在人工智能技术驱动全球产业变革的背景下，智算中心作为新型基础设施的战略地位日益凸显。从功能架构看，智算 中心通过算力生产、聚合、调度、释放四层体系，构建起支撑智能制造、智慧城市等场景的“数字大脑”。其核心价值已超 越传统数据中心，成为推动AI产业化与产业AI化的关键载体。随着智算中心向高密度、高能耗方向演进，供配电系统从 “支撑系统”转变为“发展瓶颈”，智算中心供配电系统面临着多种挑战： 供电容量与空间效率的失衡 供电容量与空间效率的失衡 单机柜功率持续提高，供配电设备面积占比从25%激增至50%以上。据科智咨询调研，单机柜功率20KW 以上的高密机柜增速超过50%，远超10KW以下机柜的增长速度； 电力需求增速远超电网扩容能力，部分园区算力上限受制于电网容量。 能效优化与可靠性的两难抉择 PUE（电能使用效率）指标压力陡增：AI芯片功耗占比达60%-75%，供配电损耗成为能效短板； 可靠性要求提升：推理业务需99 效率与扩展性？ 2、供配电系统各个环节如何通过优化组合，以实现PUE＜1.15的目标？ 3、如何降低智算中心供配电的投资成本？ 基于此，科智咨询联合中国通信工业协会数据中心委员会、中国IDC圈发起《中国智算中心供配电系统应用市场研究 报告（2025）》的编写工作，本报告旨在系统解析中国智算中心供配电系统的演进逻辑与实践路径，具体贡献包括： 产业图谱构建：拆解供配电系统构成，绘制产业图谱；

���� 中国暖通智控行业白皮书 HVAC Intelligent Control Whitepaper 卷首语 潘云钢 中国建筑设计研究院有限公司 资深总工程师 从建筑的暖通空调系统诞生之日起，设备和系统的控制与管理就随之诞生了。我国的暖通空调系统，从人工手动控制与管理起 步至今，经历了：手动操作、强电启停连锁、气动控制系统、常规电子仪表控制、基于计算机的数字自动控制系统（DDC）应用等阶段。 或依靠数据驱动来 分析。显然，在多环节、多参数作用下，对多维矩阵的求解，依靠传统的单值控制和单环反馈控制模式已经越来越不能适应新的 需求。暖通空调“自控”，面临重大需求的挑战。 从“自控”到“智控”，并不仅仅是一个名词上的变更，而是暖通空调系统控制领域从内涵到外延的又一次深刻的变革。要在满足 传统反馈控制的特点上，通过先进算法、数字孪生等技术，优化求解，才能实现各种控制需求。 AI技术的 自己头脑中设定的目标来进行，这也就是“智控”的主要含义。 尽管AI的数据与算力远远超过传统“自控系统”，但在AI深入应用的过程中，有一个值得重视的思想就是：AI的应用应与被控对 象的数理逻辑相结合。AI的感知层，更适合用于哪些目前我们还没有完全掌握规律的环节；AI算力的发挥，也应在已经被人们掌 握、且明确无误的数理逻辑基础上来进行。只有这样，我们才能做到事半功倍。 《中国暖通智控行业白皮书》系统的梳理了

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0 前言 随着数字化转型的深入推进，智算中心的规模持 续增大，其重要性日益增加。作为新一代数据中心的 典型代表，智算中心不仅要求高算力、低延迟，还高度 重视能源效率和智能化管理水平 ［1］。然而，传统电源 系统存在独立配置、分散管理、维护复杂、成本较高等 诸多不足，难以满足智算中心对电源系统的高标准要 求。因此，新型高效的一体化电源系统成为提升智算 中心性能的关键因素。该系统通过集成多种能源供 应方式，实现了资源的高效利用和管理，为智算中心 的供电提供了新的解决方案。 新型一体化电源系统集成电源转换、监控和管理 等功能于一体，通过智能化技术，能够显著提升能源 效率，降低运维成本。该系统通过取消传统系统架构 间大量电缆连接，不仅节约了大量材料和空间占用， 还降低了碳排放，成为智算中心电源系统升级的重要 方向。 1 万卡智算中心电力需求特点 智算中心的电力成本在运营成本中占据了很大 910B 组成的集群为例，一个一万卡 关键词： 智算中心；新型一体化电源；绿色发展；电源系统 doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2024.10.005 文章编号：1007-3043（2024）10-0023-04 中图分类号：E968 文献标识码：A 开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 智算中心对电源要求极高，而传统电源系统存在能效低、维护复杂、占用空间大

数字管控 新型配电系统是典型的信息物理社会系统，统筹源 - 网 - 荷 - 储 - 微 ( 聚 ) 多元灵活性资源，贯 通规建运营业务环 节， 基于 “知识 + 数据 + 模型 + 算法 + 算力”等数智技术 ，协同感知、分析、决策等运行控制环节，实现多元负荷等要素 的时空互补控制与调节，形成大电网 - 配电网 - 微电网协同的主配微控制调节新模式。 清洁低碳 安全充裕 业务形态 商业形态 数智形态 新型配电系统支撑各类主体深度参与、高效协同、共治共享，有效保障优质电力供应，具有清洁低碳、安全充裕、经济 高效、供需协同、灵活智能等特征，其物理形态、业务形态、商业形态和数智形态正在发生深刻变革。 配网 AI 应用背景与关 键问题 电网全景透明化 分析决策多维化 运行控制智慧化 础 关 键 核 心 支 撑 数 智 化是 新 型 配 电 系 统 发 展 的 重 要 特 征 和 主 要 手 段 ， 亟 需在 算 力 底 座 、 模 型 标 准 、 通 信 网 络等 方 面 夯 实 基 础 ， 打 破 专 业 界 限 、 打 破 电 网 公 司 内 外 边 界 ， 以 全 量 电 力 系 统 思 维 ， 实 现 发 输 变 配 用 全 环 节 一 体 化 模

动化行业技术变革带来的效率提升机 会。 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 1 融合生态 拥抱智能： 2030中国智能制造及自动化行业展望 2 制造企业智能化转型也需要因时而变， 从四个方面内外兼修，实现成功变革。 首先战略先行、整体规划，重视新技术 带来的新的自动化、智能化机会，制定 企业数字化转型整体战略。其次分段 投资、聚焦价值，遵循“痛点优先、价值 导向”原则，优先解决高成本、高风险场 统一、开放融合、扩展性强、与AI深度融 合的智能制造软硬件平台，借助合作伙 伴能力，通过AI应用提升运营效率。最 后磨练团队、拥抱变革，打造兼具工业 经验与数字技能的复合型团队，营造从 “要我变”到“我要变”的文化氛围。 一、中国自动化行业有望在2030年前实现跨越式增长 据麦肯锡估算，2025年工业自动化产 品的全球市场规模将达到约1083亿美 元，过去三年年化增长率约3.7%。而 中国工业自动化市场规模超过人民币 工作通常分散在不同区域，可独 立进行，也可连续进行。这一类 制造业的自动化支出水平相对 较低，但增长速度更快，各细分 行业差异很大。具体而言，离散 制造业的自动化产品包括控制类 （如PLC、IPC）、驱动类（如变 频器、伺服电机）、传感类（传感 器）、执行类（工业元器件等）和 系统软件等产品。全球范围内， 半导体和电子电气行业的自动化 支出增长最快。 1 根据ISA-95标准进行分类的经典自动化设备通常指参与控制和监控工业流程的硬件和软件组件

或有富余的阶段，破解了资金、技术、人才制约电力工业发展的基础性矛盾。 但是，能源转型不是某一品种的能源在经济上可以替代另一品种的能源时就能够实 现的 而是涉及整个经济与社会系统的全面转型 生产方式和生活方式必须发生重大转 ， ， 变。 我国仍处在社会主义初级阶段，经济社会发展还属于爬坡时期，不平衡不充分的问题 仍然存在，高碳能源特性十分显著，国际环境存在不确定性。 面对碳达峰碳中和目标，尤 其是要在 ３０ 年之内完成发达国家大约 输电、变电、配 电是电力系统中电能输送、变换和分配的部分，可分为输电网和配电网。 在传统的电力系 统中，电能配置是按照发电、供电、用电的次序由电网进行配置，由于电能难以储存的特 点，电能在发、输、变、配、用各环节中几乎同时发生。 满足国民经济和社会发展对电力的 需求，保持电力系统电量的瞬间平衡和稳定（涉及电压、频率、功角等参数）是电力系统规 划、设计、运行的基本任务。 为此，传统电力系统运行的逻辑是“源随荷动”，即根据用电 系统。 储能的大量使用和分布 式电源的增多，传统单向电能配置模式将变成双向、多向的电能配置模式。 过去，电力系 统原有的各个环节区分明显，未来，相互融合的部分将不断增大。 第三，“云、大、物、移、智” 技术是支撑新型电力系统的基础。 实际上，所谓传统的电 力系统主要指当今的电力系统，而当今的电力系统也是经过多次升级才建成的。 中国的 ４１ 阅江学刊： ２０２１ 年 第 ３ 期

迭代仍有较大空间 算力芯片功耗提升带动机架功率密度持续提升，2023年全球数据中心单机柜平均功率为20.5kW，英伟达GB200 NVL72机柜功率已超120kW；根据维谛预测，2030年前后用于智算中心的GPU机柜峰值功率有望达到MW级。机柜功率 密度的快速提升对供配电设备效率、占地等方面提出空前要求，过去五年全球主要企业纷纷推出集成化与模块化产品，大幅节省占地面积、提升综合效率、缩短交付周期 48，与2022年的1.54相比进一步改善。其中，东北、华北等北部地区充 分利用自然风冷等自然优势，平均PUE分别为1.40与1.39、远低于华南、华中等南部地区平均PUE1.53与1.54。 Ø 随着智算数据中心能耗的持续提升，AIDC节约用能成为大势所趋。美国发布《数据中心优化倡议（DCOI）》，要求既有数据中心的PUE达到1.5，新建数据中心为1.4。德国出台《能源效率 法案》，要求2026年7月或之后开放的数据中心PUE达到为1 行动计划》，计划2025年新建数据中心PUE小于1.3。 Ø 技术方面，制冷系统作为非IT能耗的主要来源受到产业界的重点关注，其中液冷技术的应用有望成为优化PUE的重要方式。供电系统作为虽然能耗占比较低，但通过优化（例如使用节能型变 压器和高效UPS），仍可有效改善数据中心PUE水平。此外，智能化运维、提升管理水平有望助推数据中心迈向精准节能。 制冷系统 27.0% 供电系统 5.0% 照明及其他 1.0% 服务器