儲能為數據中心賦能

過去一段時間，能源領域中流傳著這樣一句話——AI正在與光伏儲能共舞。儲能的價值在于調節電網波動，而隨著“東數西算”工程的推進和全國一體化大數據體系的確立，中西部省份的算力基礎設施如數據中心和超算中心得到了快速發展。這些設施的能耗問題逐漸凸顯，而儲能技術被視為解決能耗問題的重要手段之一。

例如，24小時運行的數據中心電力成本已占其運行總成本的60%以上。因此，儲能技術不僅可以降低用電成本，還能提升新能源電力的比例和就近消納綠電。比如對于采用太陽能或風能等可再生能源供電的算力系統，儲能系統可以幫助儲存過剩的可再生能源，以備不時之需。這樣可以提高可再生能源的利用率，減少對化石燃料的依賴。眾多互聯網巨頭已經意識到儲能在數據中心的巨大優勢與潛力。

微軟、谷歌和華為等公司已經在其數據中心部署了儲能項目，并取得了顯著效果。例如，微軟的都柏林數據中心配置了儲能型UPS，不僅提高了供電的穩定性，還參與了愛爾蘭電網的調頻服務市場。這些成功案例表明，儲能技術在提高數據中心供電穩定性、降低能耗以及獲取額外收益方面具有顯著優勢。有數據顯示目前全球已經有超過8000個數據中心，其中三分之一位于美國，中國占比為十分之一。而配置儲能型UPS將確保數據中心穩定運行。

有機構推算，隨著AI算力的快速發展，預計到2027年，UPS鋰電池需求有望達到12GWh。在電力需求高峰期，儲能系統可以釋放儲存的能量來補充電網供應不足的情況，從而減輕電網壓力；而在電力需求低谷期，則可以儲存多余的電能。對于獨立運行的微電網，儲能系統可以作為重要的組成部分，通過智能管理系統協調發電、儲能和負載之間的平衡。同時利用先進的算法和人工智能技術來預測能源需求，并根據預測結果智能地調度儲能系統的充放電行為，最大化能源利用效率。

通過這樣的綜合管理，不僅可以提高能源使用的靈活性和效率，還可以增強整個算力中心的可靠性和可持續性。為了更進一步支持儲能技術在算力市場中的應用，還推出了《算力基礎設施高質量發展行動計劃》，其中明確提出支持儲能等新技術在算力發展中的應用，鼓勵算力中心采用源網荷儲等技術，逐步提升綠電使用率。

虛擬電廠中的算力設施

不僅是為數據中心提供不間斷、靈活調控的電力支持，算力也能為儲能系統提供重要支持，比如在智能電網和可再生能源領域，尤其是虛擬電廠中。虛擬電廠的本質是通過軟件和技術手段將分布式能源資源（如太陽能光伏板、風力發電機、儲能系統、可控負荷等）聚合起來，形成一個可以統一調度和管理的“虛擬”發電廠。例如，為了優化能源的使用，能量管理系統需要大量的數據處理能力來分析電力消耗模式、預測能源需求以及調度儲能在不同時間段的充放電操作。

并且儲能系統通常會結合天氣預報和歷史用電數據來進行負荷預測，以決定何時充電或放電。這些預測模型需要強大的算力來運行。虛擬電廠本身便需要實時采集各個分布式能源資源的數據，包括但不限于發電量、儲能狀態、負荷情況等。這些數據需要經過處理、清洗和分析，以便做出正確的調度決策。為了有效調度，虛擬電廠需要能夠預測未來一段時間內各資源的可用性。這包括天氣預測（對于太陽能和風能尤為重要）、負荷預測等。

這些預測依賴于復雜的數學模型和算法，需要強大的計算能力。并且虛擬電廠可能還會參與電力市場的交易活動，如現貨市場、輔助服務市場等。在這些市場中，虛擬電廠需要快速響應市場價格信號，進行買賣決策。為了保證虛擬電廠的安全性和可靠性，需要進行持續的風險評估和安全檢查。這包括網絡安全性、物理安全性和系統穩定性等方面的監控和分析，這些都需要算力的參與。

從市場來看，據國家電網數據，預計到2025年和2030年，國網區域分布式電源裝機規模分別達到1.8億千瓦時和2.9億千瓦時。如果假設分布式電源發電利用小時數均為3000小時，且虛擬電廠代替用戶運營分布式電源并進行電力市場交易的分成比例為33%，則2025年和2030年虛擬電廠電能量市場交易規模將分別達到200.48億元和322.99億元。若綜合考慮需求側響應和電能量市場交易業務，2025年和2030年虛擬電廠市場規模將分別為497.73億元和881.53億元。

從全球視角來看，2022年全球虛擬電廠項目累計裝機容量約為21.2GW，預計2023年將達到約31GW，到2025年更是有望達到58-60GW。中國的虛擬電廠市場也將迎來快速發展。2022年中國虛擬電廠項目累計裝機容量約為3.7GW，占全球總量的17.5%；預計到2025年，中國虛擬電廠累計裝機總容量將達到39GW，投資規模達到300億元。顯然，虛擬電廠正在快速興起，無論是從數據處理、優化調度還是實時控制的角度來看，虛擬電廠都離不開強大的算力支持，這勢必將帶動算力產品同步發展。

隨著技術的進步和能源管理需求的增長，越來越多的數據中心和算力中心開始探索和采用儲能解決方案，以提高能源使用效率、增強能源安全并降低運營成本。與此同時，在云計算、大數據分析、人工智能等技術的普及下，虛擬電廠的算力需求將進一步增長，同時也將變得更加高效和智能。儲能與算力，正在攜手加速成長。