CCCF精选｜零碳智慧能源系统与零碳算力数据中心

当前，全球能源和环境危机迫在眉睫，人类社会主要依赖化石能源的能耗模式难以为继。2020年，中国政府在联合国大会庄严宣告：中国的二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取在2060年前实现碳中和。

要实现“双碳”目标，首先要了解碳排放究竟分布在哪些地方。无论是全球还是国内，碳排放最大的板块是电力和热力。从图1碳排放结构图可以看出，电力和热力的碳排放占比在全球是41.84%，在我国是53.11%。因此，减少能源电力系统的碳排放对实现“双碳”目标意义重大，能源供应的清洁化和绿色化势在必行。

能源供应的清洁化和绿色化涉及传统的水电、抽水蓄能，以及以光伏和风力发电为代表的可再生新能源。传统的能源电力系统采用“发输配用”的结构，即发电、升压、输电、降压、配电、用电，需要将一次能源转化成电能接入电网。截至目前，人类还没有找到大规模的、经济的电力储能技术。现在采用的电池储能技术适用于小规模运行环境，成本较高。

在传统能源电力系统结构下，电力系统都必须满足实时的供需平衡，也就是说每个瞬时的发电量必须严格等于用电量，一点不能多，也一点不能少。这对不确定性高的可再生能源如风能、太阳能的利用带来了根本性的挑战。风能和太阳能发电取决于环境，用电需求量大的时候，风可能停了，此时风能发电急剧下降；或者过来一片乌云把太阳遮挡住，太阳能发电也会急剧下降。而晚上大部分企业和机关下班，用电量大幅减少，但这时风能可能非常丰富，却无法利用，只能被浪费掉。由于可再生能源难以完全消纳，弃风、弃光、弃水的情况十分严重，全世界的电力系统都面临同样的挑战。因此，能源储能技术是可再生能源利用的关键。

储能就是利用物理、化学方法储存可以方便转化成电能的机械能、化学能或其他形式的能量，根据需要再将储存的能量转化成电能，实现能源电力供需的实时平衡，解决可再生能源不确定性造成的弃风、弃光和弃水问题。目前。系统规模且经济的储能技术是抽蓄电站，即在山顶建立水库，用电低谷时期，用电将水抽到水库中，以机械势能方式储能；用电高峰时期，放水发电。这是目前最经济且可规模利用的储能技术，其缺点是抽蓄电站的建设有非常严格的地理、地质条件要求。其他储能方式，如电池储能、飞轮储能、压缩空气储能等技术，目前成本较高，不适合大规模部署。氢储能目前受到极大的关注，后边详细讨论。 

传统的能源电力系统结构包括水电、火电、风电、太阳能等电源，水、抽蓄、蓄电池等储能设备，发输配用的电力系统结构，以及多能源终端供需协调的优化机制。在传统能源结构下，水、火、风、光电源之间可以相互补充，电源和负载端可以相互协调，如电解铝、电解锌的生产。当可再生能源多的时候，即风大、阳光多的时候多用电、多生产，反之少用电、少生产，实现负载端与能源端的配合。

能源需求端的节能减排——5G及未来无线通信系统节能降本

全世界的5G和未来无线通信系统都存在不盈利的问题，主要有两方面原因：工业应用尚未完全推广，能耗成本太高。

解决这个问题的途径有两种：一种是采取低功耗站点通信设备和系统设计，包括低功耗元器件和设备设计、低功耗网络部署和系统设计。采用低功耗站点通信设备和系统运行，包括采用关断策略的通信系统资源优化及电源管理优化。这种途径面临两个主要挑战，首先是影响系统性能，其次是进一步节能空间有限。因为通信设备厂商基本上已经把通信设备节能做到了极致，而且国内设备商的高端芯片的制程受限，很难通过提高主芯片的制程降低功耗。

另一种途径是通过分析基站内部的能源系统和主设备的运行，建立机理与数据结合的优化模型，实现通信业务系统运行与基站能源系统运行的协调优化。这种途径理论上可行，但存在诸如环境热过程复杂，缺乏系统化模型，主设备空调等能源系统的运行决策存在强耦合，通信基站算力有限等问题。

5G及未来无线通信基站的节能优化

新方法采用主设备和辅助设备的整体协同优化实现节能增效。在能效最高、成本最低的时段给基站建筑体精确蓄冷，平衡主设备释放的热，满足设备运行环境要求的同时，对主设备和辅助设备进行整体协调优化。通过数据和机理的深度融合，解决复杂动态过程的建模复杂性和可行性难题；通过状态迁移和数据驱动，解决实际应用面临的“小样本”和“冷启动”难题；通过数据机理双驱动的强化学习决策方法，解决在算力和数据有限的情况下获得高质量解的问题。

我们将新方法部署在东莞4个运行中的基站。通过对基站一年多的实际测试得出结论，新方法可稳定节能降本12%以上。此外，在基站中悬挂成本很低的相变材料增加热容量，可进一步降低电费成本2%~3%；通过不同站点之间的协同整体优化后，在保证性能的情况下可以增加3%~5%的节能降本空间。

这里举一个典型的学科交叉的解决方案：通过暖通工程的技术途径，系统工程的精确建模和控制优化的方法，融合电力系统的需求响应的机制，解决5G与未来无线通信系统节能降本的重大问题，能够实现总体节能降本15%~20%，而且碳排放量也有相应幅度的降低。因为无线通信基站中，空口的无线发射装置耗能20%，主设备耗能40%，空调系统耗能40%。节能降本15%~20%意味着将空调系统的总耗能成本降低40%~50%。这对我国5G无线通信系统的可持续运行和国家“双碳”目标的实现意义重大。

非传统分布式能源电力系统结构，包括传统电源、分布式可再生能源和氢能燃料电池。我们要特别关注氢能的利用。氢在地球上的存储非常丰富，基本上都存在于水分子中。我们可以通过电解水的方式，从水中分离出氢和氧；或者在水里添加催化剂，通过光催化和太阳能，“晒”出水里的氢。

氢的储运通常有如下几种方式。近距离可采用将氢气体压缩在容器中的方式运输。氢气体超低温液化是另一种方式，但保持超低温环境非常耗能。很多化学家和化工学家在研究有机化学溶液与氢发生化学反应，形成富氢溶液，在常温常压下使用石油化工基础设施如管道和油罐车运输。

在使用端，富氢溶液在催化剂作用下释放气体氢，在氢能燃料电池的铂金属催化作用下与空气中的氧化合成水，并发电和放热。可见，上述氢能制备和使用是一种零污染排放、零碳排放、水水再生循环的储存绿色能源方式，氢能燃料电池发出的电可以通过电力电子逆变器连到电网，或者完全独立运行，形成氢电并重的能源供需系统。

氢赋能零碳分布式能源系统

氢赋能零碳分布式能源系统，采用氢能驱动的热电联供；以水为载体的热、冷存储，满足系统制冷、制热需求；市场化运行和管理的氢能供应链；氢能存储与可再生能源协同，实现系统并网/独立运行；实现了全绿色的能源结构变革，解决储能、可再生能源消纳、能源电力市场化等重大挑战。 

含氢多能源供需系统协同运行面临的主要科学问题与挑战，包括信息流和氢电二次能源及多种能源流网络间的时空多尺度耦合、动态转换关系的机理和数据模型、智能性设计；多能耦合的信息物理融合、能源系统的安全经济设计和运行的控制优化理论与方法；多能转换的关键设备和系统的高能效调控与稳定性；包含氢能供需链的多能互补协调规划、分布式能源市场的设计与博弈，等等。我们期待在完成国家自然科学基金重大项目——含氢多能源供应系统协同运行的基础理论与关键技术(2022.1—2026.12)的过程中解决上述科学问题。

我们于2020年8月底在西安交通大学创新港校区建成绿色智慧能源系统实验室，包括储氢及燃料电池、储能的冷水罐及热水罐以及多种测试环境，实验室平面图如图2所示。该实验室实现了氢、电、冷、热以及可再生能源的多能协同，储氢和传统的储能储热协调运作，零碳运行，并且实现了独立/并网运行，绿色智慧能源系统实验室的系统逻辑图如图3所示。

榆林零碳智慧能源站

基于绿色智慧能源系统实验室一年多的验证，我们于2022年7月底在陕西榆林市科创新城建成零碳智慧能源站的示范项目并投入运行，为8月召开的省运会的12万平方米运动员村（包括一栋办公大楼、一个酒店、13栋运动员宿舍）以及联通5G基站和数据中心零碳供能。零碳智慧能源站一直在正常运行，实现了零碳和经济性的双示范，为零碳园区建设提供了解决方案和技术途径。

零碳智慧能源站系统由能源站主体（4000平方米的建筑）、制氢储氢和燃料电池系统、光伏发电系统、以水为介质的储能储热系统（短期的储能的冷水罐热水罐），以及长期的季节性换热的浅层地热井群组成。系统实现了首个零碳分布式多能源站、首个零碳5G基站以及首个零碳数据中心，总投资1.2亿元人民币。

这是重要的技术经济进步。倘若单纯实现零碳，只要足够的电池容量接入即可实现，但既要实现零碳又要保证经济性则很困难。从零碳智慧能源站的运行实践中可以总结出重要经验：氢能实现零碳，多能优化获益，市场复制推广。我们提出了一种创新的结构和范式：通过氢能赋能实现零碳，同时又能通过多能源系统优化，基于市场经济模式取得经济效益。

通过系统优化设计和运行，零碳智慧能源站的当量能源成本为0.36元/千瓦时，而传统的电网供电、市政热力网供热（榆林园区供热时间较长，每年大概有半年时间需要供热）、空调机组供冷的成本为0.57元/千瓦时。零碳智慧能源站比传统能源电力系统的当量能源成本（包括设备折旧）低了35%以上。而且，初期投资（包括制氢设备、氢能燃料电池等）比传统系统多出的部分，2~3年即可收回，能源站总体将在11~12年以后开始盈利，有较好的经济效益。图4为绿色智慧能源系统全景、零碳5G基站、零碳数据中心。

数据中心能耗和碳排放

根据文献的数据，当前数据中心存在高能耗、高碳排以及低算效的问题：数据中心年使用电力超过200 TWh，预计2030年其耗电量将占全球能耗的6%以上。此外，5G通信系统的耗能大约是4G系统的3倍，而规划中6G系统的耗能大约是5G系统的10倍。目前，信息通信行业碳排放量占全球碳排放量的2%以上，其能耗预计在2030年将超过全球总能耗的20%，碳排放也将随之急剧增加。然而，要实现数字经济，需要建设大量的高能耗的算力数据中心，数字化的基础设施能耗需求大幅增加，倘若碳排放也随之大幅增加，将直接影响“双碳”目标的实现。

零碳算力数据中心建设

怎么解决这个问题呢？我们提出的应对策略是将能源需求增长与碳排放增长脱钩，把算力网、通信网和能源网“三网合一”，为未来的分布式数据中心和超高速的通信基站提供零碳能源。

尽管前面提到的数据中心是小规模的，但是已经验证了其理论和工程的可行性。因此，我们提出一个规模化、经济型的零碳数据中心结构：采用可再生能源和燃料电池组成的供电系统；采用热泵、地热井和余热回收系统组成的远端冷源；采用风冷机柜和液冷机柜组成的末端制冷。

我们需要氢储能和氢能燃料电池，补偿可再生能源的不确定性，需要热泵和地热井系统实现季节性换热，用最经济的形式供冷，同时将数据中心产生的热和氢能燃料电池产热储存到地下，在供热季节使用。最终实现氢、电、冷、热系统的协调优化。

我们进行了初步的经济性分析。与榆林纬度相当的中国北方地区，市政供电给数据中心的能源成本大概为0.56元/千瓦时。氢能+光伏、风电能源通过回收IT设备的产热可以将零碳供能成本控制在0.34元/千瓦时，比电网供能成本低了39%。

我们据此提出了在中国北方地区建设2万~5万千瓦的零碳数据中心总体方案，正在推动陕西榆林和甘肃嘉峪关的零碳数据中心的建设。

计算机系统结构变革的启示

我在清华大学自动化系读本科期间，使用过国产DJS-130小型计算机，只有32 K的内存配置，没有网络；刚到康涅狄格大学读博士时，使用的IBM3070大型机是集中式分时终端系统；博士毕业前用上了UNIX工作站，它用局域以太网连接各个工作站的文件系统NFS，是全分布式系统。

21世纪初发展的网格计算是分布式系统，十几年前发展的云计算系统是集中/分布式系统；正在发展的边缘计算系统是分布/集中式系统。所以，有人说计算机和计算机系统的结构变革，是在分布式和集中式之间每10~15年轮回一次，但每次变革都伴随着革命性的技术进步。

电力系统“发输配用”的结构源于著名的科学史话，是140年前特斯拉提出的交流输电方案优于爱迪生的直流输电方案之后形成的，基本上没有变过。能源电力系统的结构即将发生重大改变吗？以绿色分布市场为标志的能源革命即将到来吗？回看近60年来的世界近代史，全世界地缘政治的很多问题都是因为石油埋在中东引起的。而现在只要有阳光、有风、有水的地方都可以制氢，世界地缘政治的格局将会改变吗？

能源电力系统绿色化势在必行，经济储能技术是利用可再生能源的关键，也是为未来算力系统和通信系统提供绿色能源的基础。氢赋能的供电、多能储能、转化和互补的控制优化，能够实现局部或分布式的能量平衡，保证系统的经济性，推动构建市场可复制的分布式零碳能源系统。基于氢能大规模利用的分布式零散智慧能源系统或将深度改变能源结构，为未来分布式数据中心、高速通信站点提供零碳能源，实现以绿色、分布、市场为标志的能源革命。

作者：

管晓宏

中国科学院院士。西安交通大学教授。主要研究方向为复杂网络化系统的经济性与安全性，电力、能源、制造系统的优化，信息物理融合系统，网络空间安全等。

xhguan@xjtu.edu.cn

徐占伯

西安交通大学教授。主要研究方向为网络化系统优化与安全、信息物理融合能源系统、智能建筑、智慧城市。

zhanbo.xu@xjtu.edu.cn

吴江

西安交通大学副教授。主要研究方向为网络化系统优化调度、信息物理融合系统、能源互联网分布式机器学习与大数据分析。

jiangwu@xjtu.edu.cn

整理：

郭振格

CCF专业会员。清华大学无锡应用技术研究院物联网中心工程师。主要研究方向为物联网与无线传感网、工业互联网与云计算。

guozhenge@126.com

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