一、现实需求呼唤算电协同 数字时代，人工智能每一次交互都伴随能源消耗。数据中心是算力的物理载体，用电量持续上升。常熟高新区普洛斯数据中心满负荷运行时，日用电量超过50万千瓦时，相当于10万户家庭一天的照明用电。此数据直观显示了算力时代对电力资源的巨大需求。业内专家指出，算电协同是通过技术创新和机制优化，实现算力与电力的动态匹配、智能调度和高效协同，在保障算力稳定供给的同时，推动电力系统绿色低碳运行。其核心在于打破“算力”与“电力”行业壁垒，形成互动的产业体系。 二、成本结构凸显协同必要性 数据中心运营成本中，电力与算力折旧合计占比约70%。以年用电量30亿千瓦时的大型数据中心为例，度电成本每降低0.1元，可能带来数亿元级别的利润差异。这样的成本结构决定了算电协同的战略重要性。 从宏观层面看，到2030年，我国数据中心年度用电量预计达到3900亿至8200亿千瓦时，增长空间巨大。人工智能与数据中心产业高速发展带来能耗持续攀升，“算电脱节”已成为制约产业发展的瓶颈，亟待系统性协同机制破解。 三、地方实践探索可行路径 江苏作为数据中心和新能源产业大省，已率先开展算电协同探索。国网常熟市供电公司推出“春来电力茶馆”个性化服务模式，通过联合验收、统筹调度等措施提速增效，为普洛斯数据中心提供高效可靠的送电保障。 在仪征经济开发区大数据产业园，中联数据“文化数字化”绿色算力基地加紧建设。园区集聚多座百亿级算力中心，国网仪征市供电公司为其配置4个不同方向的220千伏电源，确保每个算力中心实现220千伏双电源供电，反映了电力基础设施与算力中心的协同规划思路。 四、深度协同面临多重挑战 尽管地方探索取得成效，但算电协同仍存在结构性矛盾。首先是规划协同难题。算力中心与电力基础设施分属不同部门管理，部分数据中心选址时电力配套不足，导致投资效率下降。 其次是供需特性矛盾。人工智能训练对供电稳定性要求极高，需要不间断供电，而风电、光伏等新能源具有间歇性，协同难度较大。此外，我国存在明显的地域错配：东部算力需求集中但绿色电力匮乏，西部绿色电力富集但算力需求不足。绿电直供通道建设不匹配，更加剧矛盾。 五、代表委员建言献策 针对上述难点，全国两会代表委员提出系统化方案。全国人大代表、国网江苏省电力有限公司专家吉兰芳建议，将能源数据基础设施算力需求纳入国家算力网络总体布局，在“东数西算”框架下建设区域性、行业性的绿色能源算力枢纽，推动算力中心与可再生能源基地、储能设施协同布局，提高绿电使用比例。 全国人大代表、天合光能股份有限公司董事长高纪凡从供给端提出建议。他认为，光伏、风电为主的绿色电力是人工智能发展的根本保障，为算力中心提供稳定绿色能源，关键在于构建光储一体化方案，实现能源灵活供应与高效利用，将绿色发展与算力发展相统一。 六、制度创新推进落地实施 推动算电协同从概念走向现实，需要在规划协调、机制创新和政策支持上加强制度设计。主管部门应建立算力与电力协同规划机制，避免各自为政。同时，在电力市场化改革框架下，设计更灵活的绿电交易机制，激励数据中心使用可再生能源，并加快绿电直供通道建设，降低传输成本和损耗。
算力与电力的协同发展，既是技术问题，更关乎制度创新。在“双碳”目标与数字中国建设的背景下，打破行业壁垒、构建新型能源算力体系，不仅关系到数字经济提质增效，也是探索高质量发展路径的重要实践。这场跨越技术与能源的变革，或将重塑未来产业竞争格局。