区域气候和堆管理运行模式对中型数据中心核能-可再生能源混合能源系统的技术经济性能的影响

《Annals of Nuclear Energy》：Impact of regional climate and SMR operation mode on techno-economic performance of nuclear renewable hybrid energy systems for middle scale data centers

　　•区域气候决定了数据中心的需求以及最佳的风能、太阳能和储能容量。
•一个6.1兆瓦的SMR在模式1下能够使所有三个城市的平准化能源成本（LCOE）降至最低；上海的光电能占比达到67.7%，LCOE为0.105美元/千瓦时。
•与柴油发电机组相比，核能与可再生能源系统可使年度二氧化碳排放量减少78.4%至84.7%。
•每月有四天可再生能源不可用时，3.5兆瓦的SMR会使LCOE增加69.2%，而6.5兆瓦的SMR仅增加7.7%。

引言
数字时代已经使数据中心成为信息技术和互联网基础设施不可或缺的核心，从而导致了对能源的巨大且快速增长的需求（Yucao等人，2022年）。随着大数据、云计算和人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性持续扩大，提升了全球计算能力，但也同时导致了能源消耗的急剧增加（Yu等人，2021年）。例如，中国的数据中心在2022年消耗了约2700亿千瓦时的电力，占全国总用电量的大约3%。预测显示，到2030年这一数字可能接近4000亿千瓦时，这进一步巩固了数据中心作为主要能源消费者的地位，并带来了与碳排放和可持续性相关的重大挑战（Liang，2023年）。因此，提高数据中心的能源效率和环境可持续性已成为一个紧迫的研究课题。国际能源署在《能源与人工智能》报告中指出，预计未来几年内，可再生能源将满足全球数据中心增长所需额外电力需求的近一半（IEA，2025年）。随着可再生能源发电规模的扩大，其固有的间歇性和不确定性给电力供需平衡带来了挑战。当超过50%的能源来自间歇性可再生能源时，电力成本将翻倍，因为需要使用其他更昂贵的备用系统来满足数据中心对电力供应稳定性的严格要求（Deng和Lv，2020年）。依赖天气变化的风能和太阳能发电可能导致不可预测的电力过剩或短缺，以及数据中心长时间停电。Rehmani等人（2018年）进一步指出，与化石燃料相比，太阳能和风能的产量较低且不稳定，这增加了电网的复杂性和运营成本。

近期针对可再生能源不稳定性与数据中心持续、高可靠性电力需求之间不匹配问题的研究逐渐从单一来源的可再生能源供应转向了能源供应、储能和计算工作负载的协调优化。在可再生能源发电与计算需求之间的协调方面，Li等人（2017年）证明，通过适时安排工作负载，太阳能供电的电池系统可以在可再生能源可用时减少33%的非必要电力消耗。Stewart和Shen（2009年）进一步详细描述了数据中心的能源消耗情况，为动态匹配计算需求与可再生能源可用性提供了基础。为了解决可再生能源预测错误和实时波动问题，Nardin等人（2022年）提出了一种两阶段能源管理策略：首先使用可再生能源发电和工作负载预测制定离线运营计划，然后根据实时电力约束进行在线调整，同时保持目标能源存储水平。随着数据中心能源系统的日益复杂，研究进一步扩展到多能源系统、能源存储和冷却的协调优化（Moura和de Almeida，2010年）。
Liu等人（2024年）研究了风能和太阳能发电之间的互补性，并利用燃气轮机发电产生的废热来驱动吸收式冷却，从而协调电力供应和冷却需求。Wang等人（2025年）开发了一个多层次优化框架，结合了光伏发电、燃气轮机、电网、电池和冰蓄冷技术，共同调度分布式能源资源和增强型不间断电源。Li等人（2025年）提出了一种集成数据中心能源系统，结合了液化天然气冷能、风能和太阳能发电以及绿色燃料，通过协调电力-计算调度实现了能源供应与计算需求的动态匹配。Xu等人（2025年）为考虑计算任务转移的数据中心集成能源系统开发了一个双层容量和运行优化模型。通过共同优化风能、太阳能、天然气、电力和冷却负荷，他们发现工作负载的时间灵活性将可再生能源的削减量减少了84.38%，年度总成本降低了4.37%。

尽管这些方法可以提高可再生能源的利用率和数据中心能源系统的经济性能，但其性能仍受到区域资源异质性、长时间低风速和低太阳活动以及大规模能源存储需求的限制。因此，仍然需要一种稳定、低碳且部分可调度的人才能源来支持长期可靠的数据中心运营。核能的特点是碳排放低、输出稳定、容量系数高，使其与波动较大的风能和太阳能发电形成良好互补。因此，核能与可再生能源混合能源系统受到了越来越多的关注。Gabbar等人（2021年）研究了这种系统在海洋应用中的潜力，表明与柴油发电系统相比，核能和可再生能源组合可以大幅降低电力成本和温室气体排放，后者每年的温室气体排放量约为57,755吨。Gabbar和Siddique（2023年）随后研究了一个用于快速充电站的核能-太阳能-风能-储能混合系统，与参考系统相比，净现成本降低了约23%，LCOE降低了21%。Temiz和Dincer（2025年）提出了一种集成能源系统，该系统结合了一个500兆瓦的小型模块化反应堆和192.3兆瓦的海上风电容量，能够满足3.6兆瓦、124.6兆瓦和235.9兆瓦的峰值电力、冷却和供暖需求，同时实现了30.78%和22.91%的总体能源和熵效率。Zhang等人（2026年）进一步开发了一种由SMR驱动的数据中心集成能源系统，并比较了核电跟随电力负荷和核电跟随冷却负荷的运行策略，结果显示LCOE为61.73美元/千瓦时，比电网供应成本低10.1%，碳排放强度为393千克二氧化碳当量/千瓦时，比基于可再生能源的集成能源系统低20.12%。当采用优先考虑吸收式冷却的冷却负荷策略时，LCOE进一步降低到55.59美元/千瓦时。

除了系统配置外，反应堆的运行限制也会显著影响核能与可再生能源混合能源系统的性能。Epiney等人（2020年）指出，在高风速期间，核能-风能混合系统可以将电力成本降低20%，并减少15%的碳排放。Frick等人（2018年）指出，直接反应堆负荷跟踪可能因对燃料和其他反应堆部件的热应力和机械应力而不理想。他们将SMR与不同类型的热能存储子系统集成，以吸收由日常负荷变化和可再生能源间歇性引起的电网变化。Yang等人（2025年）将SMR的爬坡速率和稳定运行限制明确纳入数据中心调度模型，并使用混合整数规划共同优化了反应堆输出和计算工作负载。与没有核能或SMR运行不受限制的基准情况相比，他们的方法将基于碳排放的能源消耗减少了高达43.44%，强调了在核能驱动的数据中心能源系统中考虑实际反应堆运行限制的重要性。

总体而言，现有研究广泛探讨了可再生能源供应、能源存储、工作负载调度以及核能与可再生能源混合能源系统在数据中心中的应用。然而，区域气候条件和SMR运行限制对数据中心导向的混合系统的综合影响仍不够充分。区域气候不仅影响风能和太阳能资源的可用性，还通过环境温度的变化影响数据中心的整体电能使用效率（PUE）和总电力需求。同时，不同的SMR运行限制会改变核能、可再生能源发电和能源存储之间的最佳容量分配，从而影响系统经济性。此外，在可再生能源长期不可用时，核能在维持经济韧性方面的作用也未得到充分量化。本研究为中等规模的数据中心（配备5兆瓦IT负荷）开发了一种离网核能与可再生能源混合能源系统，并比较了中国三个代表性城市——上海、拉萨和昆明的情况。这些城市分别代表了以风能为主、以太阳能为主以及风能和太阳能资源相对平衡的情况。在假设数据中心规模一致和组件相同的条件下，使用小时气象数据和温度依赖的负荷模型来研究区域气候对数据中心需求和最佳系统配置的影响。为了考察反应堆运行限制的影响，考虑了三种SMR运行假设：理想化的负荷跟踪情况、全年收取运行和维护成本的负荷跟踪情况以及具有最小输出限制的连续运行情况。核能与可再生能源混合系统进一步与柴油-可再生能源系统进行了对比，并引入了每月连续一天到四天可再生能源不可用的情景，以评估系统对极端条件的敏感性。本研究探讨了以下三个研究问题：
1）区域气候条件以及由此产生的可再生能源资源和数据中心电力需求差异如何影响核能与可再生能源混合能源系统的最佳容量配置和技术经济性能？
2）不同的SMR运行假设如何影响系统的LCOE、能源构成和生命周期温室气体排放？
3）在可再生能源长期不可用时，核能容量如何影响系统的经济韧性？

本文的其余部分安排如下：第2节介绍方法论，包括区域气象资源特征、数据中心负荷预测模型、核能与可再生能源混合系统配置和SMR运行假设以及技术经济和环境性能评估方法。第3节展示结果和讨论。首先比较了上海、拉萨和昆明的数据中心负荷和可再生能源资源特性，然后分析了不同SMR容量下的最佳系统配置及其经济和环境性能。接着将核能-可再生能源系统与柴油-可再生能源系统进行对比，并进一步研究了可再生能源不可用和不同SMR运行假设的影响。第4节总结了主要结论。

系统配置和运行模式
分析了中国上海、拉萨和昆明三个典型气候条件下数据中心核能与可再生能源混合低碳能源系统的最佳配置。上海、拉萨和昆明的年小时太阳辐射和风速各不相同（Shi等人，2023年）。上海风能丰富但太阳能资源匮乏，每年约有64%的时间风速超过5米/秒。

气候和SMR容量对数据中心混合能源系统配置的影响
在理想化的SMR负荷跟踪运行模式下，即SMR在离线状态时不产生运行和维护成本的情况下，对上海、拉萨和昆明的核能与可再生能源混合能源系统进行了配置优化。在这种模式下，充分利用可再生能源为数据中心供电。

结论
本研究开发了一种离网核能与可再生能源混合能源系统，结合了SMR、光伏发电、风能发电和电池储能，适用于中等规模的数据中心（配备5兆瓦IT负荷）。选择上海、拉萨和昆明分别代表风能主导、太阳能主导和相对平衡的可再生能源资源条件。评估了区域气候、SMR容量和运行模式以及可再生能源不可用的影响。主要结论如下：

声明利益冲突
作者声明他们没有已知的可能导致本文研究结果受到影响的财务利益或个人关系。

致谢
本工作得到了上海市科技创新行动计划（24ZR1438300）的财政支持。