PowerAtlas：面向电力系统的电力-计算协同调度框架

PowerAtlas是一个基于LLM-agent的电力-计算协同调度框架，由研究团队与一家中国省级电力公司合作构建了实验性电力-计算网络，并在真实数据中心数据上完成了决策循环验证。框架整合历史实例、领域知识和物理约束输出联合调度方案，同时满足电网运行规则与计算任务服务等级协议。在11个大型语言模型上的实验表明，方案在实际物理条件下具备可行性，并持续带来成本和可行性改进。

此前数据中心作为大型电网负载缺乏与电力系统的协调调度，通用LLM生成调度往往违反线路容量约束。PowerAtlas首次将电力约束与计算任务SLA联合优化并实际部署验证，使数据中心能主动适配电网灵活要求，减少违规断电风险。

PowerAtlas将电网约束（如线路容量）、历史调度实例、领域知识编码为LLM的提示与反馈信号，使调度决策同时满足电网侧稳定性与计算侧延迟/吞吐需求。部署后通过闭环迭代（模拟-执行-监测）持续改进方案可行性。

数据中心运营商可直接复用框架实现计算任务动态调度与电力容量协调，避免因违反电网规则导致的罚款或强制减载。同时有助于在电网限制条件下优先保障高优先级AI训练任务，降低整体运营成本。

• 基于PowerAtlas开发数据中心能源管理插件，自动将电网约束导入任务调度器。
• 与区域电网公司合作推出电力-计算协同调度云服务，向大型AI训练集群提供商。
• 利用ECBench基准测试自有数据中心调度方案的可行性，对标最优解优化内部流程。

• PowerAtlas在不同电网拓扑（如分布式能源接入）下的通用性是否已验证？
• 框架在紧急限电或电网故障等极端条件下能否维持SLA？
• 代码开源是否包含完整部署指南和API文档，以便第三方集成？
• 长期大规模部署中，LLM推理成本是否超过调度优化带来的收益？