夜雨聆风电不够 电太贵 电网调度困难 数据中心耗能巨大
所以现在开始推动，哪里有便宜，稳定，绿色的电，哪里就发展大规模算力。 于是便有了算电协同
算和电分别是什么？
算=算力 Computing Power
主要包括了AI服务器，GPU集群，数据中心用于云服务，大模型，自动驾驶训练等，这些本质上都是在烧算力
电=电力系统
包含力火电，水电，光伏，风电，储能，特高压电网
那算电协同具体在做什么，简单来说就是让 算力基础设施（数据中心，智算中心）和电力系统从过去的“各干各的”，变成深度融合，双向赋能的新模式
主要有几个方向
1.东数西算
逻辑如下 东部AI需求大，互联网公司集中，土地，用电成本高昂，而西部发电量大，风光资源丰富，土地便宜，气候适宜。从而把大数据中心往西部搬迁，由东部产生数据，西部提供算力，来实行国家级大型资源调控
2.数据中心绑定新能源
算力中心要求7*24小时稳定供电，但电网有峰谷差，白天各领域用电需求旺盛，而新能源发电还是看天吃饭，导致供电不稳，当算力缺电时就需要高价购买火电
于是就有了以下操作
1 电支撑算：让算力用上更便宜、更绿的电
绿电直供 / 就近布局：把数据中心建在风电、光伏资源丰富的地区，直接用绿电供电，降低碳排放和用电成本；
峰谷电价套利：引导算力任务（比如离线训练、非实时计算）在电价低谷执行，高峰时段减少用电，降低电费支出；
多能互补保障：配套储能、备用电源，应对电网波动，保证算力不中断
2 算优化电：让电网用上算力的 “超级大脑”
算力负荷柔性调节：数据中心的服务器可以根据电网需求，动态调整负载，相当于一个巨大的 “可调负荷”，帮电网削峰填谷；
辅助电网调度：用 AI 算力优化新能源消纳、预测负荷波动、优化输配电效率，提升整个电力系统的稳定性；
余热回收利用：把数据中心的废热回收，给周边居民供暖，实现能源梯级利用。
3.源网荷储
近来能源领域非常火爆的词，这四个字分别代表发电，电网，用电负荷（数据中心），储能
源：以前水电火电为主，电网稳定好调节
而现在风电占比提升，但波动大，需靠其他环节配合
网：以往电从电厂单向运给用户，电网只负责传输
现在电网变成 “智能调度中心”，既要传输电，也要协调源、荷、储的动态变化
荷：以前用户用多少就多少，电网只能跟着被动调整
而现在用户变成 “可调负荷”，可以根据电网信号调整用电行为，也就是常说的 “需求响应“
储：白天光伏发的电，用不完就存进储能；晚上没太阳了，储能再放电给用户用；用电低谷时存电，高峰时再放出来，缓解电网压力
通俗讲一个例子：
白天，太阳大、风电足（源）：光伏和风机发了很多电，电网（网）用不完，就通知数据中心（荷）：“现在电多又便宜，你多跑点离线任务！” 同时把多余的电存进储能（储）。
晚上，没太阳了，风电也不稳：电网负荷高峰来了，电网通知储能放电，数据中心也暂停非关键任务，减少用电，把电留给居民和关键工业用户。
这一连串的政策，都是在想怎么解决一个大问题———AI时代如何同时保证 算力增长 能源安全 电网稳定 双碳目标。而西部正成为未来的受益者，市场会把它看成，AI基础设施时代的重要国家战略方向。
