作者Julia Matevosyan，能源系统集成小组 (ESIG) 副主任兼总工程师
Julia Matevosyan 是电气和电子工程师学会高级会员，拥有斯德哥尔摩皇家理工学院电气工程博士学位。她是可再生能源集成方面的专家，在电网规范合规、风力和水力发电规划以及输电系统开发方面拥有丰富的经验。茱莉亚为提高可再生能源发电与电力系统连接的技术要求做出了巨大贡献，是公认的电力系统分析和规划权威。她曾在 ERCOT 担任首席规划工程师，现任 ESIG 副总监兼总工程师。
作为大型负载的数据中心
数据中心正在迅速崛起，成为电力需求中最重要的新类别之一。根据美国能源部 (DoE)、EPRI 和 Grid Strategies 的各种预测，数据中心的装机容量将迅速增长，从 2023 年的约 20 GW 增长到 2030 年的超过 120 GW（上限情况），而且数据中心在地理上集中在少数几个地区，其互联请求在新增总负荷中占有相当大的比例。
数据中心属于更广泛的现代大型负荷，其中还包括电动汽车车队仓库、电解氢工厂、半导体和电池制造设施以及其他能源密集型工业。这些设施与铝冶炼厂或化工厂等历史工业负荷有着本质区别。以前的工业负荷虽然大，但稳定且可预测，而现代的大负荷则具有一些特点，给电力系统带来了新的复杂挑战。
数据中心作为一个新的大型负载类别，其主要特征包括
- 负荷需求：单个设施的功率可达数百兆瓦，现在还提出了千兆瓦级的项目。
- 互联时的电压水平：它们通常以输电级电压连接，而不是以配电级电压连接。
- 地理集群：多个设施集中在弗吉尼亚州北部或达拉斯-沃斯堡等地区，形成了非常大的本地化需求。
- 基于电力电子设备的接口：数据中心使用换流器 与电网连接，这带来了独特的互联挑战，包括对电压和频率干扰的敏感性、电能质量和保护问题。
- 动态负载曲线：人工智能训练集群会产生巨大而快速的波动，几秒钟内就会发生数十兆瓦的变化，这种行为更类似于可变发电，而非传统需求。图 1 显示了一个人工智能数据中心的负载曲线，显示了人工智能训练期间高速、高振幅的有功功耗波动。
- 对系统运营商不透明：许多大型负荷是由私营实体开发的，它们很少披露其时间、特征、负荷形状或灵活性潜力，从而使预测和运营规划复杂化。这给负荷增长预测和规划带来了极大的不确定性。
- 建设速度：超大规模数据中心通常在两到三年内建成，远远快于重大输电升级所需的七到十年时间，从而造成时间错配，导致互联积压、资源充足性问题和输电瓶颈。
- 故障穿越和跳闸行为：在输电级扰动期间，大型负载设施会从电网切换到其备用电源，从而扩大了其他常规市场活动的影响。集中在一个地理区域的多个大型负荷设施可能会同时发生切换，从而可能导致发电量的级联损失和用户非自愿的负荷削减。
综上所述，这些特点使超大规模数据中心成为现代大型负载的最典型代表。它们的独特性对电力系统的规划、运行和可靠性产生了广泛的影响，下文将对这些挑战进行探讨。
电力系统层面的影响
大型负荷的出现对电力系统产生了重大影响。它们的增长凸显了这些设施的建设速度与加固电网和建设新发电厂所需时间之间的不匹配。开发商可以在 2-3 年内将大型数据中心投入使用，而输电和发电规划、许可和建设往往需要十年或更长的时间。这种输电和发电规划的不匹配造成了拥堵和容量不足的风险，无法满足出现的需求。在运营方面，短期负荷预测的不确定性（日前和当日）导致发电设备的投入未达到最佳状态，而需求的高变化性导致运营储备需求不断增长。
可靠性问题还来自于数据中心的穿越行为、电压/频率稳定性和振荡行为。大型设施集群可能会在发生常规故障时脱机，从而产生影响整个系统的级联市场活动 。
在弗吉尼亚州北部，干扰审查记录显示，在输电故障期间，有 1,500-1,800 兆瓦的负荷跳闸离线。ERCOT 的研究表明，2.6 千兆瓦的集中数据中心负载同时跳闸可能会超过安全频率限制，造成发电机级联停机的风险。这些例子表明，超大规模数据中心带来的挑战不再是理论上的，而是在实践中已经观察到的。
对电能质量的影响还表现在谐波、闪烁和快速的无功功率波动，它们超出了设备的换流器 和冷却系统，进入输电走廊，使保护方案复杂化，并降低了其他客户的电能质量。最后，有限的可观测性和不完整的数据共享阻碍了系统运营商评估这些负载的全部影响。随着新的大型负荷的规模、可变性和新的性能特征不断增加，对高速数据记录（如相位测量单元、动态故障记录仪和动态扰动记录仪）的需求也在不断增长。
互联研究和建模需求
现有的互联研究方法并不适合数据中心和其他大型负载。当前的方法严重依赖于静态负载模型，而这些模型不足以捕捉快速动态、变流器行为、穿越性能以及大型负载与其他电网元素的复杂互动。因此，互联过程往往无法捕捉到这些设施对系统稳定性和可靠性的真正影响。
需要先进的建模来解决这些局限性。要研究不间断电源（UPS）系统、换流器和集群数据中心行为的高速动态，就必须进行电磁瞬态（EMT）模拟。如果没有详细准确的 EMT 研究，可能会遗漏重要的振荡模式和故障相互作用。
要使详细的互联研究具有代表性，就必须在相量域和 EMT 中建立高保真设备模型。虽然现在对发电机模型的要求已经非常清楚，而且可以获得特定于供应商的模型和通用模型，并对其进行参数化，以代表实际发电厂，但大型负载模型却无法做到这一点，原因如下：
- 缺乏针对数据中心或其他大型负载的既定建模、模型质量测试、模型验证和基准要求。
- 大型负载站点用途和设计的多样性以及保密问题阻碍了具有代表性的标准图书馆模型的开发。
- 对电网影响建模和研究中重要的大负荷方面缺乏了解。
- 缺乏高分辨率数据，没有试运行后模型验证程序。
上述差距与基于逆变器的资源（IBR）集成的早期情况类似，当时不完整的模型会减慢研究系统影响的能力。同样，大负荷模型的开发也需要一个迭代过程。系统运营商需要制定建模要求，以确保互联和规划研究的实用性和真实性。设备制造商需要开发经过验证的针对特定供应商的设备模型，重点关注与电网相关的设备方面。这样，开发人员和顾问就能根据系统运营商的要求，为每个大型负载站点建立一个具有代表性的模型。需要制定高分辨率数据测量和保留要求，以便在调试后对模型进行验证。大型负荷的标准库模型可能仍然有用，例如，在具体的大型负荷设计仍不确定的情况下，用于大范围规划研究或可行性研究。
ESIG 大负荷工作组
为了弥补上述差距，能源系统集成小组 (ESIG) 成立了大负荷工作组 (LLTF)。其主要目标是协调研究、分享最佳实践，并为新兴大负荷的互联制定解决方案。该工作组汇集了系统运营商、公用事业公司、研究人员和行业利益相关者，共同应对这些挑战。
如图 2 所示，LLTF 的工作范围涵盖本文所述的所有领域，包括
- 数据收集和负荷预测
- 互联过程和性能
- 建模要求
- 输电规划
- 资源充足性
- 批发市场选择
虽然互联问题是当务之急，但特别工作组也考虑到了更广泛的系统影响，如输电规划、资源充足性和大负荷的市场整合。这些领域的发展程度较低，但对于确保大负荷增长支持而非破坏系统可靠性和效率至关重要。
核心要点
大型数据中心是重塑电力系统的新型大型负载的典型代表。它们独有的特性--包括规模、集群、转换器接口、动态行为和不透明性--对规划、运营、互联和可靠性产生了影响。PJM 和 ERCOT 等地区的实际市场活动 证实，这些挑战已经开始显现。
解决这些问题需要新的互联研究方法，以 EMT 建模、标准化负荷模型和透明的数据共享为中心。除技术研究外，还需要在市场、输电规划和充足性评估方面进行更广泛的协调。
ESIG 大负荷工作组提供了一个独特的论坛来组织这项工作，召集各领域的专家，并开发实用的成果来支持系统运营商和行业利益相关者。要确保大型数据中心和其他新兴的大型负载能够可靠地集成到未来的电力系统中，通过大型负载工作组继续开展合作至关重要。
