长周期高强度训练型（如大模型训练）：对时延要求相对低，可提前规划、进行跨区域迁移。

（4）机会型弹性任务（如数据备份）：对时延和中断不敏感，最适合进行算力调度。

四、核心挑战：前行路上的四大关卡

尽管前景广阔，但算电协同的落地仍面临诸多挑战：

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/5mTDbcBlp9mcGfXHic7nliczECBVkRR3UCQ1frYb2ib57AVNvBMhH7qo43WPezkM4ZzjKZ73dlLfCYA3yj93TIeFOtian8WTFEM82RwzIERyjF4/640?wx_fmt=png&from=appmsg)

（1）商业模式层面： 绿电直连项目投资成本高；跨云商的算力调度困难；算电协同的市场机制尚不明确，缺乏经济驱动力。

（2）规划协同层面： 算力与电力规划分属不同体系，缺乏有效的协同机制，导致资源与选址难以匹配。

（3）资源与需求匹配层面： 绿电直连要求算力设施周边有充足且近距离的新能源资源，位置匹配难度大；且算力负荷是逐步增长的，给项目经济性测算带来挑战。

（4）网络运营层面： 绿电直连、虚拟电厂等新模式带来了新的运营风险和不确定性，对运营人员提出了更高要求。

我的分享到此结束，谢谢大家！

【第十五届数据中心设计高峰论坛重磅预告】

![图片](https://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/5mTDbcBlp9m8SOia7pqcfqibqIUpOAjBHlaQZqEnyk7xibe9eB8fnOm8NAt6ZYudDGqVrW6X6TibVvQpQVlFpuUZI2cRGOZE0VlAxkgjiaZxfX3w/640?wx_fmt=jpeg)

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往期回顾

[“2026数据中心算电协同大会暨第三届中国电力行业数据中心高峰论坛”将于12月16-17日在广州召开](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTA3Mzk1Nw==&mid=2247579691&idx=1&sn=1744d137fb1a5e268b3eb57c64db6fd8&scene=21#wechat_redirect)

[官方发布：算力规模达2185EFLOPS，超70条算力大通道，上架率达71.4%](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTA3Mzk1Nw==&mid=2247580034&idx=1&sn=dea9c5e0996bbb0f58e254b888bd569f&scene=21#wechat_redirect)

[最佳演讲人气王 | 能效、空间焕新，重塑UPS电源新生态——百度瀚海U系列集中式电源](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg4OTA3Mzk1Nw==&mid=2247579958&idx=1&sn=55741a17e66b25fd37bb5f0ba0fda277&scene=21#wechat_redirect)

[![微信图片_20260723100257.jpg](https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/5mTDbcBlp9niaR4FibdnTgnbbhhgQbfQtWxPnvweMbgjQeGg3As5ej22gyPRjovWy5FAvW16A1ibJ4qbZLohB7dVFH3gbNJ0aYPEW7BHOiaRdoU/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg)](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MzUwNzEwOA==&mid=2651017586&idx=1&sn=ea215a952e1bb5f28d33b6048e1050f3&scene=21#wechat_redirect)