面向算电协同的建模与应用：研究现状与展望

杨蒙; 翁翕; 沈沉; 陈玥

doi:10.7500/AEPS20260104001

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面向算电协同的建模与应用：研究现状与展望

算力-电力协同 | 更新时间：2026-09-01

- 面向算电协同的建模与应用：研究现状与展望
- Research Status and Prospects of Modeling and Applications for Computing Power-Electric Power Coordination
- 电力系统自动化 2026年50卷第17期页码：18-36
- 作者机构：
  
  1.香港中文大学机械与自动化工程学系，香港 999077
  2.北京大学光华管理学院，北京市 100871
  3.清华大学电机工程与应用电子技术系，北京市 100084
- 作者简介：
  
  杨蒙(1998—)，男，博士研究生，主要研究方向：能源经济、电力交通系统。E-mail：myang@mae.cuhk.edu.hk
  翁翕(1983—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：博弈论、信息经济学、数字经济。E-mail：wengxi125 @gsm.pku.edu.cn
  沈沉(1970—)，男，博士，教授，博士生导师，主要研究方向：电力系统分析与控制、能源电力系统数字孪生技术与应用。E-mail：shenchen@mail.tsinghua.edu.cn
  陈玥(1992—)，女，通信作者，博士，助理教授，博士生导师，主要研究方向：博弈论、运筹学与能源经济。E-mail：yuechen@mae.cuhk.edu.hk
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(72561160161;72225001);香港研究资助局资助项目(N_CUHK422/25);广东省基础与应用基础研究基金项目(2026A1515010807)
- DOI：10.7500/AEPS20260104001
  中图分类号：
- 收稿：2026-01-04，
  
  修回：2026-04-19，
  
  网络首发：2026-07-15，
  
  纸质出版：2026-09-10
- 稿件说明：
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杨蒙,翁翕,沈沉等.面向算电协同的建模与应用：研究现状与展望[J].电力系统自动化,2026,50(17):18-36.

YANG Meng,WENG Xi,SHEN Chen,et al.Research Status and Prospects of Modeling and Applications for Computing Power-Electric Power Coordination[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):18-36.
杨蒙,翁翕,沈沉等.面向算电协同的建模与应用：研究现状与展望[J].电力系统自动化,2026,50(17):18-36. DOI： 10.7500/AEPS20260104001.

YANG Meng,WENG Xi,SHEN Chen,et al.Research Status and Prospects of Modeling and Applications for Computing Power-Electric Power Coordination[J].Automation of Electric Power Systems,2026,50(17):18-36. DOI： 10.7500/AEPS20260104001.

摘要

人工智能的快速普及显著提升了全球算力需求，数据中心与电力系统协同研究受到了广泛关注。为此，文中进行了系统性研究。首先，总结了数据中心在计算资源分配、用能管理与热管理方面的基础模型，并归纳了数据中心与各能源网络之间的耦合关系建模，为算电协同研究奠定基础。其次，重点分析了算电协同长期扩展规划和短期优化运行在数据中心微电网等3种典型场景下的研究进展；从电量与灵活性市场等5个方面全面梳理了算电协同相关市场机制；总结了算电协同在输电网和配电网层次上的韧性提升措施、数学模型与应对算法。然后，为促进算电协同相关领域研究，调研并汇总了数据中心主流公开数据集的时间颗粒度、覆盖时间、特点与适用场景等。最后，从人工智能数据中心硬件协同布局和人工智能负荷需求响应等微观层面及社会经济效益等宏观层面，分别展望了未来算电协同的关键研究方向。

Abstract

The rapid proliferation of artificial intelligence has significantly increased global computing power demands

drawing widespread attention to the coordination of data centers and power systems. To address this

this paper conducts a systematic study on computing power-electric power coordination. First

it summarizes fundamental models of data centers in computing resource allocation

energy consumption management

and thermal management

and synthesizes modeling that characterizes the coupling between data centers and various energy networks

which lays a foundation for the research on computing power-electric power coordination. It then focuses on research advances in long-term expansion planning and short-term optimal operation for computing power-electric power coordination in three representative scenarios

such as data center microgrids. Furthermore

the paper provides a comprehensive overview of relevant market mechanisms from five perspectives

including the electricity and flexibility markets. It also summarizes resilience enhancement measures

mathematical models

and solution algorithms for computing power-electric power coordination at both transmission and distribution network levels. Subsequently

to further promote the research in this area

the paper surveys and compiles key characteristics of mainstream open data center datasets

including temporal granularity

coverage period

features

and applicable scenarios. Finally

it outlines key research directions for future computing power-electric power coordination from both micro-level aspects

such as coordinated hardware deployment in AI data centers and AI-driven load demand response

and macro-level aspects

such as social and economic benefits.

关键词

Keywords

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