研究背景与进展概述
伴随AI发展，算力中心能源需求增长显著，需针对算力负荷特征提出算力电力协同方法，以推动绿色电力驱动算力负荷安全可靠低碳经济运行，支撑算力高质量发展和“双碳”目标。国家政策要求算力电力协同，如《加快构建新型电力系统行动方案（2024-2027年）》提出实施算力与电力协同项目，提升数据中心绿电占比，降低电网保障容量需求。
算力负荷具有时空灵活性、成本敏感性、阶段性发展特征，高能耗、周期性、波动性，可靠性要求高，绿色性要求高。
存在的问题包括算力中心负荷时空灵活性激励不相容问题。
创新成果1：针对算力中心负荷时空灵活性的需求响应基本理论
灵活性刻画
借鉴电力系统分析中“外部网络静态等值”思想，提出算力中心负荷时空灵活性的多端口等值聚合建模方法，实现数学模型从“算力需求流-电力流多时空尺度映射方程组”到“多端口虚拟电厂方程组”的演化，约束和变量规模大幅减少（算力中心数量≥4时，减少80%以上），有效降低分析难度。
调度
基于算力中心负荷时空灵活性等值聚合模型，提出面向网络状负荷灵活性的电力系统运行与规划方法，实现将网络化灵活性纳入电网调节，有效降低电力系统运行和规划成本：电力系统运行成本降低10%（IEEE30节点系统，算力负荷占比9.6%）；规划成本降低7%（IEEE24节点系统，算力负荷占比26%）。
引导
揭示算力中心负荷空间调节在现有节点电价供需互动机制下的激励不相容问题，借鉴电力市场中“全成本补偿”思想，提出面向网络状负荷灵活性的需求响应定价方法，可有效激励算力中心负荷时空灵活性：激励相容算力中心负荷空间调节后的社会福利增加，市场收入充足，用户净收益均非负（IEEE24节点系统，算力负荷占比9.6%时，算力中心运营商的总用电成本减少了279%）。
创新成果2：算力中心内部各设备的灵活性挖掘与调控
在保障算力用能可靠性的前提下，实现优化算力负荷用能结构与成本(对内），并提升新能源系统友好性能（对外）。
以业务为核心，多层分级的灵活性挖掘架构
以第二完成人获2025数字中国创新大赛·数据要素赛道电算协同促进能效提升探索与实践方案赛一等奖。
算力中心内部通信电源侧储备一体电池的灵活性挖掘与调控
提出算力中心内部HVDC侧储备一体电池闲置灵活性的高溢价应用场景、调控方法，区别于独立储能，创新性体现在与算力需求紧密耦合。效果：提高算力需求承载量（可达11%），平抑智算负荷波动，缓解潜在供电风险，向电网提供负荷侧灵活性，减少月电费3%-6%左右。实际应用需要算力需求功耗预测技术和融合高溢价应用场景的储备一体系统调控技术。
总结与展望
“产学研协同”与“跨学科融合”是找到问题并突破技术瓶颈的关键！
未来三年科研计划：延续算力中心内部各设备的灵活性挖掘与调控，深化针对时空灵活性的需求响应理论，包括发掘类似负荷灵活性、探索差异性调控方法等。结合学科前沿动态，更新课程内容，融入最新研究成果，提高课程的实用性和前瞻性。
