青海：推動綠色電力與綠色算力雙向奔赴

◎本報記者 都 芃 張 藴

11月18日，記者走進位於西寧市的青海省清潔能源和綠色算力調度中心，看見控制大廳的屏幕上，密密麻麻的數字即時跳動，風電、光電、水電等各類清潔能源發電量以及算力中心用能情況躍然眼前。當前，西寧市正藉助自身獨特區位優勢，推動綠色電力與綠色算力雙向奔赴。

近年來，生成式人工智能技術的快速發展推動大模型等人工智能應用迅速崛起，智能算力需求呈爆發式增長。截至2024年6月，我國在用算力中心超過830萬標準機架，算力規模達246EFLOPS（每秒百億億次浮點運算）。算力規模的大幅增長伴隨着能源消耗的大量增加。根據中國信息通信研究院測算，包括算力中心在內，2023年我國數據中心總耗電量約佔全社會用電的1.6％。

中國電力企業聯合會統計與數據中心主任侯文捷介紹，算力用電有非常突出的四個特性，即區域集聚性、空調負荷特性、用電高可靠性、任務可調度性。隨着我國新能源發電量的逐年增長，通過對算力用電規律的深入分析、研判，清潔、普及的綠色電力有望為算力的綠色化、低碳化提供有力支撐，顯著降低算力中心碳排放。

青海地處青藏高原，擁有得天獨厚的自然條件和資源優勢，清潔能源資源富集，綠電佔比在全國處於領先水平，發展綠色算力潛力巨大。青海省清潔能源和綠色算力調度中心總經理範克威告訴記者，算力用電的特性與算力的應用場景密切相關。與數據存儲、通用計算等算力場景相比，當下快速發展的智能算力更加適合與綠電進行結合。“智能算力並不是全天都在‘算’，比如針對大規模渲染、數據訓練等任務，通常是有需要時才啓動算力，這就使其能夠與新能源發電實現較好匹配。”範克威介紹，要實現綠色電力支撐綠色算力，離不開智能調度模型。該模型首先會將算力中心過去7日負荷、峯谷平電價時段，以及包括清潔能源在內的全省各能源出力情況等數據進行收集、分析，然後輸入模型進行訓練，最終得出算力任務調度負荷曲線，發送給算力中心。“參照這個曲線，算力中心就可以在新能源電力更加充沛、電價更低的時候進行耗電量大的智算工作，從而實現節能減排，輸出綠色算力。”範克威説。

目前，青海省智能算力規模達到1.23EFLOPS，並建成全國首個100%清潔能源可溯源綠色大數據中心。此外，該省大型數據中心平均能耗指標PUE值保持在1.2以下，處於全國領先水平。

數字化、智能化是新型電力系統建設的重要環節，充足的算力有望為其提供關鍵支撐。新能源發電隨機性、間歇性、波動性特徵顯著，隨着新能源電力的大規模併網，電力電量平衡、大範圍跨時空資源配置等難度加大。而以大模型為代表的人工智能應用可以對氣象條件、新能源歷史發電情況、用電需求等進行計算分析，實現對新能源發電與消納的精準預測，增強電力系統安全性、穩定性。

“我們目前正嘗試藉助智算，將大模型引入新能源發電功率預測。”國網青海電力數字化工作部主任周羣星説，青海省智慧雙碳大數據中心依託海量集控數據、電網歷史數據和天氣預報數據，研發出新能源功率預測大數據模型，在國內首創集中功率預測模式，已服務發電企業28家，新能源電站513座。

藉助大數據、雲計算、區塊鏈等技術，青海省智慧雙碳大數據中心在電—碳領域進行了深入探索，首創全國電—碳測算模型，實現了對全省重點行業、園區、企業碳排放全景看、一網控。以新能源發電作為切入點，該中心已開發覆蓋“源網荷儲”各方的23類業務應用，為政府部門、發電集團、電網企業等不同類型的超290家客户，提供數據挖掘分析、應用支撐等全產業鏈服務，形成融合全產業鏈、全價值鏈的能源互聯網生態圈。