数据中心的低碳运营有效缓解AI巨大能耗需求

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发布时间：2024-05-29 13:57
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【概要描述】AI(人工智能)大模型等需求持续拉动数据中心建设，数据中心规模和算力均呈快速增长的趋势，我国数据中心总规模已位居世界第二。未来随着数据中心建设的提速、算力要求的增加，数据中心的用电量将呈快速增长的趋势，算力的竞争正在演变为能源资源的竞争。

数据中心的低碳运营有效缓解AI巨大能耗需求

【概要描述】AI(人工智能)大模型等需求持续拉动数据中心建设，数据中心规模和算力均呈快速增长的趋势，我国数据中心总规模已位居世界第二。未来随着数据中心建设的提速、算力要求的增加，数据中心的用电量将呈快速增长的趋势，算力的竞争正在演变为能源资源的竞争。

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　AI(人工智能)大模型等需求持续拉动数据中心建设，数据中心规模和算力均呈快速增长的趋势，我国数据中心总规模已位居世界第二。未来随着数据中心建设的提速、算力要求的增加，数据中心的用电量将呈快速增长的趋势，算力的竞争正在演变为能源资源的竞争。

　　随着大模型的铺开，预计到2030年，数据中心的电力消费将达到全球电力消费的3%—4%。中国信通院估算，2022年全国数字产业用电量为3700亿千瓦时、在用数据中心的用电量为766亿千瓦时，分别占全社会用电量的4.5%和0.9%。预计到“十四五”末，数据中心的用电量将较2022年增长2—3倍，达到1500亿—2000亿千瓦时的规模，占全社会用电量的比重将达到1.5%—2%，到2030年接近4000亿千瓦时。以全国电网平均排放因子测算，当前数据中心的二氧化碳排放约占全部温室气体排放的0.4%，预计到“十四五”末，将增加到全部温室气体排放的1%左右。

　　低碳运营数据中心已经成为缓解AI巨大能耗需求的必然选择。一方面，数据中心低碳运营是我国数字经济可持续发展的必然选择；另一方面，数据生产的低碳化也是保障我国数字化竞争力的重要方面。数据中心的低碳运营，核心在于降低能耗、绿电可及和负荷调节能力。

数据中心正积极通过能效改善降低碳排放强度，能效水平快速提升

　　数据中心全生命周期的碳排放主要在运营阶段，建设和运营阶段的碳排放占比分别约为10%和90%。一直以来，数据中心的减碳主要通过改进制冷方式、优化机架设计、降低芯片能耗等方式提高能效、降低碳排放。数据系统的制冷系统的能耗正在快速降低，而IT设备的能耗将成为能效管理的核心。在现有成熟技术的基础上，可进一步通过使用低功耗芯片、全闪存化储存、全光纤网络、全无损以太网络等方法挖掘IT设备能耗降低的空间。

　　与能效提升相比，供能结构的低碳化对于降低数据中心碳排放的效果更加显著。且随着新能源和储能技术的成熟，绿电也正逐渐具备经济性优势。

　　从区域布局的角度看，数据中心向西向北布局与风光资源分布更加契合，而数据中心带来的用电负荷也有利于提高西北地区的本地电力负荷水平、提升本地电力系统自身的稳定性，从而提升电网对新能源的接入能力。

　　从运营经济性的角度看，数据中心可通过购买绿电降低运营成本。根据对典型项目调研，电费支出约占数据中心运营成本的60%—70%，以大电网为支撑，购买绿电并配套小规模储能、热能梯次利用和热泵等，可以有效降低数据中心的运行成本。

数据中心自身用电负荷弹性的挖掘是实现零碳运营的关键

　　可再生能源发电的波动性和数据中心电力负荷的变化，使数据中心难以仅靠可再生能源电力供能。如果数据中心无法提供调节能力，数据中心增加的用电量则反而需要更多的化石能源发电量来匹配满足，无法实现更大的碳减排效果。因此，需要进一步优化数据中心的运营方式，通过释放用电负荷的弹性和配置储能设施，更好地适应和匹配可再生能源发电特征。

　　用电负荷的弹性可在数据中心各部件资源不均衡占用的情况下，通过调节工作任务时间或空间的布局实现。在部件层面，服务器空载状态下的用电量可通过设置功率上限、休眠或关机等方式优化，但不同方式也会影响服务器恢复正常工况的速度。在业务层面，优化业务流程和分布、降低部件冗余，可以有效降低用电负荷。在任务层面，延迟容忍型的任务可借助断点续算、调整并行计算节点等，实现算力需求平移和扩容；延迟敏感型任务则可依托高速网络，实现多个数据中心间任务的优化再分配。

推广数据中心低碳运营面临的困难与挑战

　　数据中心区域布局需求与可再生能源资源仍存在较大的错位。尽管“东数西算”战略加强了西部地区关键节点数据基础设施的布局，但东西部的机架数量差距仍然较为悬殊。西部地区的数据中心建设还面临着技术人员不足、运维水平较差等障碍。数据中心与可再生能源资源的布局差异使数据中心运营整体低碳化水平提升难度加大，中东部地区的数据中心很可能面临缺乏本地绿电的境况。

　　绿电交易市场体系和认证机制不完善也增加了数据中心获得低碳电力的难度。尽管我国近期大幅改进了绿电和绿证交易的相关政策机制，但仍存在部分问题。一是当前跨省跨区的电力交易仍以政府间合同为主，绿电的跨省跨区交易仍然较为困难。二是当前绿电绿证与碳市场、碳核算的关系仍不清晰，绿电绿证的减碳效益有待进一步明确。三是绿电绿证的可追溯性较差，市场信息透明度、绿证核销、第三方认证等方面仍有较大的提升空间。

　　而对于具备绿电来源的数据中心而言，提高绿电的消纳水平，实现高比例的绿电供给也存在技术、经济性、意识、机制等多重障碍。在没有明确的电力分时价格信号的情况下，额外增加储能装置将大幅提高数据中心的用电成本，推广难度较大。此外，数据中心运营商业模式繁多，可能涉及多个主体，调节计算负荷协调难度大。此外，不同计算任务存在较大差异，对IT设备的占用也不一样，无法作为标准品

　　来衡量电力负荷，进而导致碳排放核算难度大。

政策建议

　　加快相关技术和系统研发，为数据中心低碳运营提供技术基础。从器件、机架、系统、任务等层面优化设计，进一步降低数据中心单位算力的运行能耗。加强高效冷却技术和配套材料装备、余热回收利用、可再生能源发电多时间尺度预测、数据处理任务标识打包技术等技术领域的研发以及多领域技术的系统集成。加快西部地区相关人才的教育培训。

　　推进电力市场建设，为数据中心提供可靠绿电来源和有效价格激励。进一步完善绿电绿证市场，一方面要加强市场信息披露和证书全生命周期管理，提升绿色属性的可追溯性；另一方面要创新交易品种，优化市场准入机制，提升各地绿电绿证的可获得性。提高电力跨省跨区交易的灵活性，推进可再生能源的跨省跨区交易，加强电网公司对电碳信息的追踪和披露，尝试构建零碳电力核算标准规则。构建“电网—区域—电厂”多主体的可再生能源发电预测体系，加快建立和完善电力现货市场，完善零售市场和代理购电的配套电价，为数据中心的电力供需调节能力投资提供价格指引。

　　完善绿色数据中心等激励机制，引导数据中心加快减碳步伐。提高PUE值、余热利用率以及可再生能源使用量等指标在绿色数据中心指标体系中的权重，引导低延时需求的数据中心向西布局。在各级政府的数据基础设施规划和可再生能源发展规划中，统筹考虑绿电供给和数据中心用电需求。在大中型数据中心建设审批环节中，强化对PUE值、余热利用方式和配套可再生能源项目建设等内容的要求。引导行业构建低碳数据服务规范，促进数据中心业主、建设方、运营方、服务方形成共识，在多种经营形态中达成一致行动。

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