“雙碳”目標(biāo)下算力-電力融合展望 2024

1L雙碳”目標(biāo)下算力-電力融合展望2023.08.1101算電融合背景2023年第六屆電力信息通信新技術(shù)大會(huì)2023年第六屆“雙碳”目標(biāo)下電力系統(tǒng)的升級(jí)轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，能源是主戰(zhàn)場(chǎng)，電力是主力軍，電網(wǎng)是排頭兵，大力發(fā)展風(fēng)能、太陽(yáng)能等綠色能源是關(guān)鍵。B地區(qū)需要10億度電B地區(qū)需要10億度電電力調(diào)度中心計(jì)算潮流安全校核計(jì)算潮流安全校核負(fù)荷向資源轉(zhuǎn)移資源的就地消納B地區(qū)資源負(fù)荷的雙向轉(zhuǎn)移：廣義空間上實(shí)現(xiàn)從源隨荷動(dòng)到源荷互動(dòng)的轉(zhuǎn)變地域廣闊，資源分布不均，源荷空間匹配度低可再生能源的消納受到制約地域廣闊，資源分布不均，源荷空間匹配度低可再生能源的消納受到制約2023年2023年電力信息通信新技術(shù)大會(huì)EPICT第六屆暨數(shù)字化發(fā)展論壇鮮有考慮分布式資源鮮有考慮分布式資源傳統(tǒng)電力系統(tǒng)傳統(tǒng)電力系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)控手段單運(yùn)行調(diào)控手段單二主體間少信息交互主體間少信息交互銷售市場(chǎng)機(jī)制?目錄電價(jià)電網(wǎng)數(shù)字化架構(gòu)電網(wǎng)數(shù)字化架構(gòu)云邊協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)人工智能構(gòu)建構(gòu)建構(gòu)建趨勢(shì)AA管匪終端辨識(shí)力知識(shí)生成知識(shí)生成利利用采集存儲(chǔ)支撐電網(wǎng)建設(shè)數(shù)據(jù)信息海量化通信傳輸異構(gòu)化安全需求全局化解決解決大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)物聯(lián)聚合通信全景安全防護(hù)數(shù)字化技術(shù)底座資源形態(tài)多樣化資源形態(tài)多樣化新型電力系統(tǒng)新型電力系統(tǒng)市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)多樣化定價(jià)體系市場(chǎng)定價(jià)體系市場(chǎng)機(jī)制2023年2023年電力信息通信新技術(shù)大會(huì)EPICT35003000300025002000>我國(guó)數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)規(guī)模從2016年的714.5億元快速增長(zhǎng)至2020年2500200000>近年來(lái)，我國(guó)數(shù)據(jù)中心行業(yè)整體用電量以每年超過(guò)10%的速度002012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年◆算力負(fù)荷高能耗現(xiàn)狀◆算力負(fù)荷高能耗現(xiàn)狀全球范圍內(nèi)預(yù)計(jì)至2025年，信息和通信技術(shù)產(chǎn)生的能耗占全球能耗的比例將超過(guò)15%,成為電網(wǎng)的主要負(fù)載和能耗大戶。改善數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷特性，利用數(shù)據(jù)中心的靈活調(diào)節(jié)能力支撐電網(wǎng)運(yùn)行，對(duì)電力系統(tǒng)的發(fā)展至關(guān)重要2015-2021年我國(guó)數(shù)據(jù)中心耗電量占社會(huì)總耗電量比重情況2015-2021年我國(guó)數(shù)據(jù)中心耗電量占社會(huì)總耗電量比重情況2015年2016年2015年2016年2017年2018年2019年2020年暨數(shù)字化發(fā)展論壇暨數(shù)字化發(fā)展論壇算力負(fù)荷特殊性相互支撐算力負(fù)荷特殊性相互支撐對(duì)于電力系統(tǒng)具有空間負(fù)荷調(diào)節(jié)潛力：促促進(jìn)新能源就地消納解決局部供需平衡問(wèn)題，緩解電力系統(tǒng)運(yùn)行壓力部分業(yè)務(wù)可空間遷移配置具有冗余性電力系統(tǒng)對(duì)于算力網(wǎng)絡(luò)具有時(shí)間負(fù)荷調(diào)節(jié)潛力：離線業(yè)務(wù)對(duì)于算力網(wǎng)絡(luò)促進(jìn)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)整體綠色促進(jìn)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)整體綠色發(fā)展；需綠色貢獻(xiàn)溯源機(jī)制根據(jù)不同地區(qū)價(jià)格信號(hào)的引導(dǎo)，降低數(shù)據(jù)中心用電成本算力網(wǎng)絡(luò)第六屆暨數(shù)字化發(fā)展論壇第六屆算力電力算力電力數(shù)據(jù)中心的內(nèi)部管理和負(fù)荷分配策略廣域空間分布的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)負(fù)荷轉(zhuǎn)移BUT..時(shí)延容忍型數(shù)據(jù)服務(wù)的優(yōu)化調(diào)度第六屆電力信息通信新技術(shù)大會(huì)第六屆數(shù)據(jù)中心電力負(fù)荷時(shí)空靈活性來(lái)源數(shù)據(jù)中心電力負(fù)荷時(shí)空靈活性來(lái)源√基于工作負(fù)載調(diào)節(jié)能力的靈活用電調(diào)節(jié)時(shí)間—離線負(fù)載，計(jì)算量大、時(shí)間長(zhǎng)、優(yōu)先級(jí)低時(shí)間—離線負(fù)載，計(jì)算量大、時(shí)間長(zhǎng)、優(yōu)先級(jí)低空間—在線負(fù)載，冗余備份，調(diào)節(jié)負(fù)載空間排布Pcpu(f,U,μ)=CfU2μ+Pstatic√基于輔助設(shè)備效率管理的靈活用電調(diào)節(jié)■延時(shí)容忍型任務(wù)電力緊張■延時(shí)容忍型任務(wù)電力緊張數(shù)據(jù)中心1數(shù)據(jù)中心2制冷系統(tǒng)——控時(shí)恒溫儲(chǔ)能系統(tǒng)——通過(guò)儲(chǔ)能本地供電nperatuirtTad工作負(fù)載空間維度轉(zhuǎn)移率數(shù)據(jù)中心1數(shù)據(jù)中心2nperatuirtTad工作負(fù)載空間維度轉(zhuǎn)移率數(shù)據(jù)中心1數(shù)據(jù)中心2功時(shí)間時(shí)間一原始電力負(fù)荷曲線——負(fù)載轉(zhuǎn)移后的電力負(fù)荷曲線時(shí)間(a)工作負(fù)載時(shí)間靈活性(b)工作負(fù)載空間靈活性溫控負(fù)荷的靈活調(diào)節(jié)儲(chǔ)能本地供電十?dāng)?shù)據(jù)中心第六屆電力信息通信新技術(shù)大會(huì)第六屆數(shù)據(jù)中心服務(wù)器負(fù)載用能時(shí)空調(diào)節(jié)策略數(shù)據(jù)中心服務(wù)器負(fù)載用能時(shí)空調(diào)節(jié)策略服務(wù)器負(fù)載的空間調(diào)節(jié)策略動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)計(jì)算任務(wù)服務(wù)器負(fù)載的空間調(diào)節(jié)策略動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)計(jì)算任務(wù)服務(wù)器功耗狀態(tài)切換服務(wù)器功耗狀態(tài)切換服務(wù)器通過(guò)操作系統(tǒng)電源管理、外部PowerCap和軟關(guān)機(jī)功耗狀態(tài)之間的切換時(shí)間影響應(yīng)用場(chǎng)景可降低4%-可降低4%-100%功率跨數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移任務(wù)通過(guò)將業(yè)務(wù)冷遷移或者熱遷移到不同地理位置的數(shù)據(jù)中跨數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移任務(wù)通過(guò)將業(yè)務(wù)冷遷移或者熱遷移到不同地理位置的數(shù)據(jù)中心，而改變多個(gè)數(shù)據(jù)中心的對(duì)實(shí)時(shí)性不敏感的并行計(jì)算的改變電力負(fù)荷在時(shí)間上獨(dú)立/耦合型計(jì)算任務(wù)—原始—平移——縮容—伸縮硬件資源性能調(diào)節(jié)利用不同計(jì)算任務(wù)對(duì)服務(wù)器各硬件子部件的負(fù)載不同，而選擇性降低非瓶頸子部件包括硬盤密集型、內(nèi)存密集各部件默認(rèn)供電改變負(fù)荷空間分布可秒級(jí)調(diào)節(jié)負(fù)荷分布業(yè)務(wù)實(shí)際所需供電改變負(fù)荷空間分布可秒級(jí)調(diào)節(jié)負(fù)荷分布可降低2%-26%功率可降低2%-26%功率面向數(shù)據(jù)流的負(fù)載調(diào)度方法面向硬件的設(shè)備功率控制方法面向數(shù)據(jù)流的負(fù)載調(diào)度方法面向硬件的設(shè)備功率控制方法第六屆第六屆“算力+電力”融合一互聯(lián)數(shù)據(jù)中心負(fù)荷特性建模傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的功耗模型算力電力融合互聯(lián)數(shù)據(jù)中心功耗模型pothers_—其他設(shè)備功耗口考慮算力網(wǎng)絡(luò)和電力系統(tǒng)迥異的動(dòng)態(tài)特征口信息負(fù)荷與電力負(fù)荷的統(tǒng)一表征方法口算力網(wǎng)絡(luò)與電力網(wǎng)絡(luò)約束的耦合交織口......口算力網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞戎到？谒懔W(wǎng)絡(luò)能耗節(jié)點(diǎn)等值建?？谏蠈幽Ｐ陀糜诒碚魉懔ω?fù)荷外部特性口下層模型用于描述上、下層模型中變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系在物理層面上忽略了數(shù)據(jù)中心負(fù)荷所在算力網(wǎng)絡(luò)的約束特性，不能準(zhǔn)確表征互聯(lián)數(shù)據(jù)中心的負(fù)荷空間靈活特性。通過(guò)分析不同空間節(jié)點(diǎn)決策變量與功耗的數(shù)學(xué)關(guān)系，準(zhǔn)確且直觀地表征算力負(fù)荷時(shí)空可轉(zhuǎn)移特性。2023年2023年電力信息通信新技術(shù)大會(huì)PIC7數(shù)據(jù)中心與電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行數(shù)據(jù)中心與電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行秒級(jí)秒級(jí)分鐘級(jí)小時(shí)級(jí)日級(jí)>日級(jí)基于數(shù)據(jù)中心時(shí)間靈活性的運(yùn)行協(xié)同超短期時(shí)間靈活性調(diào)頻短期時(shí)間靈活性調(diào)峰中長(zhǎng)期時(shí)間靈活性日前市場(chǎng)長(zhǎng)期時(shí)間靈活性電網(wǎng)規(guī)劃基于輔助設(shè)備調(diào)控的超短期時(shí)間靈活性基于工作負(fù)載調(diào)度的超短期時(shí)間靈活性工作負(fù)載調(diào)度基于輔助設(shè)備調(diào)控的超短期時(shí)間靈活性基于工作負(fù)載調(diào)度的超短期時(shí)間靈活性工作負(fù)載調(diào)度服務(wù)器用電管理制冷系統(tǒng)儲(chǔ)能系統(tǒng)自備柴油電機(jī)基于工作負(fù)載調(diào)度的短期時(shí)間靈活性基于輔助設(shè)備調(diào)控的短期時(shí)間靈活性:------------------------------------------基于工作負(fù)載的日級(jí)調(diào)節(jié)基于輔助設(shè)備的日級(jí)調(diào)節(jié)基于工作負(fù)載的日級(jí)調(diào)節(jié)基于輔助設(shè)備的日級(jí)調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)中心參與需求響應(yīng)數(shù)據(jù)中心增加可再生能源消納數(shù)據(jù)中心參與需求響應(yīng)數(shù)據(jù)中心增加可再生能源消納數(shù)據(jù)中心與電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行數(shù)據(jù)中心與電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行基于數(shù)據(jù)中心空間靈活性的運(yùn)行協(xié)同基于數(shù)據(jù)中心空間靈活性的運(yùn)行協(xié)同城市配電網(wǎng)級(jí)空間靈活性跨城市輸電網(wǎng)級(jí)空間靈活性實(shí)現(xiàn)實(shí)施方法實(shí)現(xiàn)實(shí)施方法技術(shù)難題負(fù)荷空間轉(zhuǎn)移調(diào)頻能力進(jìn)行集成實(shí)現(xiàn)模型設(shè)計(jì)技術(shù)難題。構(gòu)建城市負(fù)荷轉(zhuǎn)供方法與數(shù)據(jù)中網(wǎng)的雙層優(yōu)化模型。工作負(fù)載轉(zhuǎn)移中，可行域受數(shù)據(jù)、2023年電力信息通信新技術(shù)大會(huì)數(shù)據(jù)中心參與可再生能源消納的優(yōu)化調(diào)度數(shù)據(jù)中心參與可再生能源消納的優(yōu)化調(diào)度基于工作負(fù)載調(diào)度的運(yùn)行框架數(shù)據(jù)中心促進(jìn)可再生能源消納基于工作負(fù)載調(diào)度的運(yùn)行框架數(shù)據(jù)中心促進(jìn)可再生能源消納單一數(shù)據(jù)中心內(nèi)部：利用工作負(fù)載的時(shí)間靈活性，充分利用當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)電、光伏等單一數(shù)據(jù)中心內(nèi)部：利用工作負(fù)載的時(shí)間靈活性，充分利用當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)電、光伏等時(shí)變可再生資源選擇位于可再生能源更豐富地區(qū)的數(shù)據(jù)中心來(lái)處理工作負(fù)載能源輸入太陽(yáng)能風(fēng)能能源供應(yīng)價(jià)格影響數(shù)據(jù)中心優(yōu)化運(yùn)行調(diào)度中心分配任務(wù)用戶需求用戶需求交互式需求交互式需求網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)、商業(yè)交易等實(shí)時(shí)請(qǐng)求用戶需求批處理需求批處理需求大規(guī)模數(shù)據(jù)分析等可延遲請(qǐng)求基于輔助設(shè)備控制的運(yùn)行框架基于輔助設(shè)備控制的運(yùn)行框架價(jià)格傳導(dǎo)可再生能源豐富時(shí)段儲(chǔ)電，在電價(jià)高峰時(shí)刻放電多種類型可再生能源豐富時(shí)段儲(chǔ)電，在電價(jià)高峰時(shí)刻放電A研究展望2023年2023年電力信息通信新技術(shù)大會(huì)O第六屆暨數(shù)字化發(fā)展論壇算力電力融合研究展望算力電力融合研究展望算力-算力-電力兩張網(wǎng)絡(luò)在基礎(chǔ)設(shè)施上的融合算力-電力聯(lián)合系統(tǒng)整體優(yōu)化調(diào)度方法建立互聯(lián)多數(shù)據(jù)中心碳排放模型建立互聯(lián)多數(shù)據(jù)中心碳排放模型實(shí)現(xiàn)資源與負(fù)荷在時(shí)空維度上的適配實(shí)現(xiàn)資源與負(fù)荷在時(shí)空維度上的適配