智启未来，奏响“算电协同”交响曲

“算电协同”的时代契机

“算电协同”的提出，是需求侧、供给侧和产业侧的客观需要。各项飙升的数据，共同开启了算电协同的时代契机。

需求侧算力规模正在加速增长。截至2023年底，中国在用数据中心标准机架超过810万架，算力总规模达到230EFlpos，已经是2020年的3倍。尤其是智能算力规模达到70EFlops，增速超70%，呈现爆发性增长态势。这就意味着数据中心电力需求旺盛，碳排放压力下绿电需求持续提升。“十四五”以来，数据中心用电量年均增速超过15%。考虑到截至2023年底，中国数据中心绿电使用率约22%，“双碳”目标下数据中心需要大幅提升绿色能源使用比例。

供给侧提升新能源“自治消纳”水平，需要通过算力调节电力，缓解新能源并网压力。进入“十四五”以来，中国的新能源发电占比明显提升。截至2023年底，全国累计风光装机容量10.5亿千瓦，占全国电源总装机比重达36%；风光发电量1.47万亿千瓦时，占全国总发电量15.8%。新能源装机持续高速增长，局部地区消纳问题逐渐显现。此时，通过“电力-算力”协同，实现“光跑电不跑”的算力优势尽显，能够有效缓解并网压力。具体来讲，算力作为可调节负荷因子，具有三大特性：算力泛在、可云边端部署以及可灵活调度。如影随形的算力，结合其无处不在毫秒级响应的灵敏性，提升了新能源“自治消纳”水平。

产业侧的“产业西移”“西电西用”等大趋势成为算电协同发展的肥沃土壤。数据中心是实施“西电西用、产业西移”的战略性新兴产业之一；算力赋能千行万业，加快西部地区产业转型升级。“十四五”前两年西部地区工业增加值平均增速较全国平均增速高5.2个百分点，远高于“十三五”时期。未来西部地区新能源的大规模消纳，在努力提升“西电东送”能力的基础上，还要加强西部地区的就地消纳能力建设，即“西电西用”，并要提前规划，引导“产业西移”。数据中心作为战略级新兴产业，增长空间大，自身发展可以有效支持国家新时代推动西部大开发战略。另一方面，AI算力正在加速与行业知识融合，从支撑系统逐渐进入主业务流程，深度赋能智能制造、航空航天、生命科学等领域。

早在2023年9月，清华大学能源互联网创新研究院就已联合多家电力领域头部企业、科研院所、高校共同研究电力数字基础设施（Grid 5）的典型场景、发展趋势和技术要求，并在电机工程学会能源互联网专委会下成立了电力数字基础设施专题技术工作组（简称G5工作组）。华为是参与者之一，并负责牵头“算电协同”课题研究，从产业维度带领行业共同探索“算力基础设施与绿色能源”融合发展之路。2024年7月、8月，国家多个部门印发、发布了重要文件，对算力电力双向协同机制的时间节点、项目规划有了高屋建瓴的统筹。

时代契机开启，“算电协同”已成为行业共识，势在必行。

“算电协同”四大价值场景

从已有的需求和实践来看，“算电协同”具备四大价值场景（如下图场景1-4），释放巨大潜能。

调整算力分布，实现节能降本

在时间维度上，算力感知电力，可以发挥算力资源的时间灵活性，调整算力分布，实现节能降本。数据中心通过对计算任务断电续算和缩扩容，改变电力负荷在时间上的分布，从而实现数据中心电力负荷灵活调节，适用于“计算成本敏感、实时性不敏感、计算规模可调”的计算任务，如视频渲染、基因测序等。

跨区调度任务，电价成本最优

在空间维度上，发挥算力资源的空间灵活性，能够跨区调度计算任务，实现电价成本最优。例如，某互联网公司对电网碳密集型能源依赖程度进行日前预测，基于碳智能计算平台，可以测定不同区域每小时无碳能源可用性，进而在全球不同区域的数据中心之间“转移计算”任务，达到数据中心降碳目的。

促进本地消纳，实现产业升级

风光大基地的发展趋势下，算力数据中心可以与“风光储”资源充分融合，促进新能源本地消纳，加快产业转型升级。“源储荷”相互配合，将更多的绿色电力转换为绿色算力，吸引算力上下游产业增加本地投资，加快西部地区产业转型升级。

形成算力牧场，区域自治消纳

未来，有绿电的地方就会有绿色算力。在分布式能源聚集地，分布式算力与分布式能源融合，形成一个个“算力牧场”，实现区域绿能自治消纳。算力将成为城市公共基础设施的一部分，通过算力入户、算力入企、算力入校、算力入园等方式 ，为全社会生产生活提供普惠、易用、低价、绿色、安全的公共计算服务，最终形成城市算力一张网。

“算电协同”，还需多管齐下

“算电协同”是一场体系性变革，需要产学研用政广泛参与。从ICT视角出发，真正做到协同要满足三个层次，重点完成其中的八项任务。

层次一：控制协同。即以AI技术为支撑，以市场机制为保障，建设算电协同一体化调度中心，实现算力电力协同调度，“光跑电不跑”。

建设电力算力协同调度中心。将算力业务按照“实时性”和“成本敏感度”分为“确定性业务”“调度性业务”等类型，制定相应的调度策略：确定性任务定点优先，调度性大颗粒按计划分配，小颗粒灵活填充。

开发协同调度AI大模型。优化电力调度策略，将算力资源分布、计算任务分布等因子纳入调度AI大模型体系，输出电力调度计划和计算任务调度计划，支撑分析决策，实现算力参与电力灵活调节。

建立算力电力协同市场机制。形成更加精细和多元的价格信号体系，激发算力电力协同调度积极性。推动数据中心参与绿电市场交易，充分发挥数据中心自身调节能力，降低用能成本、提高用能效率。

层次二，网络协同。电力与算力协同规划、统筹建设，实现“云边端”算力泛在分布、协同发展，“有绿电的地方就有算力”。

以城市为中心建设绿能AICC。统筹规划算力需求和绿电供给，优化算力地域布局，匹配区域产业发展诉求。截至2023年3月，国内有超过30个城市正在建设或提出建设智能计算中心，为企业提供集中式普惠算力。

分级部署边缘融合算力中心。加快边缘算力建设，支持工业制造、智能电网等低延时业务应用，推动“云边端”算力泛在分布、协同发展，满足工业互联网、教育、交通、医疗、金融、能源等行业应用需求，支撑传统行业数字化转型。

构建超宽、确定、安全、智能的算力网络。推动算力网络国家枢纽节点直连网络骨干节点，逐步建成集群间一跳直达链路；推动城域光传输设备向综合接入节点和用户侧部署，加快实现大带宽、低时延的全光接入网络广泛覆盖。

层次三，感知协同。算力感知电力降碳增效，电力感知算力削峰填谷，实现算能电能精准管控，“度量每一度电，每一束光”。

建设电力算力融合站点。以分布式新能源为主体，建设电力算力融合的“终端算力”。在配电网站点部署算力融合终端，实现终端算力多样化按需部署：绿电储能算力融合、车载储能算力融合、智能建筑算力融合中心、绿电融合数据中心等。

建设协同感知配电网络。通过智能融合终端、HPLC、智能物联操作系统等技术手段，实现海量终端状态统一感知、统一管理，打造边端协同控制的智能负荷。

“三步走”发展路径

“算电协同”是算力以算网的形态与电网深度融合，成为能源互联网的重要组成部分。软件上融合电力调度和算力调度，硬件上融合电力基础设施和算力基础设施。算电协同促进电力系统安全稳定，亦可促进数字经济绿色低碳发展（如图2）。

当前阶段，为算力消耗电力阶段。数据中心部署从单纯考虑计算量分布转向考虑能耗和电力消费成本。

随着电力算力联合调度的发展，算电协同将进入演进阶段。首先是算力响应电力，数据中心通过感知电力系统状态如电价、碳排放等信息，进行算力调度，形成有效需求侧响应；接着是算力促进绿电，数据中心作为电力消费大户，自主部署绿色能源，主动引导绿色电力消费。

最终是实现算电深度融合阶段。首先是融合调度，电力-算力协同调度将计算任务转化为电网的清洁灵活性调节资源；算力跨区域分配计算任务，为电力系统削峰填谷。接着是基础设施融合，电网、算网协同规划，促进绿色能源就地消纳，节约输电成本，共用建设用地、场站和保障电力，协同部署。

随着算力对电力消耗增大，算力的大范围、多时段调度等同于电力负荷的大范围、多时段调度，算力调度成本甚至可能会低于建设输电线路和储能成本，进而助力更低成本、更安全的电力系统绿色低碳转型。通过技术创新、产业合作和政策引导，推动算力与电力深度融合将成为能源转型的必由之路，华为也将在时代背景下助力行业构建起绿色、高效、智能的能源互联网，为数字经济发展注入源源不断的动力，共赢智能未来！