算-电-碳协同定价：探寻破解高算力时代的零碳密码

算-电-碳协同定价

探寻破解高算力时代的零碳密码

在“双碳”目标与数字化转型背景下，数据要素的深度开发与流通，将有效促进算力、电力、碳排的协同优化。当前，全球正迈入以人工智能、大模型训练、生成式人工智能为代表的智能算力爆发期。然而，算力的快速增长背后，隐藏着三大关键挑战：能源消耗剧增、碳排压力严峻和市场机制割裂。

如何破解这一困局？答案或许藏在“算-电-碳”的深度融合中。通过构建算力、电力与碳排的关联模型，设计差异化定价机制，有望在满足高算力需求的同时，实现低碳甚至零碳转型。

据北京理工大学能源与环境政策研究中心研究数据表示，2025年我国数据中心耗电量将占到全国耗电量的2.4%，且预估到2030 年数据中心用电量每年将持续增加，算力作为数据中心的核心能力，其算力越高，基础设施要求越高，耗电量越高。大型数据中心密集并网，还可能冲击局部电网稳定性，加剧电力供需矛盾。

生态环境部、国家统计局公布2022年全国电力平均二氧化碳排放因子为0.5366kgCO2/kWh，新能源占比的增加，将有效减少碳排放量。而通过“绿色电力+算力”的协同，数据中心可成为绿电消纳的重要场景，其“碳足迹”将随之发生改变。

电力市场化改革下，碳成本的引入显性化推高了火电成本，碳价上行更是直接推升了发电成本的幅度，尤其对煤电依赖度高的区域形成显著压力，倒逼电价上涨并压缩高碳电源的经济性空间。这种成本传导不仅重塑电力供需结构，还加速了能源转型，推动新能源装机规模跃升。同时，碳价波动与电价形成动态博弈，促使电力市场引入碳期货、电力-碳资产对冲等金融工具，并催生虚拟电厂、需求响应等灵活性资源以应对系统调峰挑战。电力系统与碳市场的深度耦合，促使每吨二氧化碳的价格波动从电源投资穿透至终端消费，在政策与市场协同下撬动整个能源价值链的低碳转型。

数据中心算力高度依赖电力支撑，而电力生产又与碳排放紧密相连。为实现高算力需求下的低能耗约束与零碳目标，我们深入分析算力、电力与碳排的关联关系，并融合电力市场与碳市场的交易机制，研究影响算力价格、电力价格及碳产品价格的关键因素。基于此，构建“算力-电力-碳排”价格联动模拟模型，旨在形成以“碳绑定”为核心的差异化定价体系，将碳排放成本显性化地融入算力与电力定价中，促进三者深度融合。这一体系通过价格信号引导用户优选低碳算力，驱动算力资源依据实时电价、碳价进行更智能的布局优化与柔性转移，最终实现算力高效供给、能耗有效控制与零碳排目标协同推进。

深入剖析数据中心用电负荷的动态变化，精准刻画算力任务、底层资源占用、实时电力负荷及对应碳排放轨迹之间的映射关联链条，并以此为基础构建精细化的算力成本模型。从算力、电力与碳排放协同优化的视角出发，深度解析数据中心用电成本的构成特性、变化规律及关键影响因素，为数据中心节能降碳与成本精细化管理提供核心洞察。

研究电力价格、算力价格与碳产品价格之间的内在关联机制与协同定价原理，构建能够动态反映三者互动的“算-电-碳”价格协同模型。该模型旨在利用市场价格信号，高效驱动电力资源与算力资源的协同优化配置。基于此，进一步提出支撑电力、算力与碳排放深度协同发展的创新市场机制设计与前瞻性商业模式建议，为构建高效、低碳的资源协同体系提供路径。

基于绿色算力指标体系，分析不同算力指标下电力供应、碳排放的变化趋势，研发基于算力侧底层运行逻辑的算-电-碳协同运行仿真平台，模拟测试不同条件下的算-电-碳市场相关性、定价驱动因素及其协同效果。