AI数据中心面临电能质量挑战！解决方案在哪里？

芝能智芯出品

伴随着人工智能（AI）的迅猛发展，数据中心应运而生，数量如雨后春笋般激增。这一变化带来了巨大的电力需求，对现有电网造成了前所未有的压力。不良谐波现象的频繁发生，表明电网的电能质量受到严重影响，甚至对家用电器和老化电力设备的安全运行构成威胁。

本文分析基于彭博社的文章《AI Needs So Much Power, It’s Making Yours Worse》，将分为两个部分进行深入讨论：

第一部分聚焦于AI数据中心所带来的电能质量挑战及其解决方案；

第二部分探讨英伟达将锂电池备用电池单元（BBU）作为新一代服务器标配的策略。

Part 1 AI数据中心电能质量挑战与解决方案

人工智能的崛起导致数据中心数量激增，目前美国已成为全球最大的数据中心运营商，而其他国家也在积极建设相关设施。

作为城市规模的大用户，数据中心的建设速度远超电网规划的常规进度。以美国为例，未来五年内，新数据中心将使电力需求激增近16%，这一增幅是一年之前估计的三倍多。而与此同时，电网的电力使用量在过去几十年基本保持稳定，现有的电网基础设施对此类爆发式增长难以迅速适应，导致电力供应紧张，电压稳定性面临严峻挑战。

数据中心通常位于大城市附近，以便利用更为强大的电网和光纤网络来解决延迟问题，但这也给本已脆弱的城市电网带来了巨大压力。

在乡村地区，附近重要数据中心的活动也导致了传感器的电力失真，显示出电网在城乡之间均面临数据中心带来的压力。此外，基础设施的老化、极端天气的频发，以及电动汽车等电气化设备的增加，进一步加剧了这种压力。

数据中心的庞大电力消耗，以及其用电的不稳定性（例如，人工智能的能源需求呈锯齿状波动，而非平滑线形），会导致电网电压的波动。

在数据中心用电高峰时，电网电压可能下降，而在用电低谷时则可能反弹，超出正常范围的电压波动将影响各种电器设备的正常使用，缩短其使用寿命，甚至导致设备损坏。对电压敏感的电子设备，例如精密仪器和医疗设备，可能因电压不稳定而出现测量误差、故障甚至报废。

● 谐波失真的直接后果包括：

◎ 设备损坏：电器发热、噪音增加甚至失灵，严重影响设备的使用寿命。

◎ 火灾风险：电压波动或谐波积累均可能引发电气火灾。

◎ 经济损失：全球范围内，谐波相关造成的损失可能高达数十亿美元。

数据中心的快速建设和上线速度远远超过传统电网规划，给本已老化的电网设施带来了前所未有的冲击。

此外，电动汽车的普及以及家庭电气化程度的提升进一步加剧了电力需求的增长。这些因素的叠加使得电网愈加脆弱，难以应对大规模负载的挑战。

AI数据中心对电能质量的冲击不仅是技术层面的挑战，同时也为电网优化提供了契机。

Part 2 英伟达电能质量解决方案的有效性与启示

英伟达计划在新一代GB3800服务器中将备用电池单元（BBU）纳入标准配置，其中应用锂电池技术使BBU具备更强的竞争力。

相比传统的UPS和柴油发电机，BBU具有响应速度快（毫秒级）、体积小、布局灵活等特点，能够有效连接超级电容的启动与柴油发电机供电之间的过渡阶段。

在新型AI数据中心采用的高压直流配电系统中，高倍率BBU展现出更高的电力转换效率，有助于优化数据中心的运营成本结构。锂电BBU的5至10年使用寿命及其快充特性显著降低了全生命周期成本。

尽管中国电网环境相较于其他国家更加稳定，对BBU的需求相对不那么迫切，但随着对数据安全要求的提高，以及BBU在成本和空间使用方面的优势，国内市场也将在逐步向BBU方向演进，甚至有观点认为，随着技术的迭代，BBU可能成为应急电源的标配。

● 方案优势：锂电BBU的快速响应、适中体积及灵活布置，使其在高压直流配电系统中能够提升电力转换效率。长久的使用寿命与快速充电特性有效降低全生命周期成本，并增强数据安全性。

● 解决问题：提升供电可靠性，避免因电力中断而造成的数据丢失或业务中断。

方案能够自动识别并调整数据中心内各组件的功耗，从而减少不必要的能源消耗，并提升整体能源利用效率。通过这种方式，不仅能够降低运营成本，亦可减少对环境的影响。

为减轻主电网的压力，英伟达建议将部分计算任务转移至靠近数据源或用户的边缘节点执行。 这一策略有助于降低传输延迟，减少带宽占用，同时分散瞬时电力需求，有效防止电网过载。

此外，分布式供电策略提倡采用本地化的能源生产方式，如太阳能板等可再生能源，从而进一步增强系统的自给能力和环保性能。

● 对于未来数据中心设计的影响，主要体现在以下几个关键方面：

随着技术的不断进步，未来的数据中心将更趋灵活，能够快速部署新的服务与技术升级。

智能管理系统使得这些设施能够在近乎无人干预的状态下进行自我调节与优化。鉴于环境保护的重要性日益凸显，越来越多的数据中心开始探索如何更广泛地应用清洁能源。预计光伏和风能等可再生能源的使用比例将持续增长，助力实现碳中和的目标。

云-边协同的概念促进了计算资源的最优分配，而区域节点部署则确保了即使在网络发生故障时，亦能维持基本的服务水平。这种架构不仅提高了系统弹性，也为用户带来了更佳的体验。

从硬件到软件层面的全面优化，意味着不仅要改进物理基础设施，还要不断提升算法的效率。新型滤波设备的应用，配合强化后的能效监控与优化算法，能够确保数据中心始终处于最佳运行状态。

英伟达的实践强调了电网管理需向智能化与弹性化转型。 借助人工智能、电力工程和数据分析等现代技术，可以更精准地预测负载需求，优化调度能源资源，最终达成提升电能质量和促进可持续发展的双重目标。这不仅是对现有电网管理模式的一种革新，更预示着一个更加清洁、高效且可靠的电力未来。

小结

人工智能数据中心的崛起带来了前所未有的电网压力，同时也为电能质量的技术升级提供了新的动力。芝能智芯认为，应采用多元技术手段提升电能质量，并通过跨行业协作实现电网的智能化转型。