面向算力-电力协同的数据中心与储能融合机制综述

唐文虎; 梁秀壮; 郭采珊; 张泽宇; 陈伟威

doi:10.7500/AEPS20250922006

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面向算力-电力协同的数据中心与储能融合机制综述

算力-电力协同 | 更新时间：2026-09-01

- 面向算力-电力协同的数据中心与储能融合机制综述
- Review of Integration Mechanism of Data Centers and Energy Storage for Computing Power-Electric Power Coordination
- 电力系统自动化 2026年50卷第17期页码：37-51
- 作者机构：
  
  1.华南理工大学电力学院，广东省广州市 510641
  2.南方电网能源发展研究院配电网规划研究部，广东省广州市 510663
- 作者简介：
  
  唐文虎(1974—)，男，博士，教授，主要研究方向：复杂电力能源系统的运行优化和运维决策等。E-mail：wenhutang@scut.edu.cn
  梁秀壮(2000—)，男，硕士研究生，主要研究方向：算力-电力协同运行与数据中心灵活性资源优化。E-mail：202321014764@mail.scut.edu.cn
  郭采珊(1994—)，女，通信作者，博士，高级工程师，主要研究方向：算力-电力协同、新型配电系统规划与运行优化。E-mail：guo-caishan@foxmail.com
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52577109);广东省重点领域研发计划项目资助(2023B0909040003)
- DOI：10.7500/AEPS20250922006
  中图分类号：
- 收稿：2025-09-22，
  
  修回：2026-02-09，
  
  网络首发：2026-07-15，
  
  纸质出版：2026-09-10
- 稿件说明：
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唐文虎,梁秀壮,郭采珊等.面向算力-电力协同的数据中心与储能融合机制综述[J].电力系统自动化,2026,50(17):37-51.

TANG Wenhu,LIANG Xiuzhuang,GUO Caishan,et al.Review of Integration Mechanism of Data Centers and Energy Storage for Computing Power-Electric Power Coordination[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):37-51.
唐文虎,梁秀壮,郭采珊等.面向算力-电力协同的数据中心与储能融合机制综述[J].电力系统自动化,2026,50(17):37-51. DOI： 10.7500/AEPS20250922006.

TANG Wenhu,LIANG Xiuzhuang,GUO Caishan,et al.Review of Integration Mechanism of Data Centers and Energy Storage for Computing Power-Electric Power Coordination[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):37-51. DOI： 10.7500/AEPS20250922006.

摘要

人工智能的迅猛发展导致算力需求和数据中心负荷快速增长，使算力与新能源的高效协同成为必然发展趋势，但这一协同面临算力需求用电特性与新能源出力特性时段错配、数据中心供电稳定性风险加剧，以及匹配算力负荷特性的电力市场机制缺失等核心困难。储能技术可以改善算力与新能源协同时空特性，提升数据中心的供电可靠性和负荷灵活性，并为数据中心参与电力市场提供新机遇。科学高效的数据中心与储能融合机制是算力-电力协同的重要研究课题。文中立足算力-电力协同视角，全面总结数据中心与储能融合机制的研究现状。首先，聚焦数据中心内部配建储能（内部配储）场景，从规划和运行等多方面归纳数据中心合理配建储能、实施有效调控的思路与方案；其次，探讨数据中心共用外部公用储能（外部共储）场景，讨论共享储能和租赁储能等典型模式的交易机制及数学方法；最后，从发展形式、模型构建和交易架构3个方面探讨数据中心分享私有储能（分享私储）的可行方案与研究路径。通过研究现状分析，探索数据中心与储能融合发展新业态，可以为破解数据中心绿色用能难题、推动算力-电力高效协同提供参考。

Abstract

The rapid development of artificial intelligence has led to a surge in computing power demand and data center loads

making the efficient coordination between computing power and renewable energy an inevitable trend. However

this faces core difficulties such as temporal mismatch between the electricity consumption characteristics of computing power demand and the output characteristics of renewable energy

increased risks in data center power supply stability

and the lack of electricity market mechanisms tailored to load characteristics of computing power. Energy storage technology can improve the spatiotemporal characteristics in the coordination of computing power and renewable energy

enhance the power supply reliability and load flexibility of data centers

and provide new opportunities for data centers to participate in electricity markets. Scientific and efficient integration mechanisms between data centers and energy storage represent a critical research topic for the computing power-electric power coordination. From the perspective of computing power-electric power coordination

this paper comprehensively summarizes the state of the art in integration mechanisms between data centers and energy storage. Firstly

focusing on the scenario of configuring in-site energy storage for data centers (in-site energy storage configuration)

it outlines ideas and schemes for rationally configuring and effectively regulating energy storage in data centers from planning and operating perspectives. Secondly

the scenario of sharing off-site public energy storage for data centers (off-site shared energy storage) is explored

and transaction mechanisms and mathematical methods for typical modes such as shared energy storage and leased energy storage are discussed. Finally

feasible solutions and research pathways to share private energy storage for data centers (shared private energy storage) are discussed from three aspects of development pattern

model construction and transaction architecture. By analyzing the current research situation

a new business model of integrating data centers and energy storage is explored

which can provide reference for solving the problem of green energy consumption in data centers and promoting efficient computing power-electric power coordination.

关键词

Keywords

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