随着数据中心规模和复杂性的增长，为其提供廉价可靠的电力变得前所未有的紧迫。日本企业集团日立旗下子公司日立能源（Hitachi Energy）的首席技术官Gerhard Salge阐释了可再生能源与数据中心运营之间的关系，指出尽管在技术上可行，但成功需要细致的规划、正确的基础设施以及整体的方法。
“当我们观察电网中正在发生的变化时，会发现可再生能源是发电侧的一个活跃元素，而数据中心是需求侧的一个活跃元素，”Salge分析道。“除此之外，你还需要灵活性层面的支持，为此我们需要储能以及一个同样能在此处积极运作的电网，以便将所有元素整合在一起。”
根据Salge的观点，关键在于主动型电网，而非仅对条件做出反应的被动系统。随着更多可再生能源、变化的需求模式、新的负荷中心以及电池等储能选项和抽水蓄能等现有设施的出现，主动协调这些资源以维持供电安全、电能质量和成本优化至关重要。
“但是，当你谈论可再生能源和数据中心之间的影响与关联时，你总是需要考虑电力系统中所有元素——需求侧、发电侧、储能侧以及其间的主动型电网——的完整灵活性范围，”他指出，脆弱或拥堵的电网将无法实现这一目的。
人工智能数据中心（AIDC）
Salge警告说，并非所有数据中心都一样。“有传统数据中心和AI数据中心，”他说。“传统数据中心本质上是高负载系统，并伴有部分波动。它们包含许多处理器处理请求——来自搜索引擎或其他应用——因此工作负载随机分布在它们之间。这会产生一个带有随机起伏的基线负荷，这是传统数据中心的典型负荷模式。”
相比之下，AI工作负载严重依赖GPU或AI加速器，这些设备持续消耗大量电力。与传统数据中心不同，AI数据中心通常持续高负载运行，有时长时间接近最大容量。
“AI数据中心尤其擅长并行计算，”Salge解释道。“因此，它们中的许多会因相同的需求模式在同一时间被触发，这在需求曲线上造成了这些上下尖峰，并且它们是同时并行出现的。”
这些波动对电力供应以及连接电网的电压和频率质量都构成了挑战。“所以，你需要将来自储能系统或超级电容器的有功功率输送到AI数据中心的需求端。而这实际上需要涉及数据中心有功功率的控制。你需要的是储能单元与AI数据中心之间的互动，以提供有功功率，或在峰值下降后吸收功率。这也可以通过超级电容器来实现。”
展开全文电池比超级电容器能存储更多的能量，但后者可以更频繁地调节较小的能量。“然而，如果你配置一个比负载还小的电池，并且你真的需要电池在其全部容量范围内循环，那么电池在你的数据中心里将无法持久运行，因为这些脉冲的频率非常高，这样你就会使电池老化得非常、非常快。是的，所以超级电容器可以进行更多次循环，”Salge强调。
他还指出，电池和超级电容器都是成熟的技术，但最佳配置——无论是其中一种，还是与传统电容器结合——取决于储能规模、机架数量、电压水平以及整体系统设计。
日立能源（Hitachi Energy）的首席技术官Gerhard Salge
管理AI训练脉冲
Salge强调了遵守各地电网规范的重要性。“你需要成为电力系统的良好公民，”他说。“你必须与当地电力公司合作，确保你不违反电网规范，并且数据中心不会对电网造成反送干扰。当可再生能源与数据中心共址时，一个很好的方法是在数据中心区域内就管理可再生能源供应。此外，拥有一个面向未来发展的电网是一个明显的优势。因为你有更多的这些灵活性元素和主动元素来管理储能和可再生能源集成，以及管理数据中心的动态负载。”
如果电网不是面向未来的、配备现代化主动运行设备，运营商将会承受明显更大的压力。“相反，通过整体规划，你甚至可以利用数据中心的某些灵活性作为一种可控的、需求响应类型的特性，”Salge说，并补充道数据中心运营商可以协调AI训练脉冲，使其发生在电力系统有更多可用容量的时段。这使得数据中心成为可预测、可控的需求，仅在电网有准备时才对其施加压力。
“总而言之，关于技术可行性：是的，这是可能的，但需要正确的配置，”Salge说道。
经济可行性
在经济性方面，Salge认为太阳能和风能仍然是最便宜的电力来源，即使考虑将其与数据中心整合所需的电网灵活性也是如此。太阳能部署速度最快，风能与其形成良好互补，两者可以并行扩展。
“数据中心需求的任何增加都需要投资，无论是来自可再生能源还是传统电力。经济性取决于市场，而市场机制、法规和技术电网规划相互关联，影响着能源流动、定价和系统稳定性，”他表示。
“我们建议开发商从一开始就与所有利益相关方——电力公司、技术提供商和规划者——合作，以确保可靠性、可负担性和社会接受度。整体规划可以避免被动的补救措施，并带来更好的长期结果，”Salge总结道。
（素材来自：Hitachi Energy 全球储能网、新能源网综合）
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