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摘要：针对算力网络智能业务的多样化需求，提出了算网能一体化资源感知预测模型，以解决算网能业务处理流程中算力资源与能源协同高效感知预测的问题。该模型能够有效应对异构化的算力服务资源需求，通过协调多层级、多维度的算力资源与能源供应的平衡关系，实现一体化资源的有效预测与分配。同时，基于时序预测模型，提出了算网能一体化资源时序预测模型，能够准确预测未来算网能一体化资源需求的变化趋势，从而调整优化算力能源关系，实现算力能源与业务需求的灵活适应匹配。
关键字：算力网络，低碳算力，资源感知，时间序列预测
doi：10.12045/j.issn.1007-3043.2026.03.008
0 引言
随着信息技术的飞速发展，数据资源传输需求和算力需求呈爆发式增长，算力资源在数字化转型、云计算和人工智能等领域扮演着日益重要的角色[1]。然而信息互联网业务的发展使网络数据量与计算设备的规模不断扩大，海量数据和实时业务的需求不断涌现，算力服务所导致的能耗和碳排放也随之急剧增加。以数据中心为例，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所测算，到 2030 年，我国数据中心的耗电量预计将超过 3 800亿 kWh[2]。“高效灵活”的算力网络如何实现绿色低碳、多能协同互补的服务模式是当前面临的巨大挑战。在大模型服务场景下，算力网络需进行大规模数据处理或复杂计算任务，现有源网协同技术难以满足算力资源分配管理下的高效能源调用需求。同时，计算密集型算力任务对能源供应的规模与连续性有一定的服务质量要求，但难以满足如人工智能、虚拟现实等新型业务场景下服务连续性较强的业务需求。因此，在能源算力协同管理的趋势下，算力网络逐渐与能源管控技术形成协同架构，共同平衡能源与业务负载[3-4]。
在全球数字经济与绿色经济发展趋势下，算网能创新产业将成为国家推动高质量发展的重要动力。2023 年 10 月，工业和信息化部等 6 个部门联合印发了《算力基础设施高质量发展行动计划》，该计划提出了“算力+能源”的发展战略，旨在加速建设能源算力应用中心，支撑能源智能生产调度体系，实现源网荷互动、多能协同互补以及用能需求智能调控，从而实现算力网络的绿色低碳发展[5]。
在这一背景下，本文构建了算网能一体化架构，将算力、网络和能源资源进行深度整合，同时，深入研究算网能一体化资源感知预测技术，设计了算网能一体化资源时序感知预测模型，旨在实现能源资源的高效利用和计算任务的有效处理[3]。
