超大规模智算中心固态变压器集群化供电解决方案

在当前超大规模 AI 训练中心、国家标准算力枢纽等关键算力场景中，随着 AI 大模型训练、高密度算力集群的规模化部署，传统供配电架构正面临多重瓶颈：多级变换链路导致能耗损耗居高不下，常规变压器难以适配 30-100kW + 高功率密度 AI 机柜的供电需求，且无法支撑园区级直流供电体系的构建，使得多数智算中心 PUE 值长期徘徊在 1.2 以上，难以突破绿色低碳发展的关键指标。某头部云服务商自建的超大规模智算中心，因受制于传统 “变压器 + 整流器 + 逆变器” 的三级变换架构，年电费支出超 2 亿元，PUE 值长期维持在 1.25，同时绿电直连消纳比例不足 30%，无法匹配国家 “双碳” 战略下的低碳算力要求。针对这一行业关键痛点，超大规模智算中心固态变压器（SST）集群化供电解决方案应运而生，其创新技术与关键设备将在 2026.6.3-2026.6.5 上海新国际博览中心数据中心固态变压器（SST）展览会上重点展示，为智算中心能效变革提供全新技术路径。

该解决方案关键采用园区级 SST 集群化部署模式，在站房级变配电系统中大规模替代传统中压变压器，与 HVDC 高压直流架构深度融合，构建全直流供电体系，从根源上简化供配电链路。其核心技术优势在于实现 AC-DC-DC 一体化高效转换，将传统三级变换流程简化为单级转换，转换效率提升至 99.2% 以上，较传统供配电方案的能耗损耗降低 60% 以上，从基础架构层面为 PUE 优化提供关键支撑。针对高功率密度 AI 机柜的供电特性，方案搭载动态调压调频智能算法，电压稳定精度严格控制在 ±0.02% 以内，可实时响应 AI 训练任务的负载波动，有效改善算力设备供电质量，避免因电压波动导致的训练中断或数据丢失问题。同时，SST 设备作为光伏、储能系统与数据中心直流母线之间的关键功率接口，具备双向能量调节能力，可实现绿电直接接入消纳，大幅提升智算中心绿电利用率至 85% 以上，助力算力枢纽实现 “绿电全消纳” 的低碳目标。

方案配套搭建的能源协同管控平台，集成 AI 负载预测与能源调度算法，可实现 SST 集群、储能系统、光伏电站与算力负载的全链路联动调度。当 AI 训练任务出现高峰负载波动时，平台可自动调整 SST 输出功率，动态匹配算力机柜的实时用电需求；在电网电价低谷时段，自动控制储能系统充电储能，高峰时段则释放电能补充供电，进一步降低智算中心的整体用电成本。某超大规模智算中心试点应用该方案后，PUE 值成功降至 1.08，年节省电费超 3000 万元，绿电消纳比例提升至 90%，不仅完全适配 AI 算力设备的直流化发展趋势，更为未来园区级能源一体化升级预留了充足接口，成为超大规模智算中心绿色低碳转型的标准解决方案。