数字储能网讯：传统认知中，负荷被视为是被动响应电力系统的“乘客”——其行为受制于气温、时间等因素。然而，人工智能（AI）技术发展的“血液”数据中心等新兴大型负荷正在颠覆这一基本假设。
在一个模拟的高惯量、系统强度充裕的电网中，没有发生线路故障，也没有发电机组跳闸，仅因一个数据中心启动了模型训练，负荷便在几秒内从50兆瓦激增至175兆瓦，随后数次波动。这些负荷变化完全由算法自动决策。这并非系统异常，而是新常态的“前奏”。
AI训练负荷的逻辑自主性、动态突发性和表后不可见性，使其对系统频率扰动呈现出“看不见、预测不到、无法干预”的特征。当AI的这些行为成为系统扰动的源头时，传统的电网规划、调度、平衡管理乃至电力市场的资源配置效用将被削弱。
在未来低惯量、高比例可再生能源渗透的背景下，类似扰动可能成为频率崩溃乃至系统解列的“导火索”。电力行业需要重新理解“谁在驾驭系统节奏”，并反思现有机制是否还能操控新兴大型负荷这辆正在加速的列车。
AI模型训练的影响
2025年7月，北美电力可靠性公司（NERC）发布了其大型负荷工作组首份白皮书[1]，该白皮书提到，加拿大电力设备供应商Edge Tune Power公司通过高速记录仪采集了AI模型训练与推理应用的电力需求（图1）。数据显示，在快速爬坡阶段，负荷以每秒1.9标幺值（p.u.）的速率持续变化约250毫秒。训练过程中会出现高频抖动型尖峰（图1中360-660秒区间）。此类剧变既出现在“空闲与峰值利用率”状态切换时，也发生于“工作负荷正常运行期间”，主要归因于训练步骤中计算密集型与网络密集型阶段的交替出现[2]。
图1：某人工智能训练数据中心启动训练任务
（来源：EdgeTunePower）
英国特许电力系统工程师Dlzar Al Kez尝试建模复现了NERC白皮书中负荷对某一系统强度充裕电网系统的影响（图2）。模拟结果显示系统出现了明显的频率变化率（RoCoF）脉冲。脉冲幅度虽小，但在低惯量电网中，这样的脉冲可能被进一步放大，并模拟出发电机组跳闸的效果。系统中的其他同步发电机组将对这一变化做出响应。所有这一切并非由系统异常或调度指令引发，而是数据中心自身业务逻辑触发的正常运行结果。
图2：系统强度充裕电网中AI负荷行为模拟[3]
AI数据中心类大型负荷的正常行为导致网侧负荷的快速变化，影响了现有系统平衡调节资源的使用模式。当前系统安全稳定机制是否充分考虑了此类潜在的稳定性影响因素？
2023年8月，得克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）的系统运行数据为行业提供了警示案例[3]。大型柔性负荷（Large Flexible Load,LFL）在深夜时段的上调爬坡最大需求超出了当时系统运营商采购的上调资源数量。其中，22时观测到的实际爬坡最大值达到当前上调采购数量的4倍之多。在正午至傍晚时段（12时-17时），下调爬坡需求也多次超出采购的下调数量。
图3：2023年8月ERCOT的系统运行数据
大型柔性负荷的市场机制设计与可靠性的协同
大型柔性负荷参与电力辅助服务责任共担的市场设计，本意在于缓解系统平衡调节资源短缺。然而，在市场激励机制与可靠性运行要求的双重约束下，市场主体行为的自主响应导致系统动态复杂性进一步提升。
2023年9月6日傍晚，得州ERCOT电网进入紧急能源警报（EEA）状态（图4）。其核心原因之一是：大型柔性负荷为履行其辅助服务义务，在系统物理响应能力（PRC）不足时段反而快速拉升“出力”。负荷拉升与太阳能出力下降相叠加，导致系统可调容量PRC骤降并接近警戒水平。最终，ERCOT被迫紧急调用响应式备用服务（RRS）才挽回PRC下降趋势。
图4：2023年9月6日ERCOT紧急能量警报（EEA）事件
表1：关键时间线（18:00–20:00）
新兴大型负荷的故障穿越能力及其影响
新兴大型负荷不仅重塑了系统平衡调节资源的使用，其故障穿越能力的新特征更与标准化的发电侧故障穿越要求形成鲜明对比，给系统稳定性带来了新的挑战。
2024年7月10日约19:00（美东时间），东部互联电网一条230千伏输电线路因避雷器故障发生永久性接地，引发线路闭锁，并在82秒内经历六次重合闸故障扰动（图5）。同期，区域电压波动剧烈（0.25--0.4标幺值），约1500兆瓦数据中心负荷因用户侧保护动作脱网（图6），系统频率升至60.053Hz。事件中大型负荷脱网显著影响了大型电力系统的频率稳定。可以预见，这类负荷脱网事件给低惯量和平衡调节能力较弱的电网带来的风险更高。
图5：网侧负荷曲线
图6：2024年7月10日东部互联电网1500兆瓦大型负荷损失/转移事件频率响应曲线
（数据来源：田纳西大学诺克斯维尔分校研究团队）
大型负荷日常运行与自我保护机制，正在引发新的系统可靠性风险。当这些可靠性风险叠加大型负荷对电价激励的差异（图7），系统运行人员在负荷管理与预测方面面临着更大的不确定性。
图7：不同电价触发的大型负荷削减占比（2023年9月到2024年2月）。不同的大型灵活负荷（LFL）在价格响应性方面差异显著[4]
在可再生能源高渗透率背景下，市场激励机制若与系统实时运行需求脱节，将可能诱发本可避免的系统风险。未来市场设计应慎重考量大型柔性负荷的运行模式，使其在系统最脆弱的时刻发挥支撑作用。
新兴大型负荷超出现有市场机制和可靠性框架的特性，已对电力系统的可靠性构成威胁，并降低了市场的资源配置效率。如今，驱动电力系统转型的因素，已不仅限于可再生能源渗透率的提升。面对不断增长的新兴大型负荷，系统亟需思考和推进有效适应与应对的改革措施。
