可再生能源
使用可再生能源是绿色算力的核心路径，从源头减少AI的碳排放。
绿色算力·阅读时间：约12分钟
01能源类型
太阳能
特点
- 日间充沛，夜间为零
- 分布广泛
- 成本持续下降
- 适合与数据中心结合
挑战
间歇性，需要搭配储能或其他能源。
风能
- 特点：风力强时发电多，不稳定
- 优势：成本低，适合大规模
- 挑战：地域依赖，风速不稳定
- 互补：常与太阳能互补使用
水电
基荷电源
水电稳定可调节，是优秀的基荷电源，但受地理条件限制。
其他可再生能源
| 类型 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 地热 | 稳定，不受天气影响 | 特定地质区域 |
| 生物质 | 可调节，碳中和 | 有农业废弃物地区 |
| 潮汐 | 可预测 | 沿海地区 |
02采用策略
绿电采购
PPA购电协议
长期协议，锁定价格和供给
绿色电力证书
购买绿证，抵消碳排放
直接投资
自建或投资可再生能源项目
负荷转移
| 策略 | 说明 |
|---|---|
| 时间转移 | 绿电充沛时运行任务 |
| 灵活调度 | 可中断任务配合供电 |
| 需求响应 | 参与电网需求响应项目 |
储能和混合
- 电池储能：存储可再生能源供平稳使用
- 混合能源：多种能源互补，提高稳定性
- 传统能源备用：保留传统能源作为备份
- 智能电网：参与智能电网调度
选址策略
- 选择可再生能源丰富的地区
- 考虑电价和碳强度
- 气候条件利于自然冷却
- 多地部署，分散风险
03实践案例
云厂商实践
24/7全天候零碳目标，PPA+能效优化
AWS
大规模可再生能源采购，2030年100%绿电
Microsoft
碳负排放目标，多策略组合
国内云厂商
积极参与绿电交易，建设绿色数据中心
企业实践
| 策略 | 具体做法 |
|---|---|
| 绿区部署 | 将训练任务部署到绿电丰富区域 |
| 时间调度 | 在绿电充沛时段运行任务 |
| 碳追踪 | 建立碳足迹追踪和报告机制 |
| 效率优化 | 同时进行能效优化，减少总需求 |
建议路径
- 第一步：测量当前碳足迹，建立基线
- 第二步：能效优化，减少总能源需求
- 第三步：采购绿电或绿证
- 第四步：中长期投资可再生能源项目
- 第五步：持续优化，设定更高目标