研究背景与意义
在能源转型背景下，以新能源为主体的新型电力系统面临源侧灵活调节能力下降和新能源消纳挑战，需求侧灵活性资源成为支撑源荷动态平衡的关键。人工智能技术进入规模化发展阶段，算力需求持续跃升，AI竞争转化为“算力成本”竞争。中国可依托超低成本绿电模式，在“单位Token算力成本”上实现反超。迈向高比例绿电支撑数据中心面临GPU机柜功率密度极限和传统交流架构瓶颈两大挑战，需通过硬件重构与智能调控深度协同实现突破。
关键技术难点分析
面向高密度算力负荷的全直流供电架构
- 技术优势：适应100%新能源的稳定可靠全直流供电系统
- 关键难点1：高密度算力负荷冲击下多变换器耦合的稳定机理不清，需构建多变换器模型、研究稳定性判据，提出虚拟惯量增强的致稳控制策略
- 关键难点2：全直流供电系统故障传播快、保护配合难，需研究绝缘监测与漏保协同机理，提出变换器主动限流与开关级差配合的保护技术
面向100%新能源消纳的数据中心用能模型
- 数据中心负荷调节特性：独立数据中心与互联数据中心可通过/T设备、环控系统和储能设备协同调节
- 关键难点1：储能健康状态动态变化快、退化机理复杂，需构建SOH快速感知与高精度评估方法，形成兼顾设备可靠性与柔性调节的储能协同控制策略
- 关键难点2：数据中心可调资源聚合需考虑大规模、高并发和复杂依赖关系，需基于DAG表征任务执行拓扑，引入弹性资源管理与优先级调度策略，采用深度强化学习算法实现多目标优化
- 关键难点3：算力、制冷和电力调控存在巨大时间尺度差异，需建立负载->算力->功耗->热耗的精细化映射模型，构建多时间尺度协同优化调度框架
解决方案及研究基础
算电协同框架
- 微网与园区能源管理：微电网市场空间可达4000亿，算电协同需同时精准预测新能源出力和算力负载需求，强调源网荷储一体化运营
- 算电协同难点：双重不确定性，需从发电侧、负荷侧、电价侧和电网侧进行协同预测与调控
研究基础
- 动力电池健康状态非侵入式主动评估方法：创新点包括劣化机理映射、宽频阻抗快速提取方法、基于阻抗特征的安全性劣化评估方法，可为数据中心储能健康约束表征提供支撑
- 直流供电系统故障电流抑制与保护技术：创新点包括源网侧主动限流设备拓扑及控制策略、混合模型驱动的限流设备优化配置方法，可为数据中心全直流供电系统提供技术迁移基础
- 面向虚拟电厂的数据中心灵活性建模：创新点包括可行域渐进式展开搜索方法、基于延迟接受算法的动态聚合策略，可为数据中心灵活用电建模与协同优化提供方法支撑
