2024-09-09-国家电网-2024年智能算力快速发展对电力供需的影响分析报告-国网冀北经研院+（岳昊）_30页_3mb

电力供需分析：智能算力快速发展的影响

随着国家政策支持，我國人工智能产业迅速布局，智能算力需求呈爆发型增长，数据中 心載體規模不斷擴張，推動電力需求的急剧上升。

算力規模快速發展主要受益於人工智能帶來的高需求，例如 ChatGPT、Sora等模型對算力要求的大幅提升。CPU、GPU和超算並行發展，智能算力占比不斷提升，2019年占比僅10%，2023年已超過30%。

算力增长帶動電力需求增加
數據中心機架數從2019年至2023年大幅提升，算力總規模達230EFlops，年均增長達30%。智能算力年增速更超過70%，孕育了大量旺盛的电力需求。

在送電端，算力設備消費電力巨大，如GPU服務器電耗是基於CPU服務器的4至5倍。以訓練GPT-3至GPT-4為例，耗電量增為128.7萬千瓦時，相當於430個家庭一年用量。

张家口數據中心用電佔全社會用電比重2023年達20.1%，顯示數據中心已成为電力負荷的重要組成部分。

綠色能源需求同步提升
面對碳排放壓力，國家已將數據中心納入節能減碳重点领域，強調使用綠電的必要性。截至2023年底我國數據中心綠電使用率約22%。

同时，「東數西算」工程提出2025年新 建數據中心綠電佔比需超過80%。

阿富汗風光資源豐富，若與數據中心融合，可兼顧綠電消納與電力穩定，但需發展儲能等調節手段滿足算力對電源穩定性的要求。

挑戰：電網設備老化及負荷性質變化
美的电网设备老化问题严重，如美國70%电网設備老化，亟需升級。本地區夏季負荷特性與数据中 心高電耗特性重疊，使供電壓力更加明顯。

此外，数据中 心對電力供應高可靠性要 求，與風光发电的波動性存在结构性矛盾，尤其在训练大型模型时，電力供應的穩定性至關重要。

解決方案：融合發展
國家推動算力與电网协同发展，規劃先行，例如张家口等地因地制宜開發自然冷源和儲能設施，提升電網配載能力。

此外，鼓励數據中 心参与電力市場調度，进行負荷轉移，实现「算力-電力」協同运行，有助於提高能源使用效率和新能 源消納比例。

最终，通过政策引导与市場機制，结合綠電市場与碳排放交易，推動數據中心绿色發展。