储能为数据中心赋能

过去一段时间，能源领域中流传着这样一句话——AI正在与光伏储能共舞。储能的价值在于调节电网波动，而随着“东数西算”工程的推进和全国一体化大数据体系的确立，中西部省份的算力基础设施如数据中心和超算中心得到了快速发展。这些设施的能耗问题逐渐凸显，而储能技术被视为解决能耗问题的重要手段之一。

例如，24小时运行的数据中心电力成本已占其运行总成本的60%以上。因此，储能技术不仅可以降低用电成本，还能提升新能源电力的比例和就近消纳绿电。比如对于采用太阳能或风能等可再生能源供电的算力系统，储能系统可以帮助储存过剩的可再生能源，以备不时之需。这样可以提高可再生能源的利用率，减少对化石燃料的依赖。众多互联网巨头已经意识到储能在数据中心的巨大优势与潜力。

微软、谷歌和华为等公司已经在其数据中心部署了储能项目，并取得了显著效果。例如，微软的都柏林数据中心配置了储能型UPS，不仅提高了供电的稳定性，还参与了爱尔兰电网的调频服务市场。这些成功案例表明，储能技术在提高数据中心供电稳定性、降低能耗以及获取额外收益方面具有显著优势。有数据显示目前全球已经有超过8000个数据中心，其中三分之一位于美国，中国占比为十分之一。而配置储能型UPS将确保数据中心稳定运行。

有机构推算，随着AI算力的快速发展，预计到2027年，UPS锂电池需求有望达到12GWh。在电力需求高峰期，储能系统可以释放储存的能量来补充电网供应不足的情况，从而减轻电网压力；而在电力需求低谷期，则可以储存多余的电能。对于独立运行的微电网，储能系统可以作为重要的组成部分，通过智能管理系统协调发电、储能和负载之间的平衡。同时利用先进的算法和人工智能技术来预测能源需求，并根据预测结果智能地调度储能系统的充放电行为，最大化能源利用效率。

通过这样的综合管理，不仅可以提高能源使用的灵活性和效率，还可以增强整个算力中心的可靠性和可持续性。为了更进一步支持储能技术在算力市场中的应用，还推出了《算力基础设施高质量发展行动计划》，其中明确提出支持储能等新技术在算力发展中的应用，鼓励算力中心采用源网荷储等技术，逐步提升绿电使用率。

虚拟电厂中的算力设施

不仅是为数据中心提供不间断、灵活调控的电力支持，算力也能为储能系统提供重要支持，比如在智能电网和可再生能源领域，尤其是虚拟电厂中。虚拟电厂的本质是通过软件和技术手段将分布式能源资源（如太阳能光伏板、风力发电机、储能系统、可控负荷等）聚合起来，形成一个可以统一调度和管理的“虚拟”发电厂。例如，为了优化能源的使用，能量管理系统需要大量的数据处理能力来分析电力消耗模式、预测能源需求以及调度储能在不同时间段的充放电操作。

并且储能系统通常会结合天气预报和历史用电数据来进行负荷预测，以决定何时充电或放电。这些预测模型需要强大的算力来运行。虚拟电厂本身便需要实时采集各个分布式能源资源的数据，包括但不限于发电量、储能状态、负荷情况等。这些数据需要经过处理、清洗和分析，以便做出正确的调度决策。为了有效调度，虚拟电厂需要能够预测未来一段时间内各资源的可用性。这包括天气预测（对于太阳能和风能尤为重要）、负荷预测等。

这些预测依赖于复杂的数学模型和算法，需要强大的计算能力。并且虚拟电厂可能还会参与电力市场的交易活动，如现货市场、辅助服务市场等。在这些市场中，虚拟电厂需要快速响应市场价格信号，进行买卖决策。为了保证虚拟电厂的安全性和可靠性，需要进行持续的风险评估和安全检查。这包括网络安全性、物理安全性和系统稳定性等方面的监控和分析，这些都需要算力的参与。

从市场来看，据国家电网数据，预计到2025年和2030年，国网区域分布式电源装机规模分别达到1.8亿千瓦时和2.9亿千瓦时。如果假设分布式电源发电利用小时数均为3000小时，且虚拟电厂代替用户运营分布式电源并进行电力市场交易的分成比例为33%，则2025年和2030年虚拟电厂电能量市场交易规模将分别达到200.48亿元和322.99亿元。若综合考虑需求侧响应和电能量市场交易业务，2025年和2030年虚拟电厂市场规模将分别为497.73亿元和881.53亿元。

从全球视角来看，2022年全球虚拟电厂项目累计装机容量约为21.2GW，预计2023年将达到约31GW，到2025年更是有望达到58-60GW。中国的虚拟电厂市场也将迎来快速发展。2022年中国虚拟电厂项目累计装机容量约为3.7GW，占全球总量的17.5%；预计到2025年，中国虚拟电厂累计装机总容量将达到39GW，投资规模达到300亿元。显然，虚拟电厂正在快速兴起，无论是从数据处理、优化调度还是实时控制的角度来看，虚拟电厂都离不开强大的算力支持，这势必将带动算力产品同步发展。

随着技术的进步和能源管理需求的增长，越来越多的数据中心和算力中心开始探索和采用储能解决方案，以提高能源使用效率、增强能源安全并降低运营成本。与此同时，在云计算、大数据分析、人工智能等技术的普及下，虚拟电厂的算力需求将进一步增长，同时也将变得更加高效和智能。储能与算力，正在携手加速成长。