两部制电价下算力中心最大需量全流程精细化管控技术研究

近年来，数字经济与AI产业快速发展，智算中心能源成本持续攀升。受AIDC（artificial intelligence data center，人工智能数据中心）变压器负载率约束，两部制电价下按实际最大需量计费模式被不少数据中心采用。电网以自然月内连续15分钟滚动平均有功功率作为最大需量结算依据。当前行业更多聚焦电度电价“削峰填谷”与市场化电力交易，对输配电环节的最大需量管控重视不足。最大需量通过供电局计量柜采集，易受负荷波动干扰，管控难度较大。以北京地区为例，需量电价51元/(kW·月)，2000kW的需量波动就会带来每月10万元的电费差额。

为落实电费精细化管理要求，进一步挖掘降本空间，本文从现场运营与监控系统两个维度开展研究。在现场运营层面，借鉴行业管控经验，形成涵盖商务源头防控、规划前置优化、运维精细管控等的技术体系，并按照T0（短期快速落地，效果明显，立即执行）、T1（中期优化，编制专项方案，分阶段推进）、T2（长期改造，涉及跨部门协同、系统改造、商务模式调整，按中长期计划逐年落地）划分实施优先级，抑制瞬时负荷尖峰，稳定计量点负荷。在监控系统层面，依托电费台账的电量、需量数据，创建负荷波动量化指标MA，布设楼栋与重点耗能单元监测点位，将运维操作效果可视化，推动运维从安全保障向效能运营转型。

1 商务源头防控

通过商务合同管控，从业务源头抑制用户侧无序用电带来的功率尖峰，争取电网相关电价豁免，多为T1、T2级措施。

在租赁协议中增加免租期用电管控条款，限定免租期用电额度与机架负荷上限，规避免租期负荷异常推高需量（T1）；完善机架超负载约束条款，建立超额负荷管控与罚则，引导用户均衡算力负载，减少局部热点（T1）；针对训练、推理业务负荷差异，研究夜间用电激励机制，探索租电分离模式，引导算力错峰调度，平滑昼夜负荷曲线（T2）；对独享楼栋进行独立计量评估，当用户楼栋需量波动显著高于园区整体水平时，对租电分离用户进行单独核算，由用户承担对应需量电费（T1）；对接供电部门，争取市电年度检修窗口期基本电费豁免，减免检修带来的额外需量与电量成本（T2）；对用户日间大功率设备操作需求提前开展商务协调，优先调整至夜间用电低谷，削减高峰电费支出（T2）。

2 规划前置优化

在机房土建、配电、制冷规划阶段预留需量管控空间，依靠硬件布局降低集中负荷冲击，其措施均属于T2新建或改造类。

优化IT（information technology，信息技术）设备AB路供电架构，空调主备机组分属不同高压计量点，假负载测试时分摊负荷，避免单点负荷集中冲高；园区统一集中供热，淘汰大功率电暖设备，消除非生产瞬时高负荷对计量点的干扰；柴油发电机进线柜接至高压计量点下游，实现灵活带载切换，减少停电倒换过程中计量点功率波动；冷机、水泵、风机等核心耗能设备选用一级能效产品，降低机楼整体负荷基数。

3 运维精细管控

市电倒闸、蓄电池充电、制冷系统切换、交直流电源复电、柴油发电机带载试验，是引发最大需量冲高的五大高频场景，针对上述场景制定标准化削峰流程，相关措施涵盖T0~T2三级。

市电倒闸与高压清扫作业管控：高压清扫避开用电高峰与高温季节，尽量集中在自然冷源使用时段，减少倒闸割接带来的月度需量扰动（T0）；变压器清扫采用分段轮换方式，单台完成停机清扫恢复后再处理下一台，避免多台同时操作造成负荷剧烈波动（T0）；无独立动力楼的IT机楼，利用柴油发电机带载窗口期开展高压柜清扫，锁定低压母联分闸，防止负荷叠加抬升计量功率（T1）；柴油发电机计划性带载倒换采用分批带载方式，用可控燃油成本换取月度最大需量的下降（T1）。

UPS（uninterruptible power system，不间断电源设备）、高压直流蓄电池均充会产生大电流尖峰。蓄电池均充负荷平滑管控：计划性维护将电池均充小时率调整为20 h，压低充电峰值电流；故障抢修场景维持10 h充电率，兼顾应急可靠性与削峰目标（T0）。

制冷是算力机房主要配套负荷，通过参数调优、分时运行、蓄冷联动均衡负荷。制冷系统错峰负荷管控：冷机、水泵、冷却塔分批启停轮换，杜绝多台制冷设备同步启动；机组轮换依托蓄冷罐、分集水器储备冷量，执行“先减载、后投运”，控制冷机倒换频次（T0）；电网尖峰时段适度上调冷冻水、送风温度1~2℃，降低压缩机功耗；对空调、冷却塔实施变频改造，高峰降频、低谷储冷；充分利用自然冷源，减少机械制冷投入（T1）；精细调度蓄冰池蓄冷释冷时序，结合峰谷电价与机房冷量需求，同时降低总电量电费和需量成本（T1）。

交直流电源系统冲击电流抑制：UPS 2N架构下设置IT负载分级延时上电，总恢复时长控制在2~3分钟，防止设备满载同步上电（T0）；办公区、食堂、电梯等非生产负荷失压后分批合闸；电源模块启用分时启动功能，抑制复电后集中上电的功率尖峰（T1）。

柴油发电机带载试验管控：发电机带载试验、市电回切作业安排在用电低谷，避开电网尖峰；年度带载试验统一安排在自然冷却季节，减小测试操作对月度最大需量的抬升（T0）。

4 最大需量智能化监控预警系统

为量化高压计量点负荷平稳度，定义负荷波动系数MA为如下公式：

以A数据中心为例，其总体负荷已趋于稳定，近1年不存在大规模设备上下架情况。对其能耗数据进行梳理计算，将MA与电费单价进行回归拟合后，可以发现MA与电费单价存在相关性，如图1所示。

图1 MA指标与电费单价

通过回归模型输出公式，进一步确定数据中心平均电价与MA呈正相关，且MA取值区间在1~2之间，拟合公式如下：

平均电价（含税）=0.05×MA指标最大值+0.01×季节（5至9月取1，其余月份取0）+0.7 （3）

综合多站点样本，确定MA月均管控红线≤1.25，通过DCIM（data center infrastructure management，数据中心基础设施管理）系统实时监测，超过阈值向运维班组推送告警。

系统功能模块开发：完成各机楼高压计量监测点位标准化编码，建立定时存储与阶跃预警，DCIM能耗计量与电费账单一致性高于95%；进一步采集冷机、水泵、冷却塔等重点耗能单元数据，搭建组态界面，展示楼宇与设备能耗曲线，结合维护作业、制冷模式切换，为运维班组提供直观数据支撑。

5 最大需量管控成效

本研究提出两部制供电综合电价运营管理办法，在运维现场开展宣贯培训，建立楼栋责任人制度，业务机架开通情况同步稽核。在变更评审环节，专家、项目负责人、运维班组共同评审高低压清扫、柴油发电机带载、蓄电池充放电、冷机倒换等操作，尽量避开用电高峰；借助月报通报各站点电费与需量管控效果，压实成本管控责任。

试点优先落地T0级紧急举措，经过3个月运行，在计入燃油成本的前提下，试点站点电费单价环比下降0.015元/kW·h，累计节约电费超100万元，验证了最大需量精细化管控的可操作性。蓄电池均充参数优化、冷机启停顺序调整、高压清扫与油机带载是主要降本贡献点。

6 结语

最大需量精细化管控是算力中心从安全运维走向效能运营的实践探索。在技术层面，将零散行业经验体系化，形成可复用的管控手段；在管理层面，依托监控系统、变更评审、月度通报形成闭环，把成本运营意识融入日常运维；在经济层面，抑制不必要需量电费，在保障业务安全的前提下实现降本；在价值层面，为数据中心由成本中心向价值中心转型提供实践样本。

后续将依托监控与AI技术积累能耗、温湿度、故障数据，把成本价值管理嵌入运维作业计划，助力AIDC绿色高质量发展。

参考文献

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