2022年之前，传统互联网数据中心（IDC）单体用电规模相对有限，整体负荷波动对电力系统运行影响较小，电力行业对算力负荷的调度属性关注不足，算电协同调度的研究与实践主要由云计算行业自主探索推进。随着人工智能技术的快速发展与应用，AI智算中心（AIDC）大规模落地，高密、超大功率算力集群快速普及，算力行业用电体量呈指数级增长。电力行业愈加关注算力负荷特性、用能规律及协同调度价值，算电协同调度也成为新型能源体系与数字经济融合的重要抓手。笔者先后任职于能源监管机构、头部云计算企业和能源央企，长期跟踪算电协同调度业态，结合行业实践提出以下思考与建议。

算电协同调度模式分类

算电协同调度，是依托算力业务中部分可迁移、可延时、可柔性调节的负荷，在电力系统调峰需求、新能源消纳、电力价格信号、有序用电、需求侧响应规则的引导下，对算力负载进行时间维度、空间维度、主体维度的动态优化调整。按照实施难度从易到难，本文将之分为四类模式。

单数据中心内部负荷调节

该模式为算力调度最基础、最成熟的方式，无需跨数据中心迁移业务，仅通过本地算力负荷错峰、延时、降载实现用能优化。数据中心或基于有序用电规定、需求侧响应制度、电力辅助服务市场规则，或依托峰谷电价差、本地新能源出力波动，对离线计算、数据清洗、模型预训练、日志分析等可延时非实时算力进行时段调整，在高峰时段降载、低谷时段或新能源大发时段提升负荷，实现削峰填谷、降低用电成本、提升绿电消纳的多重目标。实时业务如在线交易、搜索、直播等不参与调节，保障业务稳定性。

同Region（区域）多可用区（AZ）跨节点调度

头部云计算厂商通常采用“一区域多可用区”的架构布局，同一地理区域内通常布局3个及以上数据中心可用区，各AZ间距约20-50公里，满足容灾备份要求。各可用区独立接入不同上级变电站，对应的电网网架结构、新能源资源、节点电价以及绿电直连存在差异。当某一可用区内局部电网存在弃风弃光或电价低谷时，可将可迁移算力负荷优先调度至新能源出力充沛、电价更低或绿电直连的可用区，实现区域内算力与电力资源的精准匹配，提升区域新能源就地消纳能力。其前提是该Region内已具备同城多活架构，边际成本主要是带宽与运维切换。

同企业跨区域算力调度

该模式为跨省市、跨电网片区的大范围算力迁移，对算力调度平台、网络传输、业务适配、电力数据联动能力要求较高。行业典型案例为阿里巴巴集团于2022年6月将位于江苏省南通数据中心的部分算力负载转移至河北省张北数据中心，在全球范围内首次实现了数据中心和电力系统间以促进可再生能源消纳为目标的协同调度，也是国内首次跨区域“算力-电力”优化调度验证实验。之所以阿里巴巴集团能跨越前两个相对容易的模式，直接开展跨区域算力调度实验，既基于多年的算力-电力映射研究，也得益于阿里自身的淘宝搜索、推荐、广告等多类型算力负载彼时恰好有业务迁移的需要。对于强属地化、强实时性和非自身业务，跨区域调度成本和失败风险显著提升，落地难度较大。

跨企业跨主体全域算力调度

依托全国一体化算力网、省级算力调度平台等公共基础设施，打破不同算力运营商、不同权属数据中心、不同异构算力集群之间的资源壁垒与数据孤岛，实现跨主体、跨厂商、跨业态的算力资源池化、动态调配。该模式不局限于单一企业资源调度，可统筹全社会闲散算力、闲置算力，根据全网电力供需、新能源分布、能耗指标情况统一优化调度。但目前受标准不统一、算力异构、数据安全、权属划分、商业互信、交易机制缺失等因素制约，仍处于研究探索阶段。

算力企业参与算电协同调度的

意愿与困难

算力企业参与算电协同调度的核心逻辑为收益覆盖风险与成本，只有调度收益、政策红利、长期价值高于业务波动风险、改造成本、传输成本，企业才具备主动参与意愿。当前算力企业对电力资源的核心诉求集中在容量、可靠性、成本三大维度，且传统IDC与AIDC的诉求内容、调度意愿存在较大差异。

电力容量是核心诉求

数据中心属于高载能用电负荷，算力产业规模持续高速增长，用电需求逐年攀升。2026年1-7月份，全国互联网数据服务用电量593亿千瓦时，同比增长43.3%。按法人单位行业归类口径，部分自用机房、科研与企事业单位内部机房用电计入其他门类或未单列，实际算力用能规模高于该统计值。传统IDC时代，单体数据中心用电规模最大在20万千瓦级别，区域三AZ总报装容量约60万千瓦；而AIDC以高密GPU算力集群为核心，单项目用电规模可达数百万千瓦，电力接入容量成为项目落地的核心瓶颈。早在传统IDC时代，云计算企业就已高度重视电力接入资源，例如阿里巴巴集团在2017年即组建IDC能源管理团队，重点工作之一便是在IDC规划中充分考虑长三角、珠三角和京津冀地区的电力可接入容量和变电站间隔资源。进入AIDC时代，超大电力容量资源稀缺性进一步凸显，电力容量的充裕性与可获取性，愈发成为算力布局的首要考量。

电力可靠性是算力业务稳定运行的底线要求

按照《数据中心设计规范》（GB50174-2017），大型数据中心一般配备双路市电、备用柴发、UPS等保障用电可靠性，但实际运营中仍存在失电风险。部分项目因电力外线建设滞后、市政施工误操作等问题，出现长时间市电中断，个别项目曾出现连续近一个月依赖柴发保供的情况。对于AIDC而言，GPU集群启停成本极高，算力中断损失远超传统IDC，因此电力可靠性、供电稳定性是算力企业参与调度的前置硬性条件。在算力企业看来，任何调度行为都不能牺牲核心业务稳定性。

用电成本结构差异导致调度意愿分化

以四年完整TCO口径统计，传统自建云IDC电费占总拥有成本比重约15%，是除硬件折旧外最主要的持续性成本，峰谷电价差、需求侧响应收益对企业降本具备实际价值，企业具备一定的错峰、调载意愿。而AIDC四年完整TCO中，电费占比仅3%-5%，GPU芯片、AI服务器、高速网络、供电散热设备等硬件资本开支占比超80%，电费不再是核心成本项。尽管电价仍是AIDC选址的重要参考指标之一，但电价差异、调峰节电收益、需求侧补贴，远不足以覆盖业务迁移风险、长距离传输成本、集群启停损耗。因此现阶段单纯依靠电价信号、补贴激励，很难驱动AIDC主动参与电力调度。

技术约束造成大量核心算力不具备可调度性

除成本与意愿问题外，技术可行性是关键制约因素。电商交易、即时搜索、短视频推送、在线推理等实时业务，对延迟、稳定性要求极高，几乎不可调度；仅大数据分析、模型训练、数据备份等离线算力具备一定的柔性调节可能。同时，跨AZ、跨区域调度存在网络时延、数据传输成本、集群同步难度大等技术问题，异构算力适配难度高，大幅限制了调度落地空间。

大规模电力电子负荷带来宽频振荡等新型涉网安全风险

随着AIDC规模快速演进，其与电网之间动态交互关系趋于复杂。2026年国内已发生大型数据中心大功率电力电子负荷诱发宽频振荡事件，暴露出新型电力系统下面向算力负荷的涉网稳定新风险。一直以来，数据中心内部用电设备控制参数是电网看不清的“黑箱”，双方既缺少共同的安全边界，也缺少可信的责任划分。在开展算电协同调度过程中，算力负载的升降载、跨节点迁移会带动大量电力电子设备工作状态同步变化，若供电设备缺少宽频阻抗抑制能力，有可能放大宽频振荡风险，威胁电网以及数据中心供电安全。开展算电协同调度不能只关注业务迁移、降本收益，还需兼顾“电网友好”能力建设。对大型数据中心开展宽频振荡风险评估预计将成为未来开展算电协同调度不可回避的前置条件。

相关建议

推动算电协同调度规模化落地，建议坚持先易后难、分层推进、多措并举，摒弃单一依赖电价信号的传统思路，针对四类调度模式精准匹配激励政策与技术方案，建立“技术可行、成本可控、收益可量化、风险可兜底”的协同体系。

优化单数据中心内部调度，夯实基础调节能力

通过拉大峰谷电价价差，利用价格信号引导算力企业自主错峰运行。同时在满足备用电源容量、切换时间与后备时间要求的前提下，鼓励配置构网型储能，探索以储能逐步替代柴油发电机，推动备用电源绿色低碳转型。既提升供电可靠性，又赋予算力负荷短时调峰、填谷、备用支撑能力，最大化挖掘数据中心内部柔性调节潜力。

完善同区域跨AZ调度机制，推进区域资源最优匹配

加快电力现货市场建设，探索推行用户侧节点电价机制，实现不同可用区电价差异化定价。同时，对主动参与跨AZ负荷转移、助力新能源消纳、缓解局部电网阻塞的算力企业，给予有序用电排序优先权、电力报装优先权以及双碳指标倾斜等政策激励，引导企业在特殊时段主动将负荷向低电价、高绿电占比区域和时段迁移。

建立跨区域调度量化激励体系，鼓励标杆示范落地

针对同企业跨区域调度，建立算电协同调度贡献量化评估体系，将企业跨区域绿电消纳、电网调峰、负荷转移贡献，与国家算力枢纽节点新增容量配置排序、电力容量接入及双碳考核挂钩，并赋予相应权重。将稀缺容量交给建设能力扎实、利用效率高、可调度性强、技术水平领先的算力企业，以政策性红利对冲调度成本，鼓励头部企业持续开展大范围算电协同示范，形成可复制、可推广的落地模式。同时，配套出台疏导跨域长传带宽成本的政策。

搭建全域公共调度平台，打通跨主体调度壁垒

加快全国一体化算力网、省级算力调度平台建设，统一算力接入标准、调度接口、数据安全规范、交易结算机制。打破不同企业、不同架构算力的异构壁垒，实现全社会算力资源池化管理，逐步推进跨厂商、跨主体、跨业态的全域算电协同调度，最大化释放全社会柔性算力资源。同时，持续优化算力虚拟化、算力池化、动态迁移、低时延传输技术，提升离线算力调度比例。

强化AIDC电网友好能力建设，防控宽频振荡等涉网安全风险

推动算电协同调度落地，必须统筹柔性调节能力与电网涉网安全，改变过去仅以内部供电可靠性为导向的建设思路。建议明确大型算力中心涉网安全主体责任，实现从“事件驱动治理”到“标准驱动治理”的跨越，避免算电协同调度过程中衍生出新的电力系统稳定隐患，保障算力负荷柔性调节可测、可控，为算电协同奠定安全底座。

算电协同调度是实现数字经济与新能源体系深度融合的重要路径，是电力、算力两大体系规划、市场、数据与技术接口的一次系统性重构。整体来看，算电协同调度技术迭代、机制完善、生态构建仍任重道远，需要电力、算力、政策多方协同，分层推进、分步落地，让每一次调度都同时兼顾经济效益和系统安全，实现算力与电力协同调度的双向奔赴。

（文章来源 微信公众号：电联新媒 作者：程明，作者系中国中煤集团电力事业部副总经理）