電子發(fā)燒友網(wǎng)報道(文 / 黃山明)隨著 AI 技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,其在我們生活中的參與度越來越高。AI 雖帶來諸多便利,卻離不開強大算力與充足電力的支撐。因此,AI 的發(fā)展必然帶動電力需求的增長,而儲能作為當下電力領域的重要組成部分,自然也會推動儲能產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。
從 AI 技術(shù)自身角度而言,它能夠借助算法對光伏發(fā)電量、用戶用電需求以及電網(wǎng)調(diào)頻需求進行預測,進而優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略,實現(xiàn)毫秒級響應。例如,科華數(shù)能運用 AI 技術(shù)對儲能系統(tǒng)全生命周期進行優(yōu)化管理,可預測電池健康狀態(tài),有效降低故障率,提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。
與此同時,AI 結(jié)合大數(shù)據(jù)分析還能實現(xiàn)設備故障預警。以協(xié)鑫儲能的 AI 電池評估系統(tǒng)為例,該系統(tǒng)通過對電池全生命周期數(shù)據(jù)的分析,可預測電池容量衰減和潛在故障,顯著提升了系統(tǒng)的可靠性。
當然,反過來看,AI 技術(shù)發(fā)展所需的電力也在急劇增加。國際能源署預測,在 2025 年至 2027 年期間,中國數(shù)據(jù)中心以及 5G 網(wǎng)絡的電力消耗量將快速增長,數(shù)據(jù)中心電力消耗量占比預計將從目前的 3% 提升至 6% 左右。
有專家指出,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相比,AI 數(shù)據(jù)中心單個機柜的功率提升了 5 至 8 倍,這使得同等建筑規(guī)模的數(shù)據(jù)中心對電力的需求增加了 5 至 8 倍。其電力需求具有波動性,在執(zhí)行計算密集型任務時電力消耗會大幅激增,并且需要 24 小時不間斷供電,對電力可靠性及電能質(zhì)量有著極高要求。此外,隨著 DeepSeek 等開源 LLM 大模型(大型語言模型)的普及,AI 算力中心的數(shù)量也會越來越多。
面對如此龐大的電力消耗,儲能成為了一種極為有效的解決方案。
通過儲能系統(tǒng)還能優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的電力使用,降低計算任務中的能源消耗。例如,在電價低谷時段,儲能系統(tǒng)進行充電,而在電價高峰時段則放電,以此降低用電成本。同時,儲能系統(tǒng)與可再生能源相結(jié)合,能夠提高數(shù)據(jù)中心可再生能源的使用比例,助力實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心應對非計劃停電多采用 “UPS + 柴發(fā)” 的方式,但 UPS 配置時間較短,柴油發(fā)電成本較高。而儲能系統(tǒng)可以替代傳統(tǒng) UPS,成為更為經(jīng)濟、環(huán)保的解決方案。例如,中國電信安徽智算中心就配置了 25MW/200MWh 的儲能系統(tǒng);阿聯(lián)酋的 20GWh 項目利用光伏和儲能為數(shù)據(jù)中心供電,已成為全球標桿案例。
另外,AI 數(shù)據(jù)中心對電能質(zhì)量要求極高,儲能需借助液冷技術(shù)、AI 算法優(yōu)化(如故障預警提前 100 小時)來降低熱失控風險。比如,北京海博思創(chuàng)通過 AI 實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)全生命周期管理,2024 年交付的項目保持零事故。
為應對風光發(fā)電的間歇性問題,安徽中電鑫龍等企業(yè)致力于攻關(guān) 4 小時以上的長時儲能技術(shù),這不僅保障了數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定供電,還促進了綠電消納,推動了長時儲能技術(shù)的研發(fā)。
不過,需要注意的是,當前儲能系統(tǒng)建設成本較高,尤其是大規(guī)模長時儲能。這需要通過技術(shù)迭代(如鈉離子電池、固態(tài)電池)以及市場化機制(如容量電價)來降低成本。寧德時代推出的 5 年零衰減電芯,能量密度達 430Wh/L,能夠有效降低運營成本。
從 AI 技術(shù)自身角度而言,它能夠借助算法對光伏發(fā)電量、用戶用電需求以及電網(wǎng)調(diào)頻需求進行預測,進而優(yōu)化儲能系統(tǒng)的充放電策略,實現(xiàn)毫秒級響應。例如,科華數(shù)能運用 AI 技術(shù)對儲能系統(tǒng)全生命周期進行優(yōu)化管理,可預測電池健康狀態(tài),有效降低故障率,提升電網(wǎng)穩(wěn)定性。
與此同時,AI 結(jié)合大數(shù)據(jù)分析還能實現(xiàn)設備故障預警。以協(xié)鑫儲能的 AI 電池評估系統(tǒng)為例,該系統(tǒng)通過對電池全生命周期數(shù)據(jù)的分析,可預測電池容量衰減和潛在故障,顯著提升了系統(tǒng)的可靠性。
當然,反過來看,AI 技術(shù)發(fā)展所需的電力也在急劇增加。國際能源署預測,在 2025 年至 2027 年期間,中國數(shù)據(jù)中心以及 5G 網(wǎng)絡的電力消耗量將快速增長,數(shù)據(jù)中心電力消耗量占比預計將從目前的 3% 提升至 6% 左右。
有專家指出,與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心相比,AI 數(shù)據(jù)中心單個機柜的功率提升了 5 至 8 倍,這使得同等建筑規(guī)模的數(shù)據(jù)中心對電力的需求增加了 5 至 8 倍。其電力需求具有波動性,在執(zhí)行計算密集型任務時電力消耗會大幅激增,并且需要 24 小時不間斷供電,對電力可靠性及電能質(zhì)量有著極高要求。此外,隨著 DeepSeek 等開源 LLM 大模型(大型語言模型)的普及,AI 算力中心的數(shù)量也會越來越多。
面對如此龐大的電力消耗,儲能成為了一種極為有效的解決方案。
儲能解決 AI 技術(shù)電力需求大增問題
儲能系統(tǒng)能夠有效應對數(shù)據(jù)中心電力需求的波動,提升供電穩(wěn)定性,降低電力供應中斷風險,保障數(shù)據(jù)中心不間斷運行。比如在非計劃停電時,儲能系統(tǒng)可作為備用電源,避免了傳統(tǒng)柴油發(fā)電系統(tǒng)響應時間長等問題。通過儲能系統(tǒng)還能優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的電力使用,降低計算任務中的能源消耗。例如,在電價低谷時段,儲能系統(tǒng)進行充電,而在電價高峰時段則放電,以此降低用電成本。同時,儲能系統(tǒng)與可再生能源相結(jié)合,能夠提高數(shù)據(jù)中心可再生能源的使用比例,助力實現(xiàn)綠色低碳發(fā)展。
傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心應對非計劃停電多采用 “UPS + 柴發(fā)” 的方式,但 UPS 配置時間較短,柴油發(fā)電成本較高。而儲能系統(tǒng)可以替代傳統(tǒng) UPS,成為更為經(jīng)濟、環(huán)保的解決方案。例如,中國電信安徽智算中心就配置了 25MW/200MWh 的儲能系統(tǒng);阿聯(lián)酋的 20GWh 項目利用光伏和儲能為數(shù)據(jù)中心供電,已成為全球標桿案例。
另外,AI 數(shù)據(jù)中心對電能質(zhì)量要求極高,儲能需借助液冷技術(shù)、AI 算法優(yōu)化(如故障預警提前 100 小時)來降低熱失控風險。比如,北京海博思創(chuàng)通過 AI 實現(xiàn)了儲能系統(tǒng)全生命周期管理,2024 年交付的項目保持零事故。
為應對風光發(fā)電的間歇性問題,安徽中電鑫龍等企業(yè)致力于攻關(guān) 4 小時以上的長時儲能技術(shù),這不僅保障了數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定供電,還促進了綠電消納,推動了長時儲能技術(shù)的研發(fā)。
不過,需要注意的是,當前儲能系統(tǒng)建設成本較高,尤其是大規(guī)模長時儲能。這需要通過技術(shù)迭代(如鈉離子電池、固態(tài)電池)以及市場化機制(如容量電價)來降低成本。寧德時代推出的 5 年零衰減電芯,能量密度達 430Wh/L,能夠有效降低運營成本。
小結(jié)
AI 技術(shù)憑借算力擴張和能耗激增,促使儲能產(chǎn)業(yè)朝著大容量、長時化、智能化方向升級。短期內(nèi),數(shù)據(jù)中心配儲將成為標配;長期來看,則需突破技術(shù)瓶頸,完善市場化機制,從而實現(xiàn) “電力供應穩(wěn)定” 與 “低碳轉(zhuǎn)型” 的雙重目標。
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