行业趋势与需求 - 数字革命与能源革命深度融合 人工智能技术爆发式增长催生海量算力需求 节能减碳诉求推动产业变革 [1] - 2024年至2030年中国数据中心用电量年均增速达20%左右 远超全社会用电量增速 [1] - 电力供应成为算力发展重要影响因素 算力规模直接关系数据加工处理效率与能力 [1] - AI快速发展推动算力需求爆发式增长 需构建数算网能协同新型基础设施 [1] 技术创新与解决方案 - 南方电网研发电碳算协同运营系统 以电力基础设施为基石 智能化推动算力资源经济绿色流动 [1] - 系统具备实时监测能力 同步追踪算力任务电力消耗 算力输出与碳排放数据 实现全流程可视化管理 [2] - 系统实现动态调度功能 依托全国统一电力市场出清电价信号 驱动算力任务向低电价区域转移 有效降低运营成本10%以上 [2] - 借助绿电超发信号实现算力任务分钟级转移聚合 大幅提升绿电使用比例 [2] - 通过确定性网络技术接入全国一体化算力网 与东数西算枢纽实现算力互济 [2] - 形成模型加策略加平台加全国一体化算力网整体解决方案 [2] - 为用户提供算力淘宝式服务 自动基于电价绿电情况匹配符合价格预期低碳标准及性能要求的最佳智算路径 [2] 实践成效与发展方向 - 系统在实际应用中取得初步成效 今年7月将苏州用户yolov5目标检测训练任务迁移至贵州贵安新区南方能源大数据中心实施 [3] - 在108小时训练过程中节约10%算力综合成本 消纳113.4千瓦时绿色电力 [3] - 电算协同重要基础是算力柔性调度能力 需重点解决应用协同数据协同模型协同三大问题 [3] - 未来算力资源使用有望像水电一样便捷统一可量化 需建立精准高效的算力度量体系 [3]

电碳算协同运营系统上线 - 中国首套电碳算协同运营系统上线试运行 实现电力、算力与碳排放实时联动和优化调度 [1] - 系统实现电网、算网、通信网三网融合 根据电价和新能源发电情况自动调度计算任务 [1] - 当西部电价更低时自动将3D渲染、大模型训练等任务调度至西部算力节点 [1] - 当风电、光伏等新能源发电充裕时集中使用绿色电力支撑计算任务 [1] 算力能耗与成本效益 - 预计2030年中国算力年能耗达4800亿度电 碳排放超2亿吨 [3] - 算力用电综合成本每降低0.1元 每年可为产业节约480亿元 [3] - 绿电使用比例每提升1% 每年可减少碳排放约200万吨 [3] - 每减少200万吨碳排放相当于种植1.1亿棵树 [3]