GB/Z 273.1-2026 算力中心储能系统 第1部分：选型指南

前言

本文件为报告类指导性技术文件

本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则》的规定起草。

本文件是 GB/Z 273《算力中心储能系统》的第1部分。GB/Z 273已经发布了以下部分:

第1部分:选型指南。

请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。

本文件由全国智能计算标准化工作组(SAC/SWG 32)提出并归口。

本文件起草单位:国网浙江省电力有限公司、之江实验室、中国信息通信研究院、浙江算力科技有限公司、华能南京金陵发电有限公司、宁德时代新能源科技股份有限公司、上海市数字证书认证中心有限公司、昆明理工恒达科技股份有限公司、中国科学院深圳先进技术研究院、广东电网有限责任公司、中移(苏州)软件技术有限公司、浙江巨化装备工程集团有限公司、运达智储科技(河北)有限公司、华自科技股份有限公司、厦门科华数能科技有限公司、华为数字能源技术有限公司、上海派能能源科技股份有限公司、山东圣阳电源股份有限公司、深圳市科陆电子科技股份有限公司、浪潮通信信息系统有限公司厦门海辰储能科技股份有限公司、清华大学、深圳市雄韬电源科技股份有限公司、远景能源有限公司沈阳微控飞轮技术股份有限公司、武汉大学、工业和信息化部信息中心、国家工业信息安全发展研究中心、国网电力科学研究院有限公司、国网四川省电力公司信息通信公司、杭州征程网络信息有限公司中移 (杭州)信息技术有限公司、浪潮电子信息产业股份有限公司、上海申能新动力储能研发有限公司云储新能源科技有限公司、浙江太湖能谷科技有限公司、芜湖楚睿智能科技有限公司、贵州浦源通科技有限公司、深圳市菲尼基科技有限公司、双登集团股份有限公司、新疆立新能源股份有限公司、厦门和储能源科技有限公司、深圳市泽塔电源技术股份有限公司、深圳昆宇电源科技有限公司、北京东润环能科技股份有限公司、北京海博思创科技股份有限公司、江苏大孚集成装备科技有限公司、石家庄科林电气股份有限公司、贵州电网有限责任公司电网规划研究中心

本文件主要起草人:陈枫、陈盛慧、王玲、杨坤、李振宇、沈潇军、毛冬、王馨彤、杨晶、林久标、黄惠王月、张艳辉、王以良、杨少杰、孙望舒、严宇平、施国有、尹小康、张亚男、孙勇、张福兴、易龙强、李宝宇、刘成、马建平、黄萍、李俊山、罗广生、慈松、朱圣法、王志刚、阎放、栾俊达、张立功、马桤、王军华、王博文姜凌菲、李吉音、夏宜君、陈文健、刘萧、凌雪莲、沙启源、孙阳阳、董劲、杨杰、周杨林、易成霖、张明、吴建斌张怀、徐梁刚、杨林波、钟义华、陈龙、林卫星、胡清平、高建成、钱志国、钱昊、耿书鹏、王鹏、李庆生

引言

算力中心作为支撑数字经济发展的关键基础设施,其能耗规模日益增长,对供电可靠性与能源利用效率提出了更高要求。储能系统在算力中心的应用,有助于提升电力保障能力、优化能源结构及降低运营成本。由于算力中心负载特性特殊、安全等级要求高,当前储能系统在选型、接入、设计、运维及评估等环节缺乏统一的技术指引,亟需建立标准化的全生命周期管理体系为了指导算力中心储能系统的建设与应用,保障系统安全、可靠、高效运行,特制定本文件。本文件旨在为算力中心储能系统的规划、建设、运行及评估提供全过程的技术指导,促进储能技术与算力基础设施的深度融合。

GB/Z 273拟由5个部分构成。

第1部分:选型指南。目的在于给出储能系统在算力中心应用场景下的选型原则与方法。

第2部分:并网接入技术指南。目的在于给出算力中心储能系统接入方案、保护配置、电能质量、调度通信等方面内容。

第3部分:设计与集成技术指南。目的在于给出算力中心储能系统设计、设备集成、热管理等方面内容。

第4部分:运行与维护导则。目的在于给出算力中心储能系统运行监控、日常维护、故障处理、检修管理及数据管理等方面内容。

第5部分:性能与安全评估指南。目的在于给出算力中心储能系统性能评估、安全评估、健康状态评估等方面内容。

算力中心储能系统第1部分:选型指南

1 范围

本文件给出了算力中心储能系统架构、特点、类型、技术选型考虑因素、挑战与未来趋势等

本文件适用于算力中心储能系统选型评估与运营。

2 规范性引用文件

本文件没有规范性引用文件。

3 术语和定义

下列术语和定义适用于本文件。

3.1

算力中心 computing power center

集成大规模计算能力、存储能力和网络运载能力,集中管理和提供算力资源的场所和/或机构。

[来源:GB/T 46572—2025,4.7]

3.2

储能系统 energy storage system

由一个或多个储能单元构成,能够独立实现电能存储、转换及释放功能的系统。

3.3

电化学储能系统 electrochemical energy storage system

由一个或多个电化学储能单元构成,能够实现电能存储、转换及释放功能的设备组合。

注:一般包含电池系统、储能变流器及相关辅助设施等。对于接入 10(6)kV 及以上电压等级的电化学储能系统,通常还包括汇集线路、升压变压器等。

[来源:DL/T 2528—2022,4.2.1.2,有修改]

3.4

热能储能系统 thermal energy storage system

通过加热或冷却存储介质,实现热能存储的设备组合。

3.5

飞轮储能系统 flywheel energy storage system

由一个或多个飞轮储能单元、飞轮储能变流器、飞轮管理系统和辅助设备构成,实现动能和电能相互转换的设备组合。

3.6

压缩空气储能系统 compressed air energy storage system

通过空气介质的压缩和膨胀,实现电能存储和释放的设备组合。

3.7

抽水蓄能 pumped hydro storage

通过上下水库水体循环,实现势能与电能相互转化的设备组合。

[来源:GB/T 30943—2014,7.2.10,有修改]

3.8

超级电容器储能系统 supercapacitor energy storage system

由一个或多个超级电容器储能单元构成的能实现电能存储、转换及释放功能的设备组合。

3.9

氢能储能系统 hydrogen energy storage system

以氢作为储能载体,进行电能储存、转换及释放的设备组合。

3.10 能量转换效率 roundtrip efficiency

正常工作条件下,电力储能系统在特定运行模式的预设充放电循环内,并网点处测得的放电能量与并网点和辅助电源连接点吸收能量测量值之和的比值。

注1:该比值通常以百分数表示。

注2:该预设充放电循环通常为完全充放电循环。

[来源:GB/T 42313—2023,4.11.6]

3.11

电池管理系统 battery management system

监测电池的电、热等参数,具有相应的控制、保护和通信等功能的装置。

3.12

微电网 microgrid

由分布式发电、用电负荷、监控、保护和自动化装置等组成(必要时含储能装置),能够基本实现内部电力电量平衡的小型供用电系统。

注:微电网分为并网型微电网和独立型微电网。

[来源:GB/T 33589—2017,3.2,有修改]

4 缩略语

下列缩略语适用于本文件。

AI:人工智能(Artificial Intelligence)

BMS:电池管理系统(Battery Management System)

CAPEX:资本支出(Capital Expenditure)

CUE:碳利用效率(Carbon Usage Effectiveness)

EMS:能量管理系统(Energy Management System)

HVDC:高压直流(High-Voltage Direct Current)

IT:信息技术(Information Technology)

OPEX:运营支出(Operating Expenditure)

PCS:储能变流器(Power Conversion System)

PUE:电能使用效率(Power Usage Effectiveness)

ROI:投资回报率(Return on Investment)

SLA:服务水平协议(Service Level Agreement)

UPS:不间断电源(Uninterruptible Power Supply)

5 算力中心储能系统概述

5.1 架构

算力中心储能系统架构如图1所示,算力中心储能系统的功能是从公共电网和/或可再生能源获取并储存能量,并根据财务可持续性或供电弹性需求,将所储能量回馈至公共电网或供给本地负载。

5.2 特点

算力中心储能系统的核心特点如下。

a) 高可靠性与连续运行保障:算力中心负载具有连续性强、中断损失大的特性,储能系统具备长时稳定运行能力,必要时具备构网能力,满足 SLA 对供电连续性的要求。储能系统具备快速故障响应机制、冗余设计及与 UPS、应急供电设备的无缝协同能力,确保在电网波动、突发停电等场景下不影响算力业务正常运行

b) 动态负载适配性:算力中心存在负荷峰谷差、突发性负荷激增频繁的特点,储能系统具备灵活的功率调节能力。一方面能匹配高倍率瞬时功率输出需求,应对负载突变;另一方面可通过补能的方式平滑负载波动,避免电网需量超标,适配算力业务的动态运行模式

c) 多场景兼容性:兼容削峰填谷、储备一体、柴发替代、微电网供电等多元应用场景,支持与电网、可再生能源、柴油发电机/燃气发电机等多能源形式的协同运行。系统设计需兼顾不同场景下的性能要求,如削峰填谷等场景的经济性、储备一体场景的安全合规性、长时储能场景的持续放电能力等。

d) 安全合规性:严格遵循算力中心建设标准及验收规范,满足消防安全、电气安全等强制性要求针对锂电池等储能介质的安装限制,集成热管理、过充过放保护、火灾探测与灭火等安全机制,防范火情对算力中心资产安全及业务稳定运行造成的风险。

e) 降碳优化导向:通过与可再生能源的高效集成,提升清洁能源消纳比例,助力算力中心实现零碳或低碳运行,契合 CUE等可持续性指标要求。

f) 模块化与可扩展性:适配算力中心分期建设、负荷逐步增长的特点,储能系统采用模块化设计,支持“即插即用”式增量扩展。模块标准化兼容现有算力中心基础设施(如配电系统、监控平台),确保扩容过程不影响现有业务运行,同时降低后期维护与升级成本。

g) 智能协同性:储能系统融入算力中心能源管理体系,支持 EMS、BMS、PCS、服务器业务的协同调度。通过智能算法实现充放电策略优化,精准匹配电价波动、负载变化及可再生能源出力特性,兼顾成本控制与供电稳定性。

5.3 类型

算力中心储能系统有以下7种类型:电化学储能系统、热能储能系统、飞轮储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统、超级电容器储能系统和氢能储能系统,系统选型见表1。其原理见附录 A 中 A.1,具体特点见 A.2,典型应用案例见附录 B。

应用场景	场景描述	储能系统
削峰填谷模式	通过储能系统降低高峰负荷,提高低谷负荷,实现能量时移,减小电网负荷峰谷差	电化学储能系统、热能储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统、超级电容器储能系统、氢能储能系统
调频调压	通过储能系统快速响应频率波动,补偿功率变化,维持节点电压稳定	电化学储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统、超级电容器储能系统
构网型储能	以电压源特性运行,自主构建并维持交流电网电压与频率,实现惯量支撑、阻尼控制、调频调压、故障穿越、黑启动等主动电网支撑能力,可独立组网或协调并网;针对智能算力的瞬时脉冲,可提供高倍率峰值过载能力,快速响应算力负载跳跃,填补发电侧调节"空窗期"	电化学储能系统、飞轮储能系统
储备一体	通过储能系统将电源调节、电网稳定、负荷响应、备用保障深度融合,实现有功平衡、无功调压、频率稳定、安全备用一体化协同运行与控制	电化学储能系统、飞轮储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统、超级电容器储能系统
柴发替代	以储能系统替代柴油发电机实现长时应急供电,提供电网支撑、黑启动能力	电化学储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统
微电网供电	通过储能系统构建小型电力系统,实现多元化供电生态,系统配置涵盖储能与风能、太阳能等可再生能源的协同,或与柴油发电机、燃气发电机的混合组网	电化学储能系统、热能储能系统、压缩空气储能系统、抽水蓄能系统、超级电容器储能系统、氢能储能系统
注:热能储能系统适用于算力中心的融合应用场景。

6 算力中心储能系统技术选型考虑因素

6.1 关键考虑因素

储能系统性能考虑以下因素:

a) 能量密度:单位体积或重量存储的能量,用于评估储能系统的能量大小及空间利用效率;

b) 功率密度:单位体积或质量所能输送能量的速率,用于评估储能系统的功率输出能力及快速响应能力;

c) 能量转换效率:能量输出与能量输入的比率,用于评估储能系统能量转换过程中的损耗水平;

d) 响应时间:储能系统从空闲状态转变为90%额定功率输出或输入状态的时间,用于评估储能系统的动态调节能力;

e) 额定功率放电时间:系统以额定放电功率放电至放电截止条件时的时间,用于评估储能系统持续供电能力;

f) 充放电速率:储能系统存储或释放能量的速度,用于评估储能系统快速充放电能力;

g) 工作温度范围:储能系统正常工作的温度范围,用于评估储能系统的环境适应性与可靠性;

h) 寿命:储能系统在寿命终止前所能承受的充放电循环次数或持续时间,用于评估储能系统在保持性能指标前提下所能承受的最大充放电循环次数或持续时间。

储能系统可靠性考虑以下因素:

a) 安全认证:储能系统遵循专属安全标准及相关合规要求;

b) 环境适应性:储能系统满足当地高温、低温、湿度、酸碱度等环境适应性要求,应用在高海拔地区的算力中心要评估高海拔环境适应性,沿海地区具备IP65防护等级;

c) 电磁兼容性:储能系统在电磁干扰的作用下,保证功能、性能及动作的正确性;浪涌抗扰度见GB/T 17626.5、射频场感应传导抗扰度见 GB/T 17626.6,电磁干扰见 GB 50174;

d) 耐久性:储能系统的充放电循环次数、年衰减速率、簇内一致性、热管理控温等满足相关设计要求;

e) 平均无故障时间:评估储能系统在规定条件与规定功能下,相邻两次故障之间的平均连续正常工作时长;

f) 安全容错与主动防护能力:评估储能系统是否具备微秒/毫秒级的内生故障检测、隔离及动态重构能力;

g) 供电连续性:储能系统具备持续、稳定的供电保障能力,满足规定的供电可用率、供电中断次数及中断持续时间要求,故障排除后可安全快速恢复供电;

h) 系统兼容性:储能系统需与算力中心配电(市电/发电机/UPS/HVDC)、IT 负荷、消防、制冷等系统协同,实现连接可靠、数据互通、动作同步,无兼容故障。

储能系统依据国家相关标准,从消防安全、运维安全及网络安全等维度进行综合评估,确保符合算力中心业务连续性与基础设施可靠运行要求,考虑以下因素。

a) 消防安全:

1) 平面布置及安全疏散:评估储能系统、算力机房等核心设备、厂房的耐火极限、防火间距和疏散通道等;

2) 探测方式:评估储能系统所采用的探测技术组合,能实现对火灾隐患的早期、准确、分层级识别;

3) 灭火介质:评估灭火介质的适用性、绝缘性、清洁性及对周边设施的友好性;

4) 通风系统:评估储能系统的通风系统设计,如换气次数、排风量、风口位置、防爆性能等,避免可燃气体积聚;

5) 消防联动:评估储能消防系统与 BMS、PCS、EMS等其他储能子系统的联动;

6) 消防供电和应急照明:评估储能系统的消防供电、应急照明和疏散标志的设计。

b) 运维安全:

1) 热失控安全管理:温控管理主流路线包括风冷、液冷、浸没式技术等,通过均衡工作温度、抑制局部过热,避免热失控风险,提升系统稳定性与循环寿命;

2) 在线监测管理:电化学储能系统监测电芯级核心参数,具备预警、故障定位等能力,非电化学储能系统监测对应关键状态,提前识别异常。

c) 网络安全:储能系统所有物理部署与网络安全设计均围绕分区隔离、纵深防御、风险联动、合规适配、冗余容错展开,覆盖园区-设备全层级与网络-数据全维度,保障系统持续安全稳定运行,防止设备损毁、事故蔓延及数据泄露,满足监管与供电连续性要求

成本考虑以下因素:

a) CAPEX:分析总的前期成本,包括采购、安装以及与现有基础设施的集成;

b) OPEX:量化持续性成本,例如能源损耗、维护和定期更换;

c) ROI:通过比较每年的成本节约和潜在的收入来源与初始的资本支出以确定投资回收期。利用财务模型制定投资回报率预测,并纳入敏感性分析,以考虑可变的电价和政策变化。

可扩展性与模块化设计考虑增量扩展:评估储能系统增量扩展能力。通过模块化装配式实现“即插即用”式升级。预留场地及接入端口,实现不停电或少停电改造。

与可再生能源系统集成考虑以下因素:

a) 可再生能源消纳:确保所选的储能系统能够储存和释放本地可再生能源;

b) 能源管理系统设计:利用能源管理系统以管理快速的需求峰值和长期的能源转移。使用能量流模拟来确定最佳的系统配置,以最大限度地提高可再生能源的利用率。

环境影响考虑以下因素:

a) 生命周期评估:储能系统环境足迹的评价方法与要求见 GB/T 24044,涵盖从材料采购到制造、使用和处置的整个过程;

b) 回收和报废:储能系统优先选择支持回收并拥有成熟的二次应用的技术;

c) 可持续性指标:使用 CUE和 PUE等指标来评估储能系统所带来的环境性能改善;

d) 灾后环境影响:评估灾后废弃物对外部园区产生的影响。

技术成熟度与供应商支持考虑以下因素:

a) 经过验证的过往记录:选择那些已在类似环境中成功部署的技术。依靠行业报告、同行评审研究和技术认证作为技术成熟的证明;

b) 供应商评价:参考已建算力中心的成功案例,收集对供应商的评价;

c) 供应商可靠性:评估供应商的技术支持、服务协议以及对问题的响应速度;

d) 服务水平协议:确保SLA 与运营服务要求相符;

e) 同步建设与快速部署:储能系统建设与算力基础设施同步,采用标准化、模块化设计,支持工厂预制与分期快速投运,确保整体项目进度不受影响;

f) 全周期可替换性设计:前期规划确保新旧储能单元之间的兼容性,并制定不断电或少断电替换方案,以保障电力连续供应。

空间与位置限制考虑以下因素:

a) 空间利用:采用高能量密度、高度集成的设计方案,以最小化占地面积,提升整体场站的空间利用率,有助于在有限的土地资源内部署更大规模的储能容量,满足算力中心持续增长的弹性电力需求;

b) 运维管理:确保储能单元的布局便于集中监控、维护与检修。通过优化电气连接与通道设计,实现关键设备的高可达性,以降低运维复杂度、提升系统可用性与安全性,保障算力基础设施的连续稳定运行;

c) 周边设施与规划条件:考虑储能系统选址与地下管网、消防水池、油罐、绿化带、消防通道等周边设施及规划条件的协调性,确保安全距离、防火隔离带及应急通道满足规范要求,避免对既有设施造成安全隐患或影响整体布局的合规性

6.2 其他考虑因素

智慧储能管理系统设计考虑以下因素:

a) 智能调度:利用 AI预测能源需求、电价和储能系统状态,实现动态能源分配,最大化利用可再生能源并降低电费;

b) 综合能源管理:实施 EMS监控和控制电池、电源、负载、可再生能源和电网之间的能量流,有助于实现削峰填谷、负载平衡和成本优化等目标;

c) 自适应充电:采用智能充放电策略,防止深度放电,延长电池寿命,并最大限度地减少能源浪费;

d) 预测性维护:利用大数据分析识别电池退化或热失控等早期问题迹象,实现主动维护;

e) 自动化安全响应:集成系统的感知与判断能力、自动执行功能,以便在检测到危险时自动断电、启动通风或触发灭火系统;

f) 生命周期管理:自动记录运行数据、维护活动和组件寿命,为检查或更换提供及时警报

储能系统参与电网需求响应和电力市场,满足电网需求响应可靠集成要求需求和电力市场试点验证,满足用户满意,考虑以下因素:

a) 集成可靠性:确保所选的储能系统能与现有的 UPS系统和算力中心基础设施平稳集成,而不会造成中断;

b) 试点部署:利用小规模试验来测试与负载管理系统的互操作性,监控运行状态下的电压、电流和温度等性能参数

7 挑战与未来趋势

7.1 实施储能系统的挑战

算力中心储能系统面临诸多技术挑战。具体表现如下:

a) 极端工况适应性:为追求绿电和低成本能源,大型算力中心正加速向我国西部风光富集区或海外偏远地区布局,高温(如中东达40 ℃)、极寒(我国西北低于-20 ℃)、高海拔及薄弱电网等极端环境,对储能系统稳定性、热管理系统以及抗电网扰动能力提出了远超常规场景的严苛要求,成为系统安全稳定运行的核心挑战;

b) 极高可靠性保证:算力中心对供电在线率要求达99.9%以上,需毫秒级响应速度;传统储能系统响应机制难以满足,需构建从电芯到系统的三级保护体系,技术门槛高;

c) 多能协同控制:需整合储能、光伏、柴油发电机、电网等多种能源,实现"源-网-荷-储"协同;现有控制系统多为独立运行,缺乏统一调度平台,响应延迟达秒级,无法满足毫秒级需求;

d) 功率密度匹配:算力中心单机柜功率密度已突破50 kW,瞬时负荷波动剧烈;储能系统需同时满足容量型(削峰填谷)和功率型(瞬时响应)双重需求,技术路线选择困难。

储能系统的高昂部署成本已成为算力中心运营商的重要考量。经济性挑战维度主要包含初始投资高昂、投资回报周期长、全生命周期成本、能量转换效率损失、维护成本和定期更换成本等。储能成本虽持续下降,但算力中心对储能容量需求巨大(通常需配置4 h~7 h甚至更长时间),导致初始投资仍处高位。而算力中心运营成本结构中,电力成本占比虽高(60%以上),但通过储能降本的实际收益受电价政策、峰谷价差、辅助服务市场成熟度等多因素制约,投资回报存在不确定性。同时,不同储能技术的成本效益差异巨大,运营商需要在性能、寿命和成本之间进行权衡。尽管可再生能源与储能的结合有望降低长期电费支出,但在短期内仍面临巨大的财务压力,尤其是在电力市场波动较大的地区

储能系统的推广部署受政策、法规和环境等因素的影响制约。算力中心储能属于新兴交叉领域,现有标准体系多针对电网侧或用户侧储能,缺乏针对算力中心场景的专项标准。不同地区对储能设施的安装标准、安全规范和并网要求各不相同,这将增加储能系统项目合规成本。同时,电力市场改革仍在推进,储能参与市场交易、获取收益的机制尚未完全成熟,影响项目经济性评估。此外,储能设施设备生产和回收过程中的资源消耗和污染问题引发了环境争议。特别是在追求碳中和的背景下,算力中心需要确保其储能解决方案符合可持续发展目标。未来,更严格的环境法规可能会进一步限制某些高污染储能技术的使用,并推动行业向绿色储能解决方案转型

7.2 算力中心储能的未来趋势

未来,储能系统将围绕算力中心的核心需求,向融合化、智能化与极致性能方向演进。多元储能技术将以安全稳定为基石,朝更高能量密度、更长寿命和更快响应速度等方向发展,混合储能与多技术路线互补成为明确方向,长时储能技术成为破解“算力等电力”矛盾、支撑算力中心绿色转型的关键,智能化融合将成为支持储能系统极致高效运行的重要技术基础。

a) 技术路线多元化与协同化:未来算力中心储能将呈现多技术路线并存互补的格局,高功率型储能应对毫秒级冲击负荷,长寿命型储能承担长时间能量支撑。同时,为匹配算力中心向更高效率发展的需求,与700V 及以上高压直流配电架构深度耦合的储能系统将可能成为主流,以简化链路、降低损耗。

b) 长时储能成为核心支撑:储能角色正从以短时备用为主,转向构建以长时储能(通常指4 h以上)为核心的复合型能源体系。长时储能是破解“算力等电力”矛盾、实现高比例乃至100%绿电供应的关键,能显著降低高绿电占比场景下的平准化度电成本,并增强电网韧性。

c) 系统集成技术向智能化、模块化演进:算力中心储能系统将从“跟网型”向“构网型”升级,具备主动支撑电网频率、电压的能力,成为新型电力系统的稳定节点。储能管理系统将与算力中心基础设施管理平台、电网调度系统深度互通,使算力中心成为新型电力系统中一个可感知、可预测、可调控的智能节点

储能产业与算力中心建设发展的深度融合,驱动竞争逻辑与商业模式的根本转变,为业主开辟多元收入渠道、降本增效,使储能系统从“成本中心”转化为“利润中心”,创造更多差异化价值将成为产业竞争的底层关键逻辑。储能系统将不再仅仅作为备用电源,而是深度融入算力中心的能源生态系统。“双碳”战略目标,将加速推动算力中心“可再生能源+储能+算力”的一体化解决方案发展,甚至构建离网或并离网运行的微电网,以实现能源自给自足。产业链上下游(如电池制造商、电力供应商和算力中心运营商)的合作将更加紧密,形成标准化、模块化的储能产品,降低部署门槛。此外,随着边缘计算和分布式算力中心的兴起,对小型化、可快速部署的储能设备的需求将增加,推动储能技术向灵活、可扩展的方向发展。

未来的政策将更倾向于鼓励清洁能源和绿色高效储能技术的应用,例如通过税收优惠、补贴或碳定价机制降低储能系统投资成本。同时,电力市场将逐步加大储能参与调峰、需求响应等辅助服务的开放,使算力中心储能系统从成本中心转变为收入来源。国际碳排放法规的收紧也将加速绿色高效储能技术的普及,推动行业迈向零碳目标。此外,随着数据主权和能源安全问题日益突出,一些国家可能会出台本地化储能部署要求,进一步影响全球算力中心的储能战略布局

附 录 A (资料性)

算力中心储能系统原理及性能分析

A.1 算力中心储能系统原理

电化学储能系统由电化学电池、变流器、电池管理系统、能量管理系统等子系统构成,主体部分由多个电化学单体电池串联或并联组成。电化学储能系统充电过程电能通过变流器转换为电池直流电,经电池管理系统的控制和保护,将电能转化为化学能存储于电化学电池中;放电过程将电化学电池化学能通过逆向化学反应转化为电能,经电池管理系统的监测和保护,通过变流器转化为符合电网要求或其他负载要求的交流电。其中,变流器实现交流电与直流电的转换;电池管理系统监测、控制和保护电化学电池安全运行,管理电压、电流、温度、电化学电池单元的荷电状态和健康状态等参数;能量管理系统用于控制和优化全过程能量流与性能,可调节电化学电池温度、延长使用寿命、优化整体性能、保障系统安全。电化学储能系统环境温度、电化学电池充电或放电的速率以及放电深度等因素会显著影响电化学电池的整体性能和使用寿命。电化学储能系统要求见 GB/T 34120、GB/T 36276、GB/T 36547 GB/T 51048。

电化学储能系统类型及特点见表 A.1。

电化学电池类型	特点
铅酸/铅炭电池	广泛应用于算力中心、通信、储能等领域,具备安全性高的特点,能量密度相对较低
锂离子电池	是当前大规模电网应用和新能源汽车领域的主流技术,具有能量密度高、能量转换效率高,循环寿命长的特点
钠离子电池	已进入商业化应用阶段,可为算力中心提供长时间高功率支撑,具备全温度范围的高功率输出特点,循环寿命相对铅酸电池较长
全钒液流电池	具有安全性高、循环寿命长、深度充放电无损伤特点
固态电池	固态电池可用于新能源汽车及储能等领域,具有能量密度高、循环寿命长等特点

热能储能系统由热能输入/输出设备、热能转换与储存设备、热交换设备、控制系统与传感器等核心设备构成。热能储能系统可用于太阳能、风能等间歇性可再生能源整合、能源效率提升,可适用于住宅、商业和工业领域的供暖和制冷应用,是一种高成本效益的电能储存替代方案热能储能系统依据储存机制可分为显热储能系统、潜热储能系统、热化学热储能系统。显热储能系统通过提高或降低存储介质的温度储存热能,其相态不发生变化,其存储介质包括水、导热油、熔盐、岩石、沙子等材料,其中水蓄冷是算力中心储能系统中常见的显热能储能方式。潜热储能系统通过相变储热材料在相对恒定的温度下发生相变时吸收或释放热能,其存储介质包括有机类、熔融盐类、合金类、复合类相变储热材料等。热化学热储能系统通过可逆化学反应储存热能,即在吸热反应中吸收热能,在逆向放热反应中释放热能。存储介质的选择取决于具体的温度范围和应用需求。热能储能系统要求见

GB/T 41308、GB/T 45313。

飞轮储能系统能量密度相较于电化学储能系统较低,可用于短时、高频、高功率场景。飞轮储能系统由一个或多个飞轮储能单元、飞轮储能变流器、飞轮储能辅助系统和飞轮储能管理系统构成。飞轮储能单元由转子和轴承支撑构成,其中,转子通常由碳纤维复合材料或钢合金等高强度材料制成以承受高转速,常使用磁力轴承最大程度减少摩擦以实现高转速和低能量损耗。飞轮储能系统转子与集成式电动机连接。充电阶段,电动机利用电能加速飞轮将能量以动能形式储存;放电阶段,电动机作为发电机消耗旋转飞轮电动能,将动能转换为电能。飞轮储能系统常封装于真空室中,最大程度减少空气阻力以进一步实现高转速和低能量损耗。飞轮储能系统要求见 GB/T 44933、GB/T 44934。

压缩空气储能系统由压缩储能系统、储气系统、储换热系统、膨胀释能系统、电气系统、仪表与控制系统等子系统构成。压缩空气储能系统充电阶段,通过电能驱动将空气压缩至高温高压并储存;放电阶段,释放储存的压缩空气并通过膨胀机使其膨胀,以驱动发电机发电压缩空气储能系统依据热力学过程特性可分为非绝热式压缩空气储能系统、绝热式压缩空气储能系统。非绝热式压缩空气储能系统将压缩热作为废热散失,故压缩空气进入膨胀机前需重新通过天然气等补燃加热,能源效率较低。绝热式压缩空气储能系统将压缩热储存在压缩热储热罐中,在放电阶段用于压缩空气预热,能量效率较高。大型压缩空气储能系统依赖于地下地质构造。压缩空气储能系统要求见 GB/T 43687。

抽水蓄能由水库、输水系统和发电机组等核心结构构成。抽水蓄能在负荷低谷时,将水从下水库抽至上水库,通过增加水的势能储存能量;在负荷高峰时,将水从上水库释放至下水库,通过驱动水轮机带动发电机发电。抽水蓄能在储能容量中占主导地位,技术成熟。

抽水蓄能可分为纯抽水蓄能和混合式抽水蓄能。纯抽水蓄能顶层无天然水体汇入,其水体在上下水库间循环使用,具备选址灵活性的特点。混合式抽水蓄能有天然水体来源,通常结合常规水电站新建、改建或扩建,加装抽水蓄能机组而成。抽水蓄能电站设计要求见 DL/T 2931

超级电容器储能系统由正负电极、电解液、隔膜、集流体等核心元件构成。超级电容器储能是一种电化学储能器件,介于普通电容器和蓄电池之间,其至少有一个电极利用双电层实现储能。超级电容器储能系统依靠电极与电解质界面形成的双电层电容,以及金属氧化物、导电聚合物所产生的法拉第准电容效应实现储能。充电阶段,电极表面形成双层电荷,以静电形式储存能量;放电阶段,储存电荷迅速释放。超级电容器储能系统具备功率密度高、循环寿命长、响应速度快等特点,可适用于短时、高频、高功率场景,其能量密度低于电化学电池。超级电容器储能系统要求见 GB/T 34870.1、GB/T 36276。

氢能储能系统由制氢系统、储氢系统、氢发电系统构成。氢能储能系统通过电解、压缩和燃料电池转换等过程,以固、液、气态存储氢气,利用“电-氢-电”互变性储存能量,其储存能量与储存氢气的体积压力和转换过程的效率成正比。

氢能储能系统充电阶段,利用电能电解将水分解为氢气和氧气,产生的氢气储存在高压罐、低温容器中或吸附在金属氢化物中以备后用;放电阶段,将储存的氢气送入燃料电池,与空气中的氧气反应产生电能和作为副产物的水。此外,氢气可以在涡轮机或内燃机中燃烧以直接用于发电。

由于氢气可长时间储存而无明显损失,氢能储能系统可适用于需长时间储能和季节性储能平衡的场景。由于氢气可以通过管道或液态形式长远距离运输,氢能储能系统可成为多功能能源载体。由于电解和燃料电池过程中能量转换的损失,其整体效率低于电化学储能系统。氢能储能系统要求见GB 4962、GB 50177。

A.2 性能特征分析

电化学储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:锂离子电池和钠离子电池能量密度较高,锂离子电池和钠离子电池能量密度通常200 Wh/L~450 Wh/L之间,可在紧凑空间内存储大量能量;铅酸/铅炭电池能量密度通常在90 Wh/L~110 Wh/L之间,全钒液流电池能量密度通常在16 Wh/L~33 Wh/L之间;

b) 功率密度:功率密度高,能够快速输送或吸收能量,满足动态负载需求,亦可用于电网调频、削峰等服务;

c) 能量转换效率:锂离子电池和钠离子电池能量转换效率较高,锂离子电池和钠离子电池能量转换效率在90%~95% 之间,充放电循环中的能量损失极小,有助于提升整体系统效率;铅酸/铅炭电池能量转换效率在70%~80%之间,全钒液流电池能量转换效率在70%~75%之间;

d) 寿命:锂离子电池系统和钠离子电池系统的典型寿命为 15 年 ~20 年,可承受 8000 次 ~ 10000次充放电循环,具体取决于使用模式、放电深度和热条件等因素;铅酸/铅炭电池寿命为3年~8年,循环2000次左右,全钒液流电池寿命为20年~25年;

e) 充放电速率:锂离子电池支持高充放电倍率,使其能够快速响应能源需求;钠离子电池支持全温度范围高倍率放电,放电倍率大于10 C,适用于能量转移和快速响应应用;铅酸/铅炭电池充放电倍率在0.1 C~0.5 C之间,全钒液流电池充放电倍率在0.5 C~2 C之间;

f) 工作温度范围:锂离子电池储能系统和钠离子电池储能系统的正常工作温度范围为-35 ℃~ 60 ℃,钠离子电池低温性能良好,在低温-35 ℃下仍具有90%以上能量保持率;铅酸/铅炭电池在低温下的能量保持率比较低;

g) 响应时间:锂离子电池和钠离子电池本身响应极快,但受限于变流器或变换器的响应时间影响,在集成储能系统后,锂离子电池储能系统和钠离子电池储能系统响应时间为几毫秒;铅酸/铅炭电池和全钒液流电池的系统响应时间也为毫秒级;

h) 额定功率放电时间:锂离子电池和钠离子电池储能系统在额定功率下,支持1 h~8 h的长时间放电;铅酸/铅炭电池支持2 h~8 h放电,全钒液流电池支持1 h~10 h的长时间放电。

热能储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:能量密度范围广泛,取决于存储介质的类型和温差。例如,熔盐系统的能量密度通常在70 Wh/L~210 Wh/L 之间,而冰或固体介质等其他系统的数值可能因具体配置而异;

b) 功率密度:熔盐储能系统功率密度比锂离子电池储能系统低,熔盐储能侧重于大规模、长时储能应用,更适合稳定放电而非快速响应的场景;

c) 能量转换效率:显热储能系统从热量输入与热量输出的比率可以超过95%。从电能到热能再到电能的能量转换效率在50%~90%之间变化;

d) 寿命:通常具有较长的寿命,通常超过30年,具体取决于存储介质的稳定性和容器以及换热组件的耐用性;

e) 充放电速率:充放电速率受材料类型、传热速率和应用影响,可以支持从短时到长时的放电,从几小时到几天不等;

f) 工作温度范围:工作温度覆盖范围广泛,具体取决于应用场景,例如冰储存温度低于0 ℃。

飞轮储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:通常具备中等能量密度,低于电化学储能系统。储存的能量取决于飞轮的转动惯量和转速;

b) 功率密度:功率密度优异,可在短时间内输出大功率电能,适用于电网调频、电压支撑及其他电网稳定运行场景。

c) 能量转换效率:能量转换效率通常在70%~90%之间,具体取决于摩擦损失水平和系统设计;

d) 寿命:使用寿命较长,通常超过20年,其循环寿命在所有储能技术中处于领先水平,可达数万次至数百万次,且长期运行性能衰减小;

e) 充放电速率:充放电响应迅速,可在数秒至数分钟内完成充放电过程,适用于需快速吞吐能量的高功率短时应用场景;

f) 工作温度范围:工作温度范围通常为-40 ℃~50 ℃。

压缩空气储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:能量密度较低,其密度因储存压力、空气体积以及所采用的具体热力学过程而异;

b) 功率密度:可提供高功率容量,用于电网稳定调控、高峰负荷管理及可再生能源并网整合;

c) 能量转换效率:效率取决于其配置,非绝热式系统的效率在40%~70%之间,绝热式系统的效率在60%~70%之间;

d) 寿命:寿命通常在20年~40年之间,可承受大量充放电循环,且长期运行性能衰减小;

e) 充放电速率:可实现长时间放电,通常在2 h~30 h之间,具体取决于储气容量。启动时间通常在10min以内;

f) 工作温度范围:工作温度波动较大,其中绝热式系统的热回收部件温度可达320 ℃~580 ℃。系统需通过专业工程设计,以承受空气压缩与膨胀过程中产生的热应力。

抽水蓄能的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:能量密度低,其储存能量取决于水体体积及上下水库间的海拔差异,通常需占用较大面积土地且对海拔落差有明确要求;

b) 功率密度:可提供吉瓦级功率输出,适用于电网可靠性支撑、负荷平衡及高峰电力需求保障;

c) 能量转换效率:往返效率在70%~85%之间,具体取决于系统设计、涡轮机类型和水头高度等因素;

d) 寿命:使用寿命较长,通常可达30年~50年及以上;可承受近乎无限次充放电循环,且长期运行性能衰减小;

e) 充放电速率:充放电转换时长为几分钟至几小时;放电持续时间通常为4 h~15 h,适用于日常能量转移及削峰应用;

f) 工作温度范围:受温度影响较小,其运行基于水体运动及重力势能,主要限制因素为水资源可用性及地理适宜性。

超级电容器储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:能量密度较低,通常在1 Wh/L~10 Wh/L之间,储存同等电量需占用更大空间;

b) 功率密度:功率密度高,具备快速响应能力及高峰值功率输出特性;

c) 能量转换效率:能量转换效率高,通常为90%~95%;因无相变反应及化学过程中的电阻损耗,充放电过程能量损失较小;

d) 寿命:使用寿命较长,通常为15年~20年,具体取决于应用和环境条件;

e) 充放电速率:充放电速率快,可实现高 C 速率运行,充放电过程可在几毫秒至几秒内完成,适用于再生制动、功率平滑等高频应用场景;

f) 工作温度范围:温度范围通常在-40 ℃~55 ℃。

氢能储能系统的性能关键技术参数包括:

a) 能量密度:质量能量密度高,体积能量密度受到储存方式限制,高压气态存储时,体积能量密度较低;低温液氢存储时体积密度更高,但液化过程能耗大且需维持极低温;

b) 功率密度:电堆响应快、系统功率密度中等,功率与容量可独立设计,适合大容量、中快速响应的储能场景,性能介于锂电池与储热之间。

c) 能量转换效率:从电能-氢气-电能的多次转换过程中,存在显著的能量损失。氢能储能的能量转换效率通常在30%~50%之间。

d) 寿命:氢能储能系统整体设计寿命为15年~25年,其系统寿命主要受燃料电池电堆限制。

e) 充放电速率:充放电速率通常为慢速至中等,一般小于1C;

f) 工作温度范围:工作温度范围通常 在 -40^°C ∼50 ℃之间;

g) 响应时间:从冷启动到全功率输出,燃料电池系统可能需要几分钟到十几分钟。

附 录 B (资料性)

算力中心储能系统应用案例

B.1 案例一:佛山数据中心储能试点项目

该项目是国内首个将规模化新型储能技术成功应用于大型数据中心的试点项目。项目系统规模为1 MW/2 MWh,采用磷酸铁锂电池技术,配套建设 64.8 kWp 屋顶光伏,形成“数据中心+光伏+规模化储能”的创新应用模式。系统在用户侧10kV 母线并网,采用每日“两充两放”充放电策略,利用峰谷电价差实现电费节约,同时参与广东电力市场需求侧响应服务,通过多重收益模式提升项目经济性。项目验证了数据中心+储能+光伏以提高绿电占比、新能源消纳的可行性。

B.2 案例二:青海绿色大数据中心项目

该项目是全国首个100%清洁能源可溯源绿色大数据中心。项目创新构建“源网荷储一体化”绿电供应体系,在园区内自建分布式光伏车棚与电化学储能系统,形成用户侧智能微电网。储能系统与光伏设施在交流侧柔性耦合,通过能源管理系统实现电力生产、存储、传输、消纳的全流程动态智能调度。数据中心所用风、光、水电均实现精准溯源,清洁能源供电比例达100%。该项目充分验证了“源网荷储一体化”模式在算力中心应用的可行性,为算力与绿色电力一体化融合提供了可复制的示范经验

B.3 案例三:夏延数据中心氢能燃料电池示范项目

该项目为美国怀俄明州大规模氢燃料电池备用电源示范项目。该项目部署了一套1.5 MW 质子交换膜燃料电池系统,配套锂电池储能系统与微电网控制器,采用液态氢作为燃料,可支持燃料电池在平均功率1.125 MW 下连续运行48 h,满足数据中心备用电源标准要求。系统采用微电网控制器实现电池储能与燃料电池的协同调度,能够在电网断电时快速响应,满足数据中心99.99%的供电可靠性要求该项目验证了绿氢燃料电池在数据中心备用电源领域的可行性,为超大规模数据中心从柴油依赖向零碳氢能转型提供了可复制的技术路径与安全经验

B.4 案例四:河南空港智算中心项目

该项目是中部地区规模最大的智算中心,也是全国首个应用“储备一体化”架构的智算中心项目,提供储能系统解决方案,建成部分储能总容量达111 MWh,系统采用铅炭电池作为核心技术载体,不存在热失控和燃爆风险,可在建筑物内安全部署。该项目创新采用“三路独立市电+兆瓦级储备一体 UPS”供配电架构,替代传统柴油发电机备用方案,是全球首个将“储能”与“备用电源”深度集成的商业化解决方案,成功将备用电源从静态成本中心转化为具备峰谷套利功能的收益单元,系统性地破解了算力中心可靠性与经济性难以协同的行业瓶颈

B.5 案例五:紧水滩水冷式绿色智算中心项目

该项目属于大型水冷式绿色智算中心项目。项目创新性地将算力负荷与清洁能源供给进行动态匹配,构建了“水电调峰+储能缓冲+算力弹性”协同机制。利用紧水滩水电站已有的水力发电机组作为基础电源和调峰电源,水库的蓄能调节能力本身即构成一种天然的“储能缓冲”机制。在建设过程中,项目同步开展了 AI能效算法优化调试,通过精准匹配暖通系统与IT 负载运行状态,进一步稳定 PUE表现,实现能效与算力需求的动态适配。该项目是国内首个利用水库深层低温湖水实现自然冷却的大型绿色智算中心,将水力发电的“储能调节”能力与算力负荷弹性相融合,探索出了“水电调峰+算力弹性”的算电协同新路径,为传统水电厂向绿色算力基础设施转型提供了可复制的示范经验

B.6 案例六:乌兰察布数据低碳算力基地源网荷储一体化项目

该项目是全国首个数据中心绿电直连源网荷储一体化项目。项目配套新能源总装机30万kW(风电20万kW、光伏10万kW),储能规模45 MW/180 MWh,通过主动配电网与可再生能源深度融合,储能系统作为“电力缓冲器”,有效解决新能源波动与算力高可靠需求之间的矛盾。配套新能源全容量投产后,年产出绿电8.48亿kWh,可再生能源替代率达38.74%,年减排二氧化碳56.7万t,AI算力成本降低25%以上。该项目是国内单体容量最大的基于算力基地的源网荷储一体化项目,为“东数西算”提供低成本、高可靠的绿色算力底座,对数据中心行业大规模使用绿电具有典型示范作用。

B.7 案例七:三江源绿电智算融合智能微电网示范项目

该项目是全球首个零碳算力标杆项目,创新构建“源—网—荷—储—算”五维协同智能微电网系统,实现全年100%绿电直供。项目集成6.18 MW 光伏、30 kW 风电、500 kW/1044 kWh储能及788 kW 充电桩,形成“风光储充+算力中心”一体化布局。储能系统采用模块化磷酸铁锂电池,配套智能能源管理系统,支持“两充两放”调度策略,充放电效率超80%,可实现毫秒级电网响应,配合短期风光功率预测技术,确保算力中心稳定供电。项目年均提供绿电超1000万 kWh,绿电消纳比例100%,年减排二氧化碳6000 t~8000 t,算力中心全生命周期实现零碳排放。该项目是全球首个“源—网—荷—储—算”五维协同零碳算力示范工程,验证了绿电直供算力中心的技术可行性与商业价值,为高海拔地区算力基础设施实现零碳运营提供了可复制的示范样本

B.8 案例八:下沙数据中心用户侧储能项目

该项目是浙江省首座数据中心用户侧储能项目,也是浙江省数据中心行业规模最大的用户侧储能系统,总规模为8 MW/14.88 MWh,采用磷酸铁锂电池技术。项目采用智能化“谷充峰放”充放电策略,通过峰谷电价差实现电费节约,配备“AI能源大脑”管理平台,实时处理电价信号、电网调度及负荷需求,实现能源精细化管理。系统构建三级电池管理系统防护及智能消防体系,确保运行安全。项目投运后每年可减少碳排放约8000 t,同时作为第四路能源保障,显著提升数据中心供电可靠性。该项目验证了用户侧储能在互联网数据中心行业应用的商业可行性,为数据中心节能降本提供了可复制的示范经验。

参考文献

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