◎本报记者 都 芃  张 蕴

    11月18日，记者走进位于西宁市的青海省清洁能源和绿色算力调度中心，看见控制大厅的屏幕上，密密麻麻的数字实时跳动，风电、光电、水电等各类清洁能源发电量以及算力中心用能情况跃然眼前。当前，西宁市正借助自身独特区位优势，推动绿色电力与绿色算力双向奔赴。

    近年来，生成式人工智能技术的快速发展推动大模型等人工智能应用迅速崛起，智能算力需求呈爆发式增长。截至2024年6月，我国在用算力中心超过830万标准机架，算力规模达246EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算）。算力规模的大幅增长伴随着能源消耗的大量增加。根据中国信息通信研究院测算，包括算力中心在内，2023年我国数据中心总耗电量约占全社会用电的1.6％。

    中国电力企业联合会统计与数据中心主任侯文捷介绍，算力用电有非常突出的四个特性，即区域集聚性、空调负荷特性、用电高可靠性、任务可调度性。随着我国新能源发电量的逐年增长，通过对算力用电规律的深入分析、研判，清洁、普及的绿色电力有望为算力的绿色化、低碳化提供有力支撑，显著降低算力中心碳排放。

    青海地处青藏高原，拥有得天独厚的自然条件和资源优势，清洁能源资源富集，绿电占比在全国处于领先水平，发展绿色算力潜力巨大。青海省清洁能源和绿色算力调度中心总经理范克威告诉记者，算力用电的特性与算力的应用场景密切相关。与数据存储、通用计算等算力场景相比，当下快速发展的智能算力更加适合与绿电进行结合。“智能算力并不是全天都在‘算’，比如针对大规模渲染、数据训练等任务，通常是有需要时才启动算力，这就使其能够与新能源发电实现较好匹配。”范克威介绍，要实现绿色电力支撑绿色算力，离不开智能调度模型。该模型首先会将算力中心过去7日负荷、峰谷平电价时段，以及包括清洁能源在内的全省各能源出力情况等数据进行收集、分析，然后输入模型进行训练，最终得出算力任务调度负荷曲线，发送给算力中心。“参照这个曲线，算力中心就可以在新能源电力更加充沛、电价更低的时候进行耗电量大的智算工作，从而实现节能减排，输出绿色算力。”范克威说。

    目前，青海省智能算力规模达到1.23EFLOPS，并建成全国首个100%清洁能源可溯源绿色大数据中心。此外，该省大型数据中心平均能耗指标PUE值保持在1.2以下，处于全国领先水平。

    数字化、智能化是新型电力系统建设的重要环节，充足的算力有望为其提供关键支撑。新能源发电随机性、间歇性、波动性特征显著，随着新能源电力的大规模并网，电力电量平衡、大范围跨时空资源配置等难度加大。而以大模型为代表的人工智能应用可以对气象条件、新能源历史发电情况、用电需求等进行计算分析，实现对新能源发电与消纳的精准预测，增强电力系统安全性、稳定性。

    “我们目前正尝试借助智算，将大模型引入新能源发电功率预测。”国网青海电力数字化工作部主任周群星说，青海省智慧双碳大数据中心依托海量集控数据、电网历史数据和天气预报数据，研发出新能源功率预测大数据模型，在国内首创集中功率预测模式，已服务发电企业28家，新能源电站513座。

    借助大数据、云计算、区块链等技术，青海省智慧双碳大数据中心在电—碳领域进行了深入探索，首创全国电—碳测算模型，实现了对全省重点行业、园区、企业碳排放全景看、一网控。以新能源发电作为切入点，该中心已开发覆盖“源网荷储”各方的23类业务应用，为政府部门、发电集团、电网企业等不同类型的超290家客户，提供数据挖掘分析、应用支撑等全产业链服务，形成融合全产业链、全价值链的能源互联网生态圈。