В 2025 году был опубликован доклад «Переосмысление роста нагрузки. Оценка потенциала интеграции крупных гибких нагрузок в энергосистемы США» от Nicholas Institute for Energy, Environment & Sustainability at Duke University. Рассмотрим его основные положения.
Главный тезис доклада заключается в том, что, благодаря использованию энергетической гибкости на стороне нагрузки, существующая энергосистема США может быстрее и эффективнее интегрировать значительные объемы нового спроса, такого как центры обработки данных, без немедленной необходимости дорогостоящего расширения инфраструктуры.
Проблема и решение
Проблема: Задержки и затраты на подключение
Растущий спрос на доступ к сети со стороны новых крупных потребителей привел к значительному увеличению времени ожидания подключения, которое в некоторых случаях достигает 7-10 лет. Эти задержки усугубляются сложностями в цепочках поставок оборудования (например, трансформаторов и автоматических выключателей), что приводит к росту цен на это оборудование и увеличению сроков его поставки. Наиболее трудоемкие и дорогостоящие мероприятия по обновлению и расширению инфраструктуры часто связаны с системами передачи электроэнергии и обеспечением электроснабжения во время самых загруженных состояний сети.
Решение: Увеличение роли гибкости нагрузки
Если новый потребитель изначально предполагает потребление на уровне 100% своей максимальной мощности в любое время, включая пиковые системные нагрузки, это с высокой вероятностью потребует значительного сетевого строительства. Но это редкий случай.
Если же нагрузка может быть временно снижена или ограничена в периоды пикового стресса системы, то она может быть подключена к существующей сети быстрее, при этом потребность в некоторых дорогостоящих обновлениях может быть отложена или вовсе исключена. Это называется предоставлением "частично твердой", или "частично гарантированной" (partially firm) услуги электроснабжения.
Методы управления гибкостью нагрузки в центрах обработки данных
Хотя исторически центры обработки данных считались негибкими потребителями электроэнергии, новые технологические и рыночные тенденции меняют эту ситуацию. Управление гибкостью нагрузки в центрах обработки данных включает в себя сочетание операционных возможностей, технических решений и использование рыночных тенденций.
Операционная гибкость. Эта гибкость в основном связана с управлением рабочими нагрузками (computational loads) и может быть достигнута несколькими способами:
- Временная гибкость (temporal flexibility): Задачи, не требующие немедленного выполнения (например, обучение моделей ИИ, пакетная обработка), могут быть запланированы на часы с низкой нагрузкой или высоким уровнем выработки возобновляемой энергии.
- Пространственная гибкость (spatial flexibility): Рабочие нагрузки могут динамически распределяться между несколькими центрами обработки данных в разных географических местах для оптимизации использования ресурсов и реагирования на локальные условия энергосистемы.
- Управление системами охлаждения: Системы охлаждения, на которые приходится 30-40% энергопотребления ЦОД, могут быть гибко настроены. Например, можно увеличить охлаждение в полдень, когда много солнечной энергии, и уменьшить его во время пикового вечернего спроса.
Технические методы снижения нагрузки. В дополнение к операционному управлению, существуют конкретные технические подходы на уровне оборудования:
- Динамическое масштабирование напряжения и частоты (DVFS): Этот метод позволяет снижать энергопотребление серверов за счет уменьшения напряжения или тактовой частоты процессора, хотя это происходит ценой снижения скорости обработки данных.
- Оптимизация серверов: Консолидация рабочих нагрузок на меньшем количестве серверов с отключением неиспользуемых стоек помогает сократить общие энергозатраты.
Рыночные инициативы. Различные программы и частные инициативы стимулируют участие ЦОД в управлении спросом:
- Программы управления спросом (demand response): Участие в этих программах позволяет центрам обработки данных временно снижать потребление электроэнергии из сети во время системных сигналов, используя собственные генераторы или другие методы.
- Собственная генерация и накопители энергии: Использование на месте аккумуляторов, возобновляемых источников энергии или газовых генераторов позволяет ЦОД работать автономно (в "островном" режиме) в периоды пиковых нагрузок на сети.
- Специализированное ПО: Стартапы и крупные компании (например, Google) разрабатывают программное обеспечение, которое автоматически управляет рабочими нагрузками, чтобы обеспечить гибкость и одновременно сохранить качество обслуживания (QoS).
Эти подходы помогают превратить ЦОД из негибких потребителей в активных участников рынка электроэнергии.
Ключевые выводы
- Значительный потенциал интеграции: В 22 крупнейших территориальных диспетчерских управлениях (аналогах российских РДУ) США имеется потенциал для добавления от 76 до 126 ГВт новой нагрузки, если она может быть ограничена всего на время от 0,25% до 1% от ее максимального годового времени работы. Это эквивалентно примерно 10% текущего пикового спроса в стране.
- Использование существующих резервов: Энергосистема спроектирована с учетом пиковых нагрузок, которые случаются нечасто, что создает значительный резерв в остальное время. Гибкая нагрузка позволяет задействовать этот резерв, повышая коэффициент использования системных ресурсов и снижая затраты для всех потребителей.
- Экономия средств и времени: Использование гибкости нагрузки может помочь избежать длительных задержек (до 7-10 лет) и высоких затрат, связанных с модернизацией и расширением сетей передачи и распределения электроэнергии.
- Новые возможности для центров обработки данных: Центры обработки данных, особенно те, что специализируются на задачах искусственного интеллекта (ИИ), обладают внутренней гибкостью (временной и пространственной). Задачи обучения моделей ИИ, которые могут быть отложены, составляют значительную часть энергопотребления и могут быть перенесены на периоды с меньшей нагрузкой на сеть.
- Кратковременность ограничений: Периоды, требующие ограничения нагрузки, относительно коротки. В среднем по территориальным диспетчерским управлениям требуется около 85 часов отключений в год при ограничении на 0,25%, при этом в 88% случаев сохраняется электроснабжение не менее 50% мощности новой нагрузки. Средняя продолжительность одного такого события составляет от 1,7 до 4,5 часов.
- Влияние региональных особенностей: Объем доступного резерва сильно зависит от региональных особенностей, в частности от коэффициента нагрузки (load factor) в энергосистеме. Регионы с более низкими коэффициентами сезонной нагрузки имеют больший потенциал для интеграции дополнительных мощностей.
Подробнее читайте здесь: Norris, T. H., T. Profeta, D. Patino-Echeverri, and A. Cowie-Haskell. 2025. Rethinking Load Growth: Assessing the Potential for Integration of Large Flexible Loads in US Power Systems. NI R 25-01. Durham, NC: Nicholas Institute for Energy, Environment & Sustainability, Duke University. https://nicholasinstitute.duke.edu/publications/rethinking-load-growth
Подготовлено АНО «Центр «Энерджинет» при поддержке Фонда НТИ и Минобрнауки России