国务院研究中心资源与环境政策研究所能源政策研究室副主任韩雪8日接受记者采访时表示，考虑到算力中心对供电可靠性的要求，以及全球科技领域更具雄心的零碳目标，除可再生能源+构网型储能外，核电、氢燃料电池可以成为具有潜力的供电解决方案，预计在未来10年后将更具商业可行性。

　　国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局四部门近日发布的《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》提出，探索核电、氢能等能源以直连方式为算力设施供能。鼓励算力设施配置构网型储能，增强供电稳定性和对电力系统的主动支撑能力。

　　行动方案要求，持续提升算力设施绿电占比。加强算力设施项目布局规划指导，将绿电使用占比作为重要参考指标，增强绿色算力供给水平。支持算力设施通过参与绿证绿电交易提升绿电消费比例。

　　“算力中心的绿电占比要求高于大部分省的平均绿电比例，也就是说算力中心需要额外努力提升绿电占比。”韩雪对记者表示，同时，算力中心需要通过自建可再生能源项目或外购锁定额外的绿电来源，再加上绿电具有波动性，一定程度上算力中心需优化自身用电或使用储能来平衡供需差异。

　　韩雪表示，算力中心更多聚集在沿海地区，绿电资源并不丰富，要从地域上优化绿电和算力中心的布局。在政策规划层面，需要统筹算力和绿电的布局和建设时序，同时确保算力中心使用的绿电可计量、可追溯、可核算、可认证。此外，还需为算力中心提供激励提供需求响应，实现发用电的实时匹配。

　　国家能源局电力司副司长刘明阳此前在例行新闻发布会上介绍，国家能源局将在国家枢纽和绿电资源条件较好的算电协同发展地区，统筹通算、智算、超算等不同业务类型算力设施的用电负荷特性和绿电资源特性，协同规划布局算力、电力项目，提升项目协同运行匹配度。加强智能电网建设，完善算力与电力的双向调度机制，提升源荷互动水平。

　　“需要注意的是，算电协同不仅是电力对算力发展的支撑，还包括人工智能在电力领域应用场景的深度挖掘和商业解决方案的加速落地。”韩雪表示，目前，数字技术和人工智能在风光发电预测、故障检测和远程运维、微电网智能优化调度等方面已经有可落地的应用，将有助于电力系统运行模拟和监测、网络风险防范等方面的工作。