University of Utah 发布 WESTMAP.AI，数据中心负载调度被量化为西部电网减压工具

学术圈重大事件 · 发布 2026-06-18T09:22:00+08:00 · 更新 2026-06-18T09:27:11+08:00

核心结论

University of Utah 工程团队发布 WESTMAP.AI，模型覆盖服务 8000 多万人、横跨美国西部 11 州及加拿大和墨西哥部分地区的 Western Interconnection。研究称数据中心可通过时间弹性、空间弹性和现场能源资源减轻电网压力，不同实施方式下年节省潜力约为 6200 万至 5.9 亿美元。

University of Utah 经 Newswise 发布的消息称，其 John and Marcia Price College of Engineering 团队开发了 WESTMAP.AI，用来模拟数据中心建设和运行如何影响 Western Interconnection 电网。该电网服务 8000 多万人，覆盖美国 11 个州、加拿大 2 个省和墨西哥部分地区，是北美重要电力互联系统之一。

背景是 AI 训练、推理和云服务推高数据中心用电需求，一些数据中心的耗电规模已接近城市级负荷。但与医院、连续制造等刚性负荷不同，许多计算任务有一定可调度性。研究团队把这种弹性拆成三类：把 AI 训练、备份、批处理等任务移到低峰时段的时间弹性；在电网压力较小地区承接部分计算任务的空间弹性；以及部署现场能源资源，减少峰时对电网的直接冲击。

消息称，WESTMAP.AI 背后的模型已在 2026 年 Hawaii International Conference on System Sciences 以同行评议论文形式展示。根据不同实施路径，数据中心每年可节省约 6200 万至 5.9 亿美元。团队也强调，该工具不是评估某一个具体项目，而是为不同建设增长情景提供通用、相对中立的电网影响和可行性分析。

它的重要性在于，AI 基础设施讨论正在从“哪里能拿到电”进一步转向“算力负荷能否成为电网调节资源”。如果负载迁移、延迟训练和本地能源系统能被纳入调度，数据中心可能不只是新增压力源，也能参与平滑峰谷和降低输电瓶颈。不过这仍取决于云服务 SLA、跨区数据合规、用户延迟、能源市场规则和运营商协同，不能从模型节省额直接推导为所有数据中心都能即时执行。

信息来源

• Newswise/University of Utah

可信度说明

来源为 University of Utah 机构稿，明确说明模型由 NSF WIRED Global Center 团队开发，并称相关模型已在 HICSS 2026 论文中展示；但节省金额属于情景模型结果，尚需实际数据中心运营、市场机制和电网约束验证。

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