本报告由北京交通大学陈敏副教授于 2025 年 12 月在第十一届电气学科青年学者学科前沿研讨会上发布，聚焦算力 - 电力协同场景下数据中心灵活性挖掘的核心问题，系统呈现了相关研究背景、创新成果及未来规划。
报告指出，随着 AI 技术迅猛发展，算力中心能源需求呈指数级增长，其高能耗、高可靠性要求、时空灵活性等特征与常规负荷存在显著差异。国家政策明确支持算力与电力协同发展，《加快构建新型电力系统行动方案 (2024-2027 年)》等文件提出要推进算力电力协同项目，探索绿电供应模式，为研究提供了政策导向。当前研究面临宏观层面算力中心负荷时空灵活性需求响应机理不明、微观层面内部设备灵活性挖掘存在技术壁垒等问题。
报告的核心创新成果主要包括两方面。一是构建了算力中心负荷时空灵活性的需求响应基本理论，提出多端口等值聚合建模方法，大幅减少约束和变量规模（算力中心数量≥4 时减少 80% 以上）；基于该模型建立电力系统运行与规划方法，使运行成本降低 10%、规划成本降低 7%；同时提出需求响应定价方法，解决现有节点电价下的激励不相容问题，实现算力中心运营商用电成本显著下降。二是研发了算力中心内部设备灵活性挖掘与调控技术，构建以业务为核心的多层分级灵活性挖掘架构，并针对 HVDC 侧储备一体电池提出创新调控方法，可提高算力需求承载量 11%、平抑智算负荷波动，还能为电网提供负荷侧灵活性，减少月电费 3%-6%。
研究成果已获得多项学术与实践认可，发表多篇 TOP 期刊论文，授权发明专利 4 项、受理 6 项，相关技术入选《国家重点推广的低碳技术目录》，合作项目获数字中国创新大赛一等奖。研究依托国家自然科学基金等多个项目，通过产学研协同与跨学科融合突破技术瓶颈，已与字节跳动、世纪互联等企业开展深度合作。
未来三年，研究将延续算力中心内部设备灵活性挖掘与调控方向，深化时空灵活性需求响应理论，计划申请国家自然科学基金面上项目，培养多名博士、硕士研究生，并将前沿成果融入课程教学，持续推动算力 - 电力协同领域的技术创新与产业应用，助力 “双碳” 目标实现与算力高质量发展。
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