當(dāng)我們暢快使用云服務(wù)、AI工具和大數(shù)據(jù)分析時,背后的數(shù)據(jù)中心正成為能耗 “巨無霸”。根據(jù)Lawrence Berkeley 國家實驗室2024年的報告(Shehabi et al., 2024),到2028年,美國數(shù)據(jù)中心的能耗將占全國年發(fā)電量的6.7% 至12%,而這一增長主要由人工智能、云計算的爆發(fā)式需求驅(qū)動。更值得關(guān)注的是,數(shù)據(jù)中心總能耗中高達40%用于冷卻系統(tǒng),且這些傳統(tǒng)冷卻方式往往消耗大量水資源(Aljbour et al., 2024)。與此同時,美國能源部(DOE)保守估計,2023至2030年間,全國電力系統(tǒng)峰值需求將增長約200GW(Downing et al., 2023; Razdan et al., 2025),數(shù)據(jù)中心的峰值冷卻負荷正成為電網(wǎng)運營的巨大挑戰(zhàn)。

面對這一困境,地?zé)峒夹g(shù)帶來了創(chuàng)新解法—— 冷能地下熱能儲存(Cold UTES)。這種新興的工業(yè)級冷卻方案不僅節(jié)能、不耗水,還能實現(xiàn)日尺度和季節(jié)尺度的長時儲能(LDES),甚至可作為虛擬電廠(VPP)為電網(wǎng)提供服務(wù)。美國能源部地?zé)峒夹g(shù)辦公室(GTO)正全力支持相關(guān)研發(fā),旨在挖掘這項技術(shù)在電網(wǎng)層面和系統(tǒng)層面的價值、成本與影響。

什么是Cold UTES?

地下熱能儲存(UTES)是地質(zhì)儲能技術(shù)的重要分支,能儲存多余能量以應(yīng)對季節(jié)性需求或可再生能源波動時的基荷電力供應(yīng)(Buursink et al., 2023)。UTES主要分為三類:含水層熱能儲存(ATES)、鉆孔熱能儲存(BTES)和儲層熱能儲存(RTES,又稱GeoTES),而美國能源部重點研發(fā)的Cold UTES 聚焦于BTES和RTES技術(shù)。

RTES系統(tǒng)利用深層、橫向延伸的多孔滲透地層,以咸水為傳熱流體,采用開環(huán)方式運行;BTES系統(tǒng)則依賴井周巖體的傳導(dǎo)換熱,深度更淺,開發(fā)成本相對更低或與RTES相當(dāng)(Ginosar et al., 2023)。關(guān)鍵在于,UTES的儲能核心是巖體的熱容 —— 即使地層孔隙率在5%-20%之間變化,儲能能力仍主要來自巖體本身,流體僅作為熱量傳輸?shù)拿浇?Robertson, 1988)。

與人們對“地?zé)帷?的傳統(tǒng)認知不同,UTES既能儲存 “熱能”,也能高效儲存 “冷能”。RTES的最低溫度受限于水的冰點,而BTES可通過添加防凍劑,在冰點以下溫度運行,為數(shù)據(jù)中心提供持續(xù)冷卻。

三大核心優(yōu)勢:不止于冷卻

1.電網(wǎng)級 “巨型電池”

UTES的儲能能力和持續(xù)時間遠超多數(shù)可再生能源儲能技術(shù)。它能實現(xiàn)吉瓦時(GWh)至太瓦時(TWh)級儲能,持續(xù)時間可達數(shù)周甚至數(shù)年,同時也可設(shè)計為4-12小時的日間儲能,兼具靈活性與大容量,堪稱 “電網(wǎng)級巨型電池”(Buursink et al., 2023)。其能量轉(zhuǎn)換路徑靈活,可通過熱泵將電能轉(zhuǎn)化為冷能儲存,需要時直接為數(shù)據(jù)中心供冷,大幅降低峰值時段的電力消耗。

2.虛擬電廠(VPP)的新形態(tài)

根據(jù)美國能源部2023年及2025年更新的《虛擬電廠商業(yè)化起飛路徑》報告,VPP是分布式能源資源的聚合體,能平衡電力供需并提供電網(wǎng)級服務(wù)(Downing et al., 2023; Razdan et al., 2025)。Cold UTES完全符合這一定義:它可將數(shù)據(jù)中心的冷卻需求從峰值時段轉(zhuǎn)移至谷段(日間或季節(jié)性轉(zhuǎn)移),削峰填谷優(yōu)化負荷曲線;在電網(wǎng)緊急情況下,能快速調(diào)整冷卻配置減少負荷,參與需求響應(yīng)獲得補償;還可實時響應(yīng)負荷波動,輔助電網(wǎng)調(diào)頻(Downing et al., 2023)。

3.經(jīng)濟與環(huán)境雙重收益

對數(shù)據(jù)中心而言,Cold UTES雖需前期鉆井等地下開發(fā)投入,但長期收益顯著:一是降低冷卻設(shè)備峰值負荷,減少高溫環(huán)境下的性能衰減,節(jié)省設(shè)備投資;二是利用峰谷電價差降低電力成本;三是穩(wěn)定的冷卻環(huán)境可提升計算時鐘速度;四是完全不耗水,避免傳統(tǒng)冷卻系統(tǒng)的水資源消耗(Aljbour et al., 2024)。

對電網(wǎng)而言,它能避免新建峰值電站和輸電線路,減少儲能電池部署需求,還能消化風(fēng)電、光伏的棄電—— 將谷段低價或負價電力轉(zhuǎn)化為冷能儲存,實現(xiàn)能源價值最大化。

真實場景驗證:ERCOT電網(wǎng)的套利潛力

美國得克薩斯州電力可靠性委員會(ERCOT)的案例生動展現(xiàn)了Cold UTES 的價值。ERCOT擁有美國最大的風(fēng)電裝機容量(約37GW),但2022年風(fēng)電棄電最高達2GW,預(yù)計2035年將增至7-8GW(Warady et al., 2023)。這些棄電多發(fā)生在春、秋等涼爽季節(jié),而夏季峰值時段電網(wǎng)負荷屢破紀錄,電價飆升。

得克薩斯州的氣候特點為Cold UTES 提供了天然條件:10月至次年5月氣溫較低,可通過干冷器 “免費制冷” 或熱泵高效儲冷(COP可達5);6-9月夏季高溫時,釋放儲存的冷能滿足數(shù)據(jù)中心峰值冷卻需求,避免使用低效(COP僅2)且昂貴的峰值電力(Weatherspark, 2024)。

以一座100MW冷卻負荷的數(shù)據(jù)中心為例(Table 2):在春季谷段(2024年4月18日,氣溫20℃),以$10/MWh的價格采購20MWh電力,通過COP=5的熱泵儲冷,成本僅$200;而在夏季峰值(2024年8月20日,氣溫38℃),相同冷卻負荷需消耗50MWh峰值電力,當(dāng)時ERCOT實時電價高達$5000/MWh,成本達$250,000。僅1小時的冷卻需求,即可通過Cold UTES 節(jié)省$249,800。若持續(xù)在谷段儲冷,全年峰值成本節(jié)約可達數(shù)百萬美元。

官方發(fā)力:美國能源部的研發(fā)推動

為加速Cold UTES 的商業(yè)化落地,美國能源部GTO于2025年1月啟動了專項研發(fā)項目,由國家可再生能源實驗室牽頭,聯(lián)合勞倫斯伯克利國家實驗室、普林斯頓大學(xué)和芝加哥大學(xué)共同實施(Bersine, 2025)。項目為期1-1.5年,聚焦兩大數(shù)據(jù)中心市場,通過五大核心任務(wù)全面評估技術(shù)可行性與商業(yè)價值:

Cold UTES 冷卻系統(tǒng)的建模、優(yōu)化與敏感性分析;

數(shù)據(jù)中心負荷預(yù)測及UTES對負荷曲線的影響分析;

電網(wǎng)影響建模,評估系統(tǒng)成本、負荷削減、燃料結(jié)構(gòu)變化等;

組建電力公司、地下技術(shù)、數(shù)據(jù)中心開發(fā)商三大技術(shù)咨詢組;

成果傳播與報告發(fā)布,為行業(yè)和政策制定者提供參考。

項目成果預(yù)計于2026財年發(fā)布,將為Cold UTES 的大規(guī)模應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。

未來可期:數(shù)據(jù)中心的綠色轉(zhuǎn)型新路徑

數(shù)據(jù)中心的能耗增長是數(shù)字時代的必然挑戰(zhàn),而Cold UTES以其長時儲能、峰值削減、水資源節(jié)約和電網(wǎng)友好性,成為破解這一難題的關(guān)鍵技術(shù)。它不僅能為數(shù)據(jù)中心運營商帶來顯著的經(jīng)濟回報,更能助力電網(wǎng)穩(wěn)定、減少碳排放,推動可再生能源的高效利用。

隨著美國能源部研發(fā)項目的推進,Cold UTES 有望在未來幾年內(nèi)實現(xiàn)商業(yè)化規(guī)?；瘧?yīng)用,為數(shù)據(jù)中心行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供堅實支撐。這項 “藏” 在地下的冷能技術(shù),正悄然改變我們對數(shù)據(jù)中心冷卻和電網(wǎng)儲能的認知,為可持續(xù)數(shù)字經(jīng)濟注入新動力。

參考文獻

Akindipe, D., et al. (2024). Techno-Economic Analysis and Market Potential of Geological Thermal Energy Storage (GeoTES) Charged With Solar Thermal and Heat Pumps.

Aljbour, J., Wilson, T., & Patel, P. (2024). Powering Intelligence: Analyzing Artificial Intelligence and Data Center Energy Consumption. EPRI White Paper no.

Bersine, A. (2025). Reducing Data Center Peak Cooling Demand and Energy Costs With Underground Thermal Energy Storage. National Renewable Energy Laboratory, News Blog., January 17, 2025.

Buursink, M.L., et al. (2023). Geologic energy storage: U.S. Geological Survey Fact Sheet 2022–3082.

DOE (2025). Clean Energy Resources to Meet Data Center Electricity Demand. US Department of Energy website blog accessed Jan 29, 2025.

Downing, J., et al. (2023). Pathways to commercial liftoff: Virtual power plants. US Department of Energy Report.

Ginosar, D.M., et al. (2023). Reservoir Thermal Energy Storage Benchmarking (Rev. 3).

Grid Status (2024). Breaking Down a Record-Setting Day in ERCOT. August 21, 2024.

Lovins, A.B. (1990). The negawatt revolution. Across the board 27.9: 18-23.

McLaughlin, L., et al. (2023). Technology Strategy Assessment: Thermal Energy Storage (TES). 3rd Annual Energy Storage Grand Challenge Summit. U.S. Department of Energy.

McLing, T.L., et al. (2022). Dynamic Earth Energy Storage: Terawatt-year, Grid-scale Energy Storage Using Planet Earth as a Thermal Battery (GeoTES): Phase I Project (Final Report).

Razdan, S., Downing, J., White, L. (2025). Pathways to Commercial Liftoff: Virtual Power Plants 2025 Update. US Department of Energy Report.

Robertson, E.C. (1988). Thermal properties of rocks (No. 88-441). US Geological Survey.

Shehabi, A., et al. (2024). 2024 United States Data Center Energy Usage Report. Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California.

Warady, D., Hodge, T., Aramayo, L. (2023). As Texas wind and solar capacity increase, energy curtailments are also likely to rise. U.S. Energy Information Administration., Today in Energy: July 13, 2023.

Weatherspark (2024). Climate and Average Weather Year Round in Texas. Website accessed December 9, 2024.