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2026年第50卷第17期
- 摘要：人工智能（AI）的盛行引发智算中心能耗和碳排激增，源荷双侧的强波动性使得发掘内生负荷灵活性成为算电协同的关键。首先，针对AI计算任务与硬件设施的特殊性，剖析了智算中心负荷灵活性研究面临的多维度异构、细粒度耦合和多主体协同三大挑战。然后，从负荷建模、灵活性发掘与灵活性利用3个核心子问题出发，综述了国内外研究现状。最后，展望了未来研究的趋势，指出应重点推进适应多维度异构的任务级负荷建模，攻克感知细粒度耦合的灵活性动态刻画技术，设计激励多主体协同的灵活性拓展应用策略。关键词：算电协同;人工智能;智算中心;负荷灵活性;新能源;任务调度79|16|0更新时间：2026-09-01
- 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。关键词：算电协同;人工智能;数据中心;耦合;韧性;负荷需求响应35|7|0更新时间：2026-09-01
- 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。关键词：算力-电力协同;数据中心;新能源;电力市场;储能;用能27|2|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：数据中心作为新型灵活性资源参与需求响应，可有效促进风光消纳，但会引发数据中心与租户的利益冲突，阻碍算力负荷的灵活调度，降低算电一体化的优化效果。为此，设计激励和惩罚机制，提出基于混合博弈的算电一体化调度方法。首先，对数据中心能耗特性建模，使批处理式数据负荷参与需求响应，并针对最大延迟时间对服务质量的影响考虑惩罚成本。其次，设计激励机制并基于Shapley值对激励进行再分配，同时设计惩罚机制，再根据边际贡献平衡二者，合理分配收益与风险。然后，构建算电一体化两阶段调度模型。第1阶段，微网运营商以最小化运行成本为目标；第2阶段，租户以最大化净收益为目标。租户间为合作博弈，阶段间为主从博弈，整体形成混合博弈架构。最后，通过算例验证了所提方法的有效性。关键词：数据中心;需求响应;激励机制;混合博弈;算电一体化15|4|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：数据中心可以通过计算任务调度改变其负荷，将成为新型电力系统中重要的需求侧灵活调节资源。由于数据中心与电力系统的运行目标存在差异、无法完全共享信息等问题，当前仍未形成有效的算力-电力双向协同方式。文中提出一种合作博弈视角下计算任务调度驱动的算力-电力双向协同优化方法。首先，提出了基于纳什谈判理论的电力系统运营商-数据中心运营商双向协同框架，以协调实现双方的效用提升；接着，构建了详细的交互型负载、批处理作业两类计算任务的调度模型，并提出了基于滚动时域优化的计算任务调度决策方法；随后，提出了分布式框架下的算力-电力协同决策在线求解方法，在双方内部运行参数与信息保密的前提下，实现全局最优性和求解实时性的兼顾。算例结果验证了所提方法的有效性。关键词：数据中心;算力-电力协同;需求侧响应;合作博弈;滚动时域优化;计算任务调度16|2|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：算力-电力耦合网络面临模型异构、计算复杂以及市场激励机制等难题。针对这些问题，首先提出算力网络的图建模方法，用于表达算力约束以及算力-电力调节能力的映射关系。在此基础上，提出算力和电力网络的统一图模型表示，推导出具有可扩展性的分布式协同优化方法以及非储能设备的解析解，并支持在算力-电力分界面分割网络以实现隐私计算。基于上述协同优化能力以及纳什谈判方法，提出不依赖节点电价的算力空间迁移激励机制。仿真结果表明，所提分布式优化方法具有线性复杂度，所提算力-电力协同激励机制能够公平分配算力时空迁移带来的合作剩余，实现电网与数据中心利益共赢，并有效提升新能源消纳率、降低系统运行成本与碳排放。关键词：数据中心;算力-电力耦合网络;图模型;协同优化;交替方向乘子法;隐私计算;纳什谈判17|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：当前，利用数据中心计算任务的可迁移特性提升服务质量、降低运行成本已成为数据中心运营的重要发展方向。然而，作为能耗巨擘，数据中心的运行方式深刻影响着配电网的安全运行。为此，文中聚焦于数据中心集群与配电网的协同调度问题，将计算任务迁移与电力系统运行相结合，构建了一个分层强化学习模型。该模型采用一种计算资源自适应调整机制，并建立了包含电力侧经济调度与算力侧任务迁移的分层协同框架。在此基础上，设计了一种基于抽象指令的分层多智能体强化学习算法，用于生成配电网与数据中心的功率交换指令、任务迁移指令及计算资源调控策略。仿真结果表明，所提方法能够有效降低系统经济成本、提升新能源消纳能力，同时显著降低计算任务执行违规率，改善整体服务质量。关键词：算力-电力协同;调度;强化学习;数据中心;计算资源;配电网;任务迁移;服务质量12|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：为提升多个地理位置分散的数据中心在电力市场中的参与能力与调度效率，针对在同时考虑多数据中心协同、服务质量约束及光储协同时，端到端深度强化学习（DRL）动作空间维度过大、训练收敛缓慢等问题，构建数据中心聚合体（DCA）模型，并提出面向算-电耦合的双层决策协同调度框架。DCA模型通过整合由同一运营商管理的多个小型数据中心，优化资源管理和负载调度，增强其在动态电力市场中的竞争力。求解模型采用双层结构，结合DRL与混合整数线性规划，将影响未来能量状态的远视动作交由上层DRL智能体处理，而当前成本相关的短视动作则由下层混合整数线性规划求解器优化，实现长期策略与即时决策的协同优化。仿真结果表明，相较于全动作空间DRL，所提模型总成本下降约42.55%，训练时间降至分钟级；相较于线性优化方法，所提方法可在不同负载场景下进一步降低购电与综合成本。仿真结果还验证了不同因素如负载类型、储能容量和服务质量等对调度的影响，体现了所提方法的鲁棒性与普适性。关键词：数据中心;聚合体;深度强化学习;混合整数线性规划;调度;算-电协同;电力市场9|3|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：随着人工智能技术的快速发展和算力需求的日益增加，数据中心能耗急剧上升，其高运营成本和高排放已成为制约其发展的瓶颈之一。为此，文中提出一种计及算力任务时序灵活性的数据中心算力-电力协同优化方法。首先，通过分析算力任务间的依赖特性，提出了基于有向无环图的算力任务序列分解模型，以精确量化各类算力任务的可延迟时间。其次，融合Transformer和柯尔莫哥洛夫-阿诺德神经网络建立算力任务-能耗映射模型，以精确表征室内外温度变化下算力任务与电/冷能耗间的非线性关系。最后，以最小化运营成本为目标，构建数据中心算力-电力协同优化模型。某公开数据集的验证结果表明，所提方法具备契合实际场景的算力任务灵活时移能力，能够有效降低系统总运营成本。关键词：数据中心;综合能源系统;算力;依赖;能耗;协同优化;数据驱动7|10|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：数据中心能耗持续增长对电力系统构成严峻挑战，尤其是大语言模型推理计算任务的实时响应需求导致了显著的用电尖峰负荷。闲时算力资源规模庞大且具备时空调节灵活性，是实现算电协同的重要潜力资源。为充分发挥闲时算力的柔性调节能力，提出了一种基于闲时算力调度的算电协同方法，以实现计算任务的高稳定性和低成本。首先，分析了图形处理器单机“性能-功耗”非线性特性；其次，构建了面向闲时算力的“时域-地域”调度策略；最后，在真实闲时算力调度平台上开展了工程实践验证。实验结果表明，时域调节使算力系统总功耗降低17%以上，地域调度使计算成本降低近18%，地区绿电利用率提高近20%。所提方法在降低计算能耗、促进可再生能源利用等方面具有显著效果和推广潜力，为新型电力系统和算力网络的协同低碳发展提供了可行方案。关键词：算电协同;人工智能;数据中心;算力;调度;柔性调节7|2|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：针对高耗能数据中心（DC）与高比例新能源协同运行中面临的多源不确定性及算力网拓扑约束难题，提出一种考虑多源不确定性风险约束下算力网-电力网协同运行优化方法。首先，建立精细化DC能耗模型，并基于负载异质性与算力网拓扑构建刻画任务负载时空灵活性的调度模型。其次，构建算电双向协同的双层优化框架：上层以DC运营商利润最大化为目标，利用负载时空迁移响应电价信号；下层以电网综合成本（含碳成本）最小化为目标，基于直流最优潮流协调源荷资源。在此基础上，引入分布鲁棒机会约束处理算力侧负载与电力侧的多源不确定性，并通过线性化技术与数据驱动的节点碳排放约束保证模型的凸性与可求解性。算例分析表明，所提模型能有效引导DC利用时空灵活性规避高电价与高碳排的区域与时段，在缓解电网阻塞、促进新能源消纳的同时，实现DC利润提升与系统低碳经济运行的综合最优。关键词：数据中心;算电协同;灵活性;不确定性;最优潮流;分布鲁棒机会约束;算力网;碳排放9|2|0更新时间：2026-09-01
算力-电力协同
- 摘要：随着可再生能源并网规模的不断扩大，传统电网调频能力不足的问题日益凸显。新型储能凭借其灵活的响应特性，已成为二次调频的重要支撑。然而，单一类型储能在自动发电控制（AGC）调频能力上存在局限性，且储能电站的状态耦合特性使得当前调频决策对后续技术经济影响的评估变得复杂难辨。因此，文中提出一种考虑退化成本与荷电状态（SOC）均衡的储能集群在线调频优化策略。上层模型首先基于邻近传播算法对储能电站进行集群划分，得到具有分布特性的储能集群；然后，基于李雅普诺夫优化方法，在无需储能显式能量约束和电网负荷预测信息的前提下，建立储能集群的在线AGC调频响应模型。下层模型基于容量感知注水算法，构建兼顾储能电站退化成本与SOC均衡特性的在线分配策略。通过算例分析验证了所提模型的有效性。该双层模型能够在不需要预测信息的前提下，准确响应调频信号，并有效提升储能集群的调频收益，扩展聚合功率可调节域。所提策略不仅能够兼顾调频过程中的鲁棒性与非预期性，且通过储能集群划分与功率合理分配显著提升了调频效率。关键词：退化成本;荷电状态;储能;自动发电控制;调频;鲁棒性;非预期性2|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：针对虚拟电厂（VPP）运行中源荷双侧的多重不确定性，提出了一种协同车网互动（V2G）技术下的车联储能系统（VESS）以应对源荷不确定性的两阶段鲁棒优化调度方法。首先，综合考虑电动汽车（EV）出行时空特征、荷电状态及分时电价激励，量化用户充放电行为的时空差异与经济动因，构建了融合主客观响应的VESS可调度容量预测模型。其次，建立min-max-min结构的两阶段鲁棒优化框架，引入鲁棒调节参数实现调度方案保守性与经济性的灵活平衡；采用强对偶理论和列与约束生成算法实现主-子问题交替迭代求解。仿真结果表明，所提模型能显著抑制极端不确定性场景下的系统运行成本增幅，同步提升系统经济性与EV用户收益，有效协同优化了经济性与鲁棒性，为高不确定性环境下VPP多资源协同调度及V2G机制设计提供理论支撑。关键词：虚拟电厂;车网互动;车联储能系统;鲁棒优化调度;不确定性;经济激励机制2|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：针对城市电动汽车充电设施发展规模差异扩大的问题，提出了一种基于仿真行程链的差异化充电设施规划模型。以北京市为例，整合车辆运行、建筑环境和充电设施等多源数据，从时间、空间和能量维度提取用户特征，基于高斯混合聚类和谱聚类的两步聚类模型构建具有差异化特征的用户群组。通过大规模行程链构建潜在充电需求分布网络，采用社区发现算法将其划分为13个具有差异特征的子区。各子区在充电设施规模、分时价格、土地功能占比和充电需求热点分布等方面存在差异。针对这些差异，规划模型在不同区位采用独立的建设约束，并将地理加权回归得到的属性影响因子作为目标函数权重，实现差异化考量。优化方案使充电需求过饱和地区的用电量降低了3.35%，显著减少了碳排放，且新建充电设施在高峰时段的利用率优于旧设施。关键词：电动汽车;充电设施规划;用户特征;差异化;行程链;聚类4|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：为解决电动汽车聚合商参与主辅电力市场协同出清机制问题，提出一种电动汽车聚合商参与的电能量市场为主市场、辅助服务市场为备用市场的主辅市场协同优化出清策略。首先，基于电动汽车集群出力特征、负荷弹性及用户响应特性等，构建电动汽车集群备用容量模型，量化其备用潜力；然后，设计电能量-备用市场协同优化出清模型，以安全约束机组组合及安全约束经济调度等为基础确定节点电价，通过价格传导机制与市场耦合规则实现跨市场资源高效配置；最后，基于IEEE 33节点系统进行算例分析。结果表明，所提策略通过协调电动汽车充放电行为与备用容量调用，可有效提升电动汽车聚合商收益，同时优化社会福利分配。关键词：电动汽车;备用容量;电能量市场;辅助服务市场;备用市场;电动汽车聚合商1|2|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：随着新能源高比例并网与电力市场改革深化，机组组合问题面临时间分辨率细化与求解时效性提升的双重挑战。针对机组组合问题的求解效率问题，提出了一种受物理信息启发的图神经网络模型用于预判部分整数变量的取值，以降低整数规划求解器的搜索空间维度与迭代次数。该方法利用图神经网络分别编码电力系统的时空域特征和空间域特征，并通过交叉注意力机制动态融合时空双模态特征，实现对机组组合问题的高效建模，克服了二部图方法的效率问题。仿真验证结果表明，该方法的前向计算时间相比经典图网络方法平均减少96.75%，总求解时间相比商业求解器Gurobi平均减少71.6%，为高维复杂电力系统调度计划的快速生成提供了新方法。关键词：机组组合;时空域特征;空间域特征;机器学习增强优化;物理信息图;图神经网络;交叉注意力3|2|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：新型配电系统在分布式资源高渗透接入下易出现反向重过载、电压越限等安全问题，现有风险评估方法对运行数据特征依赖性强、跨场景泛化能力弱、可解释性不足。为此，文中提出一种基于先验特征拟合学习的新型配电系统风险评估及诱因溯源方法，实现零训练样本条件下跨场景风险评估。首先，考虑分布式资源海量接入引发的安全风险问题，构建多维度风险评估指标体系；其次，提出一种基于先验任务驱动的风险特征拟合学习模型，将风险评估问题建模为先验任务约束下的贝叶斯条件推理问题，利用双向注意力机制刻画特征间交互关系与样本间统计依赖；然后，基于结构因果模型生成刻画风险特征依赖关系的先验合成数据，使模型能够从上下文样本中学习特征分布规律并执行条件推理；最后，引入合成少数类过采样技术优化类别不平衡问题，并融合Shapley值加性解释方法量化特征贡献度实现风险特征分析及诱因溯源。实验结果表明，所提方法在不同拓扑结构、上下文集规模变化及噪声干扰条件下均具有良好的泛化能力与鲁棒性。关键词：新型配电系统;风险评估;先验特征拟合学习;合成少数类过采样;上下文样本;注意力;诱因溯源3|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：交直流配电系统作为交流系统向直流系统的过渡形态，兼具交流系统和直流系统的优势，是实现双碳目标的重要组成部分。然而，电网电压暂降（GVS）是典型的大扰动场景，无法通过小信号方法分析交直流配电系统在GVS下的稳定运行机理。为此，文中采用混合势函数理论研究了交直流配电系统在GVS下的稳定性判据，并通过稳定域的形式验证了GVS下影响系统稳定性的关键参数。首先，建立了关于交直流配电系统的混合势函数。在此基础上，提出了交直流配电系统在GVS下的大信号稳定性判据(LSSC)。然后，基于LSSC提出了一种在电压暂降条件下的稳定域分析方法，研究了电压暂降下系统参数变化对稳定域和系统动态性能的影响规律。最后，基于软件仿真模拟与硬件在环实验，对理论分析进行了验证。关键词：交直流配电系统;大信号稳定性;稳定域;电压暂降;混合势函数;硬件在环4|1|0更新时间：2026-09-01
- 摘要：随着电力系统中电力电子设备的大规模接入，谐波扰动源增加，导致谐波污染持续加剧，准确评估电网谐波状态对于电能质量治理具有重要的指导意义。然而，随着电力系统规模的扩大，谐波扰动呈现出显著的耦合特征，对全网进行谐波状态估计需要消耗大量计算资源。为提升谐波评估准确度并减少计算资源消耗，提出了一种考虑多频耦合影响的谐波分区评估方法。首先，针对谐波问题的强耦合特征，提出了耦合谐波状态估计方法，用于精细化评估关注区域的谐波状态。其次，提出基于量测分配的可观路径辨识算法，用于寻找包含指定关注节点的所有可观路径。最后，结合可观路径选定关注区域，进一步提出针对非关注区域的耦合谐波贡献评估方法，明确非关注区域对关注节点的跨频次谐波贡献，构建兼顾计算效率与评估完整性的电力系统谐波全局评估方案。在改进的IEEE 33节点系统算例中进行的仿真验证结果表明，与传统算法相比，所提方法能有效提升谐波状态估计的计算精度与效率，同时可精确解耦非关注区域对关注节点的跨频次谐波贡献。关键词：电能质量;状态估计;可观路径;谐波评估;多频耦合;量测分配1|1|0更新时间：2026-09-01
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