根据国际能源署(IEA)的数据，全球电力需求正以数十年来最快的速率之一攀升，仅2024年就增长了4.3%。

　　电力需求的一个重要来源是数据中心 人工智能正推动着前所未有的电力需求。尽管这一现象已成为关注焦点，但还有另一个推动电力需求增长的因素：数百万辆电动汽车。

　　“随着需要充电的车辆数量不断增加，当用户在住宅电网中搭建充电基础设施时，这将迫使电力公司进行大量基础设施投资，以维持系统网络的可靠性，”IEEE高级会员Shawn Chandler表示。

　　国际能源署(IEA)预测，到2030年全球将安装超过1.5亿个电动汽车充电站，其中三分之二为私人家庭充电器。

　　这一模式至关重要，因为家庭充电将需求直接推向了原本未为此设计的本地配电线路。钱德勒指出，单块电动汽车电池的容量可达75千瓦时或更高;若在短短数小时内充满电，其负载可能达到普通家庭的7至10倍。

　　尽管电力公司此前曾应对过需求的逐步增长，但电动汽车充电带来的这股突发浪潮有所不同。这也是为何电力公司在规划未来十年的电气化进程时，正日益关注“有序充电”方案 即调整充电时间或在全天范围内均衡负载。

　　支撑人工智能运行的数据中心，预计到2030年将占全球电力消耗的约3%，较2024年的1.5% 有所上升。但这类需求可能存在不均衡性：一座大型超大规模数据中心的耗电量可能相当于一座小城市，且许多数据中心在地理上高度集中。

　　“人工智能数据中心需要极高且集中的负载，”IEEE会员Mauricio Salles表示，“这给输电系统运营商带来了挑战。绿氢生产、交通电气化以及各类场景的全面电气化，也加剧了电力需求的增长。”

　　此外，由于数据中心往往集中在发达国家，这意味着它们在这些国家的电力消耗中可能占据更大比例，部分情况下高达9%。在发达国家，每新增5兆瓦电力装机容量，就有1兆瓦专门用于数据中心;而在发展中国家，这一比例为每20兆瓦中有1兆瓦。

　　数据中心的建设热潮目前尚无放缓迹象，至少未来几年内仍将持续。在IEEE近期开展的一项针对全球技术领袖的调查 《2026及未来技术影响：IEEE全球研究报告》中，近半数(49%)受访者认为，要建成满足人工智能(AI)发展与需求增长所需的全球数据中心基础设施，需要5至7年时间。

　　“由于人工智能的快速发展以及全球对其应用的需求激增，维持人工智能系统运行所需的电力将越来越多，”IEEE高级会员Otavio Andre Chase表示。

　　制造业和基础设施正日益依赖电力作为能源，而非化石燃料。这意味着，尽管电力需求在增长，但这并不直接转化为整体能源需求的增长(===链接===)。

　　为在满足需求的同时实现清洁能源目标，专家们正日益关注核能，以及风能和太阳能。

　　“将风能、太阳能与传统发电相结合的必要性已被提上议事日程，”Salles表示，“关键在于构建一个既清洁、又具备足够灵活性以应对可再生能源波动性的发电组合。理想情况下，气候目标与能源规划应融为一体，使容量扩张既能满足日益增长的需求，又能履行减排义务。”

　　首要策略是借助市场机制：通过降低电价激励电动汽车车主在非高峰时段充电。数据中心也在将工作负载转移至非高峰时段。这类激励措施(通常被称为动态电价或有序充电)往往需要获得监管部门批准。

　　苏格兰的电力公司还成功验证了大型电网级电池平抑电力需求波动的能力，同时正推进输电线路与变压器的现代化改造，以提升负载承载能力。

　　Salles表示，电力公司需扩大输配电系统的应用范围，并采用高度精密的负荷预测系统。

　　“新增高耗能电力需求中心的接入，必须与必要基础设施的扩建相协调 这一点至关重要。”Salles表示。

　　“与其他电力系统的互联，还能提升灵活性，并促进能源在盈余地区与短缺地区之间的互济。”Salles补充道。

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