深入：为何电池储能正成为人工智能增长的引擎

数据中心正利用电池，在相同的电网连接下运行更多AI算力。

对于大多数储能项目而言，其主要目标包括赚取容量费用、增强韧性以及参与需求响应计划。随着人工智能的蓬勃发展推动电力需求持续飙升，针对超大规模数据中心运营商和其他大型负荷用户，一个新的框架正在形成：每兆瓦计算量（Compute Per Megawatt，CPM）。

CPM框架不再将用户侧储能视为数据中心创收的资产，而是将其重新定义为一种能够在电网接入受限的情况下实现新水平计算并释放容量的资产。电池实际上充当了一个提升IT性能的杠杆。

"储能本身并不会让单个GPU更高效，但它消除了阻碍IT方面充分发挥其硬件潜力的限制，"Modo Energy的市场分析师Alejandro de Diego解释说。他说，通常情况下，像功率封顶和工作负载调度这样的IT侧技术决定了公司能从给定的电力预算中获取多少计算量。"储能则扩大了该预算的规模。"

这种转变部分源于数据中心独特的负荷曲线，其中成千上万个处理器可能在几秒钟内出现尖峰并急剧下降。在de Diego看来，这就是为什么能源管理是储能为数据中心带来的关键价值所在。如果没有储能，项目的电网连接必须满足最坏情况下的峰值才能确保持续供电。这成本高昂，而且公用事业公司通常不愿意批准高负荷。

"通过使用电池吸收这些尖峰，运营商实际上可以运行超出其电网合同允许的计算容量，"他补充道，尽管这确实取决于尖峰持续时间和电池的规模。在实践中，这使得安装储能既是一种节省成本的策略，也是一种加快上市时间的手段，因为许多项目在互联队列中迟迟无法推进，促使越来越多的超大规模数据中心运营商转向电池作为插队的方式。

"公用事业公司正面临'电网电力墙'，并且越来越渴望获得能够缓解人工智能带来的巨大负荷增长的灵活资源，"软件即服务初创公司Pado AI的创始人兼首席执行官Wannie Park说，该公司管理数据中心的分布式能源资源，并得到了LG NOVA的支持。他说，虽然互联队列仍然是一个挑战，但当他们能够证明数据中心具备"电网感知"能力时，公司看到了积极的回报。

"通过充当平衡机制，我们实际上帮助公用事业公司管理其电网制约因素，而不是加剧它们，"他补充道。

尽管如此，将CPM付诸实践很可能还需要在IT方面进行电力管理。劳伦斯伯克利国家实验室等机构关于功率封顶的研究表明，通过限制每个处理器消耗的电量，设施通常可以在相同的电力预算下运行更多的处理器。这使得数据中心能够整体处理更多AI工作负载。

"这里的新颖之处不在于储能，而在于可以有意识地重塑计算工作负载，使其需要更少的储能，同时仍能提高总产出，"de Diego说。这正是协同优化发挥作用的地方。

储能再次充当"缓冲器"，而IT侧的电力管理则有助于平滑负荷。数据中心随后可以使用更小的电池，并实施比原本更激进的功率封顶。这种组合开辟了一种套利或容量支付模式无法捕获的新型价值。

"这就是储能带来的额外计算收入，"他指出，并称这对运营商而言是"每MWh远高于电力本身的收入"。"电池的价值不再由电在电网上的价值决定，而是由它所能实现的计算的价值决定。这种区别完全改变了投资逻辑。"

然而，如何捕获这种价值则完全是另一个问题。Pado的方法是什么？试图打破IT系统与能源基础设施之间根深蒂固的壁垒。

"现有平台通常将'白区'（IT工作负载）和'灰区'（设施和储能）视为相互隔离的孤岛，"Park说。他补充说，弥合以收入为导向的IT部门与作为成本中心的设施部门之间的鸿沟，是数据中心从一个大型负荷转变为灵活电网资产的关键。"储能是'赋能缓冲器'，使具备电网感知能力的计算成为可能，因为它允许数据中心充当虚拟电厂，而无需承担丢弃单个服务器机架的风险。"

即便如此，对于大多数大型负荷用户来说，参与虚拟电厂或进入批发市场并不是重点。

"如果一个超大规模数据中心运营商部署储能是为了释放额外的计算容量，结果却转而从批发市场赚取收入，那么最初的投资逻辑就失败了，"de Diego说，他解释说，这是因为该系统的财务理由基于其所能实现的计算价值，而非其电网参与度。虽然他并不认为这是件坏事，但他指出，"当电网收入成为超大规模数据中心运营商部署电池的主要原因时，最初证明其合理性的计算逻辑肯定出了问题。"

再加上数据中心参与批发市场以及输出（而非输入）电力在监管和技术上的障碍，CPM很可能是电池为数据中心提供新价值流的更现实途径之一。

"通过正确的规划，储能不仅仅是用于备用的成本中心，"Park说。"它是一种创收资产，能够最大化数据中心的每兆瓦计算量，并通过参与电力市场实现自身回报。"

（素材来自：Modo Energy 全球储能网、新能源网综合）