未来网络发展大会：2025算电协同技术白皮书

微信扫码，打开到小程序

未来网络技术发展系列白皮书（2025） 算电协同技术 白皮书 第九届未来网络发展大会组委会 2025年8月 算电协同技术白皮书 I 版权声明 本白皮书版权属于北京邮电大学、紫金山实验室所有并受法律 保护，任何个人或是组织在转载、摘编或以其他方式引用本白皮书 中的文字、数据、图片或者观点时，应注明“来源：北京邮电大 学、紫金山实验室等”。否则将可能违反中国有关知识产权的相关法 律和法规，对此北京邮电大学、紫金山实验室有权追究侵权者的相 关法律责任。 算电协同技术白皮书 II 编写说明 主编单位： 北京邮电大学、紫金山实验室 参编单位： 国网山东省电力公司信息通信公司、国网山东省电力公司青岛供电公司 江苏省未来网络创新研究院、江苏方天电力技术有限公司 中国电力科学研究院有限公司、中国联合网络通信有限公司研究院 指导专家： 刘韵洁 黄 韬 张 鑫 谢人超 田 鹏 王 勇 蒲天骄 曹 畅 邢宏伟 李 勇 李 明 李 宁 严 莉 陈 琛 魏 亮 参编人员： 唐琴琴 贾庆民 文 雯 李 硕 孙思齐 李敏宽 张 岩 牛德玲 王云霄 黄 华 刘子雁 刘 学 王新惠 于文洁 程 辉 韩 然 侯 路 汪 洋 王晓辉 吴春鹏 王子涵 黄 祥 吴 媚 贾雪琴 汪 硕 刘 辉 王立文 邵子豪 王志浩 王文正 徐宏亮 谢高畅 沈 薇 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 III 前 言 在数字经济与能源革命深度融合的时代背景下，算力与电力的 协同发展正面临前所未有的机遇与挑战。随着 5G、人工智能、工业 互联网等新一代信息技术的迅猛发展，全球算力需求呈现爆发式增 长，2023 年我国算力总规模已达 230EFLOPS，智能算力增速高达 45%。然而，这种增长也带来了严峻的能源问题，全国数据中心年 耗电量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，单次 AI 大模 型训练的能耗相当于数百个家庭年用电量。与此同时，我国电力系 统正在经历深刻变革，新能源装机占比已突破 50%，但“弃风弃 光”与东部电力短缺并存的结构性矛盾日益凸显。这种算力需求激 增与能源转型的双重压力，使得构建高效、低碳的算电协同体系成 为实现“双碳”目标的关键路径。 当前算电协同发展面临诸多现实挑战。在资源匹配方面，算力 基础设施主要集中在东部负荷中心，依赖化石能源供电，而西部新 能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。在系 统协同层面，算力调度以性能优化为导向，电力系统则以稳频调峰 为目标，二者缺乏统一的优化框架，造成新能源利用率损失 3%- 5%。技术层面，算力系统的异构性与电力系统的波动性难以通过传 统控制模型实现兼容，跨域协同效率低下。这些问题的存在严重制 约了算力产业与能源系统的协同发展。 本白皮书详细介绍了算电协同的发展背景、基本概念、功能架 构、关键使能技术等；同时，分析了算电协同典型应用场景、生态 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 IV 建设，并探讨了算电协同面临的技术挑战和未来发展方向。我们期 待本白皮书能够为政产学研各界提供系统性参考，推动算力网络与 新型电力系统从简单叠加走向深度融合，最终实现“绿色算力赋能 数字经济，高效能源驱动算力革命”的美好愿景。 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 V 目 录 一、算电协同发展背景 ........................................................................................ 1 1.1 技术业务发展，驱动算力电力协同变革 .......................................... 1 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 .......................................... 3 1.3 行业实践进展，加速算力电力协同创新 .......................................... 5 1.4 算电协同愿景，构建比特与瓦特的智能闭环 .................................. 8 二、算电协同功能架构及关键使能技术 ........................................................ 11 2.1 算电协同功能架构 ............................................................................ 11 2.2 算电协同关键使能技术 .................................................................... 14 2.2.1 多元异构算力适配纳管........................................................ 15 2.2.2 多能互补电力协同调度........................................................ 16 2.2.3 算电协同感知模型构建........................................................ 17 2.2.4 高可靠确定性网络承载........................................................ 18 2.2.5 生成式智能化决策控制........................................................ 19 2.2.6 全周期高实时数字孪生........................................................ 22 2.2.7 多要素高可信算电交易........................................................ 24 三、算电协同典型应用场景 ............................................................................ 26 3.1 算随电调，助力电力新能源消纳 .................................................... 26 3.2 电随算用，满足算力新负荷需求 .................................................... 29 四、算电协同生态建设 .................................................................................... 33 4.1 电力侧发展与绿色转型 ..................................................................... 33 4.1.1 优化可再生能源供给体系..................................................... 33 4.1.2 完善供需动态平衡机制......................................................... 35 4.1.3 提升算力产业支撑能力......................................................... 35 4.2 算力侧规划与能源协同 ..................................................................... 37 4.2.1 规划与布局算力基础设施..................................................... 37 4.2.2 构建算力-电力接口技术 ....................................................... 38 4.3 平台侧建设与功能优化 ..................................................................... 40 4.4 用户侧协同与服务创新 ..................................................................... 42 4.4.1 推进需求侧响应模式............................................................. 42 4.4.2 创新算力能源交易模式......................................................... 44 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 VI 五、技术挑战与未来方向 ................................................................................ 47 5.1 技术挑战 ............................................................................................. 47 5.1.1 系统复杂性，算电协同的纳管挑战..................................... 47 5.1.2 资源动态匹配，协同控制的核心难题................................. 48 5.1.3 能效瓶颈，电力侧的关键制约............................................. 48 5.1.4 安全与可靠性，交易机制的基础挑战................................. 49 5.2 未来发展方向 ..................................................................................... 50 5.2.1 智能调度技术从单目标优化迈向多模态协同，推动算力网 络向全域资源动态匹配演进 ................................................................... 50 5.2.2 绿色计算技术从能效提升转向全生命周期减碳，零碳数据 中心架构加速普及 ................................................................................... 51 5.2.3 边缘计算与微电网从独立部署走向深度耦合，构建区域性 能电自平衡单元 ....................................................................................... 52 5.2.4 政策体系从单一激励升级为多维生态构建，算力-电力协同 治理框架初步成型 ................................................................................... 53 5.2.5 量子计算与 AI 大模型赋能调度系统，突破传统优化算法 的算力瓶颈 ............................................................................................... 54 5.3 算力电力协同发展建议 .................................................................... 55 参考文献 ............................................................................................................ 58 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 1 一、算电协同发展背景 随着全球数字经济与能源革命的深度融合，算力与电力的协同 发展已成为推动“双碳”目标实现的关键路径。本章将从技术业务 发展、国家政策规划、行业实践进展和协同愿景四个维度，系统阐 述算电协同的发展背景与战略意义，为后续章节的技术架构与应用 场景奠定基础。 1.1 技术业务发展，驱动算力电力协同变革 随着全球数字经济进入高速发展阶段，算力已成为继热力、电力 之后的新型生产力，在人工智能、元宇宙、工业互联网、自动驾驶等 前沿领域发挥着关键作用。据中国信通院统计，2023 年我国算力总规 模达到 230EFLOPS，同比增长约 35%，其中智能算力增速更是高达 45%，显示出强劲的发展势头。然而，算力产业的爆发式增长也带来 了巨大的能源消耗问题。以数据中心为例，2023 年全国数据中心用电 量突破 1500 亿千瓦时，占全社会用电量的 1.6%，相当于三峡电站全 年发电量的 1.5 倍。更值得关注的是，随着大模型技术的快速发展， 单次训练能耗屡创新高——OpenAI 的 GPT-3 模型训练耗电达 128.7 万千瓦时，相当于 430 个家庭一年的用电量；而 GPT-4 的能耗预计是 前者的 3-5 倍。 与此同时，我国电力系统正经历深刻变革，新能源装机占比已突 破 50%，但消纳问题日益突出。2024 年一季度，西藏光伏利用率仅 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 2 为 68.6%，青海、甘肃等新能源大省也面临类似困境。在此背景下， 算力负荷的时空可转移特性（如“东数西算”工程中的冷数据处理西 迁）和灵活调节潜力（如 AI 训练任务的错峰调度）为电力系统提供 了新的调节手段。研究表明，通过优化调度，全国数据中心可提供约 3000 万千瓦的灵活调节能力，相当于 30 座百万千瓦级抽水蓄能电站。 此外，在“双碳”目标约束下，算力产业的绿色转型需求迫切，但目 前绿电使用率仅 22%左右，亟需建立更高效的算电协同机制。 算电协同创新发展已成为当前数字经济与能源革命深度融合的 核心命题。从算力需求侧看，AI 技术爆发式增长推动全球算力规模 年均增速超 30%，我国智能算力规模 2023 年达 435 EFlops，占全球 31%，但数据中心年耗电量预计 2030 年将突破 4000 亿千瓦时，占全 社会用电量 4%，其中东部算力集群因绿电供给不足仍依赖化石能源， 加剧碳排放矛盾。与此同时，电力系统面临新能源消纳的结构性难题； 尽管我国风光发电装机超 14.5 亿千瓦（2024 年底），但间歇性、波动 性导致西部“弃风弃光”与东部“缺电”并存，而算力中心的灵活负 载特性可成为破解这一困局的关键——通过 AI 调度算法将非实时计 算任务转移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率 15%以上， 实现“比特”与“瓦特”的时空耦合。政策层面，“东数西算”工程已 明确要求 2025 年国家枢纽节点数据中心绿电占比超 80%， 《加快构建 新型电力系统行动方案（2024—2027 年）》更将算电协同列为新型基 础设施建设的战略抓手，通过源网荷储一体化项目推动“大”“小” 电网与算力节点的双向赋能。产业实践中，青海柴达木 100%绿电算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 3 力中心、阿里云张北液冷数据中心等标杆项目已验证“算力随能源跑” 的可行性，但跨行业标准缺失、区域资源错配等问题仍制约协同深度， 亟需通过电力市场与算力价格联动机制、虚拟电厂等技术突破构建系 统性解决方案。这一变革不仅关乎单一产业，更是重塑全球竞争格局 的战略支点——美国、日本已加速布局算力-绿电融合技术，而我国若 能率先打通“规划-技术-市场”全链条，或将输出能源数字化转型的 “中国方案”。本节通过详实的数据分析，揭示了算力产业爆发式增 长带来的能源挑战与电力系统新能源消纳困境，为算电协同的必要性 提供了量化依据。 1.2 国家政策规划，推动算力绿色低碳转型 在技术业务需求驱动的同时，国家层面的政策引导为算电协同提 供了制度保障和发展方向。国家层面已构建起较为完善的算电协同政 策体系。2021 年 5 月，国家发改委等四部委联合印发《全国一体化大 数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，首次提出“东数西算” 工程，在京津冀、长三角、粤港澳等 8 个地区布局国家算力枢纽节点， 明确要求西部节点可再生能源使用率不低于 65%。2022 年 2 月，“东 数西算”工程全面启动，规划建设 10 个国家数据中心集群，展望“十 五五”期间，我国将进一步提升可再生能源的利用比例，到 2030 年， 全国可再生能源消费量将达到 15 亿吨标煤以上。 2023 年 10 月，工信部等六部门发布《算力基础设施高质量发展 行动计划》，提出到 2025 年实现算力规模超过 300EFLOPS、智能算 第九届未来网络发展大会白皮书 算电协同技术白皮书 4 力占比达 35%、新建数据中心 PUE 低于 1.25 等具体目标。同月，国 家数据局等五部门出台《关于深入实施“东数西算”工程加快构建全 国一体化算力网的实施意见》，首次将"算力电力协同"作为独立章节， 要求建立算力电力协同调度机制，支持算力企业参与电力市场化交易。 2024 年，政策进一步细化落地。国家发改委《加快构建新型电力 系统行动方案》提出开展"算力+电力"协同调度试点；工信部《数据中 心绿色低碳发展专项行动计划》要求到 2025 年新建大型数据中心 PUE 降至 1.1 以下，绿电使用率超过 50%。这些政策形成了从顶层设 计到实施细则的完整体系，为算电协同发展提供了制度保障。 2025 年算电协同国家政策规划的最新进展主要体现在顶层设计 的深化与试点示范的加速落地。根据《加快构建新型电力系统行动方 案（2024—2027 年）》，算电协同被列为七大试点方向之一，明确要求 在国家枢纽节点和青海、新疆等能源富集区，通过“绿电聚合供应” 模式提升数据