社区级「能源 + 算力」节点 · 基建设备设计参数调研

场景：城市社区，约 800 户 + 20 间底商，物业为责任主体（场景边界为"新建/存量未定"，见第十一节） 整理时间：2026-10-16 用途：为一款社区级基建设备做形态设计前，必须先建立的尺度感 性质：调研与推算文档。凡估算均标明假设与出处；数据冲突并列标注，不择一；未核实项均带 ⚠ 标记署名：HopE

本文边界声明

本文只处理"量级与形态"，不构成选型结论。所有数值均为量级参照，非工程图纸参数。
凡估算均在第「附三」列明假设，便于他人复核或推翻。
引用他人数据时标注来源与可信度等级（学术／机构／政府一手／厂商一手／媒体／百科／聚合）。
本文含三处主动更正（第 ②、⑩、⑫ 小节），保留错误痕迹而不静默删除，供后来者避免重复踩坑。
本文数据来自公开来源与公开标准，不代表任何机构立场。

结论速览（先看这 17 个数字）

#	锚点	数值
1	城镇三口之家年用电	3000 kWh（250 kWh/月，8.2 kWh/日）
2	户均平均功率	342 W —— 大部分时间一户只有这么多
3	户均配置容量（设计标准）	8 kW —— 平均值与配置值差 23 倍
4	800 户社区峰值负荷	2432 kW（户均 8 kW × 同时率 0.38）
5	★ 社区负荷率	11.3%（平均 274 kW / 峰值 2432 kW）
6	社区年用电	240 万 kWh（日均 6575 kWh）
7	★ 钠电系统级体积能量密度	42–58 kWh/m³（不是电芯的 200+ Wh/L，差 4 倍）
8	社区日用电 6575 kWh 对应电池	131 m³ ≈ 3 个 20 尺集装箱
9	削峰 500 kW×2h 只需	1000 kWh ≈ 20 m³ ≈ 半个 20 尺柜
10	★ 光伏真实口径	76 kWh/(m²·a)（屋顶占地口径；组件口径是 185，差 2.4 倍）
11	社区自有屋顶最多覆盖	31.6%（10000 m² 全铺满）——688 号文 30% 门槛刚好卡线
12	★ 社区泳池要维持，需算力节点	29–58 kW（10 kW 只够小型澡堂/洗衣房）
13	★★ "可入户 / 可入楼"的容量拐点	40–90 kWh（户内需求 8–25 kWh → ✅ 能进户；楼栋 300 kWh+ → ❌ 进不了楼层）
14	★ 训练 vs 推理的能量层级	单次 GPT-4 训练 42.4 GWh；ChatGPT 一年推理 383 GWh = 9.0 次 GPT-4 训练
15	★★ 推理占 AI 全生命周期能耗	80–90%（训练只占 10–20%）——贵的不是训练，是推理
16	★ 前沿训练集群功率	100–300 MW = 社区峰值（2.43 MW）的 41–123 倍 → 训练在社区尺度物理上不可能
17	★★ 社区自用算力只需	1–3 kW（占社区用电 0.5–1.4%）→ 太小，撑不起"能源+算力"这个故事；要到 10–60 kW（占 4.7–28.5%）才有分量

一句话：储能不是要装下社区一天的 6575 kWh，是要按"峰值功率 × 持续时长"配置——这两件事差 6.6 倍，而多数常见估法按前者。

⚠ 表述更新（后补）：此处原表述为"削掉那个 2432 kW 的尖"。后续调研发现居民峰 2432 kW 本身低于配变可用容量 2880 kW（余量 448 kW），因此"削峰"并不准确——按峰值功率配置储能的量级结论仍成立，但应对应的场景应表述为"防止新增充电负荷叠加至居民峰（错峰／防叠加）"。详见第七节第 1 条。

零、两个会毁掉产品形态的换算陷阱（必须先读）

陷阱 1：电芯 Wh/L ≠ 系统 Wh/L，差 4 倍

这是本次调研最重要的发现。

层级	体积能量密度	说明
电芯级	150–270 Wh/L	UNIGRID 250–270；行业常见 150–280
系统级（实测）	42–58 Wh/L	三款真实钠电产品反算，见下表

三款真实产品的反算（外形尺寸 ÷ 标称容量）：

产品	容量	外形	外体积	系统密度	重量
ZVEPOW SIBESS Cabinet	148 kWh	1050×1365×2450 mm	3.51 m³	42.1 kWh/m³	2800 kg
ZVEPOW SIBESS Container	2230 kWh	6038×2896×2550 mm	44.59 m³	50.0 kWh/m³	36.7 t
ZTTEK Quantum N2.5	2500 kWh	6058×2438×2896 mm	42.77 m³	58.4 kWh/m³	—

差值来源：PCS 变流器、热管理（液冷机组）、消防系统、维护通道、结构框架。

后果：若按电芯 250 Wh/L 估算设备外壳，会低估体积 4–5 倍。一个"应该"只有 0.05 m³ 的电池，实际设备是 0.2 m³。这足以让一个"能进户"的设计变成"进不去"。

陷阱 2：光伏"组件面积"≠"屋顶占地"，差 2.4 倍

口径	单位装机	年发电量	说明
A · 组件净面积	200 Wp/m²	185 kWh/(m²·a)	只算组件本身。宁波住建局标准（单晶硅 η20%，水平安装）给 194，落在此口径
B · 屋顶占地	82 Wp/m²	76 kWh/(m²·a)	含间距、检修通道、遮挡。上海中心城区 PVsyst 实测值

（计算：华东/华南年等效利用小时 1100 h，系统效率 PR 0.84）

后果：看到"屋顶 1000 m²"，按组件口径会算出 18.5 万 kWh，按占地口径只有 7.6 万 kWh。差 2.4 倍。 所有"社区光伏能自给"的乐观判断都栽在这里。

一、用电侧：社区内不同尺度个体的耗电量量级

1.1 先分清两个完全不同的"用电量"

这是所有人都会混淆的一点，也是产品形态的起点：

	数值	含义
户均年用电	3000 kWh/年	实际消耗，决定电池容量
户均配置容量	8 kW	设计上限（电器全开），决定入户线径与开关
户均平均功率	342 W	3000 kWh ÷ 8760 h
户内峰值	约 3.0 kW	8 kW × 同时率 0.38

平均值与配置值差 23 倍。 这不是数据错误，是居民负荷的真实形态——一户绝大部分时间只有冰箱、照明、路由器、待机（约 200–400 W），只有做饭和开空调时才上 kW 级。

1.2 各级用电主体的量级谱

尺度	年用电	日均	平均功率	配置容量	备注
个人（按户 3 人分摊）	1000 kWh	2.7 kWh	114 W	—	—
家庭（户）	3000 kWh	8.2 kWh	342 W	8 kW	90–120 m² 主流标准
便利店/专业店 60 m²	—	—	—	6 kW	100 W/m²；87.4 kWh/(m²·a)
餐饮店 80 m²	—	—	—	32 kW	★ 300–500 W/m²，是普通商业的 3–5 倍
理发/服务 50 m²	—	—	—	7.5 kW	150 W/m²
社区商业/会所	—	—	—	100–150 W/m²	山东标准
物业管理类	—	—	—	60–100 W/m²	山东标准
办公	—	—	—	80 W/m²	江门标准；85.5 kWh/(m²·a) 上海中位数
商场	—	—	—	100 W/m²	144.6 kWh/(m²·a) 上海中位数；全国购物中心 200–500
超市	—	—	—	—	240.2 kWh/(m²·a)（绿色商场报告）

★ 餐饮店是最特殊的一类。 山东标准单独列出"餐饮类商业 300–500 W/m²"，是便利店（100）的 3–5 倍。20 间底商中若有 5 间餐饮，它们的配置容量合计 160 kW，接近 800 户居民配置容量（6400 kW）的 2.5%——但集中在 400 m² 里。这意味着社区里电力密度最高的点不在住宅楼，在底商。

1.3 商业建筑用电强度（年，实测对标）

建筑类型	上海 2023 中位数	广州 2021	备注
办公建筑	85.5	98.2（写字楼）
国家机关办公	93.9	85.62
商场建筑	144.6	149.06	全国购物中心区间 200–500
旅游饭店/宾馆	111.8	112.20
医疗卫生	138.9	170.74
综合商务	—	91.10

（单位 kWh/(m²·a)，来源：上海市住建委 2023 年度监测分析报告、广州市住建局 2021 年度公示）

1.4 汇总：800 户 + 20 底商社区的负荷画像

项	数值	算法
户均配置容量	8 kW	山东/新乡/山西标准（90–120 m²）
居民配置合计	6400 kW	800 × 8
同时率	0.38	山东标准注：Kp 0.5 = 同时系数 0.38 ÷（负载率 0.8 × 功率因数 0.95）
小区峰值负荷	2432 kW	6400 × 0.38
配变容量	3200 kVA	6400 × Kp 0.5 → 约 3 台 1250 kVA 干变，或 5 台 630 kVA
年用电	240 万 kWh	800 × 3000
日均	6575 kWh
平均功率	274 kW
★ 负荷率	11.3%	274 ÷ 2432

1.5 ★ 同时率：为什么 800 户不等于 800 倍

这是本节最重要的概念。800 户不会同时开空调、同时做饭。

各省标准的配置系数（Kp）随户数递减，这就是同时率的制度化表达：

户数	山东 Kp	山西 Kp	江门 Kp
≤50	≥0.7	0.7（≤72）	0.6（≤100）
51–199	≥0.6	0.6（72–300）	0.5（100–400）
≥200	≥0.5	0.5（≥300）	0.4（≥400）

对产品的意义：社区级设备的功率规格不是"各户之和"，而是"各户之和 × 0.38"。这个系数决定设备是 2.4 MW 还是 640 kW——差 6 倍。

二、储能侧：这些电量对应多大的钠电池

2.1 从 kWh 到立方米的尺度对照（按系统级 42–58 kWh/m³）

尺度	容量	体积（保守 42）	体积（乐观 58）	形态
个人·日用电	2.7 kWh	0.07 m³	0.05 m³	便携/壁挂
家庭·日用电	8.2 kWh	0.20 m³	0.14 m³	壁挂/落地柜
家庭·备电 3 天	25 kWh	0.59 m³	0.42 m³	落地柜
楼栋（32 户）·日用电	263 kWh	6.24 m³	4.50 m³	多柜并排
社区·削峰 500kW×2h	1000 kWh	23.8 m³	17.2 m³	独立设备房
社区·削峰 500kW×4h	2000 kWh	47.6 m³	34.5 m³	≈1 个 20 尺柜
社区·日用电	6575 kWh	156 m³	112 m³	≈3 个 20 尺柜
社区·峰值×2h	4864 kWh	115 m³	83 m³	≈2.2 个 20 尺柜

2.2 ★ 削峰场景：储能真正需要的规模

这是本节最关键的一张表。 负荷率只有 11.3%，意味着储能不需要覆盖全部用电。

削峰功率	时长	需容量	体积	折算 20 尺柜
200 kW	2 h	400 kWh	8.0 m³	0.2 个
300 kW	2 h	600 kWh	12.0 m³	0.3 个
500 kW	2 h	1000 kWh	20.0 m³	0.4 个
500 kW	4 h	2000 kWh	40.0 m³	0.9 个
800 kW	2 h	1600 kWh	32.0 m³	0.7 个
2432 kW（全削峰）	2 h	4864 kWh	97.3 m³	2.2 个

结论：一个现实可落地的社区储能是 500–1000 kWh、约 20–24 m³、占地约 10–14 m²。它处理的是晚高峰时段的充电负荷叠加，不是全部用电。⚠ 原文写"削掉晚高峰那个尖"、位置"相当于一个地下设备房单间"，两处均已修正：① 居民峰 2432 kW 本身低于配变可用容量 2880 kW，故为"防叠加（错峰）"而非"削峰"；② 依据 GB/T 51048-2025，钠电设备舱不得设于地下、半地下及屋顶，应置于地面/室外。

2.3 三个层级的设备形态

层级	容量	体积	形态与约束	功能
户内	9.25 kWh（UNIGRID Na⁺Casa 实测产品）	约 0.2 m³	壁挂/落地，须过 0.9 m 进户门，约 110 kg	备电 + 光伏自用
楼栋（32 户）	约 100 kWh	约 2.0 m³	2–3 个 <800 kg 模块（见 2.4）。⚠ 原文"放地下设备房"已被 GB/T 51048-2025 推翻（见 2.3.4），应改为地面层独立设备房或室外	楼栋用电错峰 + 备电
社区中心	500–1000 kWh	10–24 m³	地面层独立设备房 / 室外一体柜（不得设于地下、半地下、屋顶）	错峰 + 需求响应 + 算力配套

2.3.1 家庭级（5–24 kWh）容量 → 体积与外形（★ 用【户内型】密度，不是 C&I 密度）

为什么不能用 2.1 节那个 42–58 kWh/m³？ 那是含液冷机组与独立消防的工商业机柜。户内产品不内置这些（Na⁺Casa 明确"兼容大多数混合逆变器"，即 PCS 外置），密度高得多。

校准过程（可自行复核）

步骤	数据
锚点：Tesla Powerwall 2	13.5 kWh，外形 1.15×0.755×0.155 m = 0.135 m³ → 100.3 kWh/m³，8.4 kg/kWh
锚点：Tesla Powerwall 3	13.5 kWh，外形 1.099×0.609×0.193 m = 0.129 m³ → 104.5 kWh/m³，9.6 kg/kWh
★ 家用储能（锂电）系统级	约 100–105 kWh/m³，是 C&I 机柜（42–58）的 2 倍
钠电打折	LFP 电芯 ~320–350 Wh/L vs 钠电 ~250–270 Wh/L → 钠电同容量体积大约 1.23 倍
重量校验	锂电户内 9.6 kg/kWh vs 钠电推算 11.9 kg/kWh → 比值 1.24，与体积比一致 ✓
★ 钠电户内系统级	104.6 ÷ 1.23 ≈ 80 kWh/m³（取 75–85 区间）

容量 → 体积对照表

容量	体积	升	重量	参考外形（落地柜宽×深×高）	家电类比
5 kWh	0.062 m³	62 L	约 60 kg	0.45×0.32×0.52 m	3 台微波炉 / 小行李箱
9.25 kWh（Na⁺Casa）	0.116 m³	116 L	约 110 kg	0.50×0.35×0.68 m	一台小冰箱 / 床头柜
15 kWh	0.200 m³	200 L	约 188 kg	0.55×0.38×0.92 m	半个双门冰箱
24 kWh	0.32 m³	320 L	约 300 kg	0.60×0.45×1.15 m	一台滚筒洗衣机

三种安装形态的尺寸方案

形态	适用	尺寸
壁挂 900×350 mm	5 kWh → 高 198 mm；9.25 kWh → 高 367 mm	参照 Powerwall 2：1150×755×155 mm（超薄靠墙）
壁挂 750×250 mm（更薄）	5 kWh → 高 333 mm；9.25 kWh → 高 617 mm	更薄则更高，需权衡
落地柜 600×450 mm	15 kWh → 高 741 mm；24 kWh → 高 1185 mm	24 kWh 已近台面高，宜做落地高柜或双层壁挂
落地柜 500×400 mm	15 kWh → 高 1000 mm；24 kWh → 高 1600 mm	24 kWh 此尺寸过高，不推荐
模块堆叠	单模块 5 kWh = 0.062 m³，450×320×434 mm，约 60 kg（可单人搬运）	Na⁺Casa 为 5 kWh 起步、不停机扩容；24 kWh = 5 模块，含间隙约 0.32 m³（比单体大 ~10%）

进得去吗（对照 2.4 的拐点 40–90 kWh）

单元门净宽 0.9 m → 落地柜宽 0.60 m ✅ / 壁挂厚 0.35 m ✅
电梯轿厢 1.4×1.6 m → 24 kWh 柜占地 0.60×0.45 m ✅
24 kWh 约 300 kg < 客梯 800 kg ✅

★ 9–24 kWh 全区间，体积与重量均在"可进户"范围内，无障碍。拐点（40–90 kWh）远在上方。

⚠ 状态：以上为推算，非实测。 UNIGRID 未公布 Na⁺Casa 外形尺寸与整机重量；表中重量由 11.9 kg/kWh 推算，体积由 Powerwall 锚点 + 1.23 倍钠电折损推算。若方案要落到具体产品，这是必须向厂商索取的第一项数据。

2.3.2 参照系：电动轿车电池（锂电）的容量与体积，以及体积比

用电动车做参照物，是因为它是唯一大规模进入家庭的电化学储能，且公众对它有尺寸直觉。

主流车型容量（2026）

车型	电池	容量
特斯拉 Model 3 后驱	宁德时代 LFP	60 kWh（另一口径 57.5）
特斯拉 Model 3 长续航	NMC	75 kWh
比亚迪海豹	LFP 刀片（CTB）	80 kWh（三档 61.4–82.6）
比亚迪海鸥（小型）	LFP	38 kWh
五菱 MINIEV（微型）	LFP	26 kWh

主流电动轿车区间：55–85 kWh，取 60 kWh 作基准。

Pack 级体积能量密度（关键：必须用 pack 级，不是电芯级）

体系	电芯 Wh/L	体积利用率	Pack 级 Wh/L
特斯拉 4680（高镍三元）	643（亚琛工大拆解实测）	63%	405
比亚迪刀片二代（LFP）	355	66%	234
CATL CTP 3.0	—	72%	—

主流 LFP 轿车取 240–270 Wh/L，保守 260 Wh/L。

体积与体积比

对象	容量	体积	能量密度
家庭钠电 9.25 kWh	9.25 kWh	0.116 m³（116 L）	80 Wh/L
家庭钠电 24 kWh	24 kWh	0.320 m³（320 L）	75 Wh/L
Model 3 电池包	60 kWh	0.231 m³（231 L）	260 Wh/L
海豹电池包	80 kWh	0.342 m³（342 L）	234 Wh/L

★ 体积比的三种说法（挑一个讲，别全讲）：

同容量：装 24 kWh，车电池只要 103 L，家用钠电要 320 L → 差 3.1 倍
同体积：海豹 80 kWh 电池包（342 L）≈ 家用 24 kWh 柜（320 L）的体积，但装了 3.3 倍的电
换算成柜：一辆 Model 3 的 60 kWh = 6.5 个 9.25 kWh 柜的容量，但只占 2.0 个柜的体积

★ 差 3.2 倍，原因是四个叠加：① 钠电电芯比 LFP 低约 1.23 倍；② 车规 pack 用 CTP/CTB 无模组，空间利用率 63–72%；③ 家用产品要留散热间距、维护空间、壁挂厚度；④ 模块化堆叠有间隙。

2.3.3 ★ 由体积比引出的方案级发现：社区里最大的电池在车轮上

800 户社区的电车保有率	车队总容量
30%（240 辆 × 60 kWh）	14.4 MWh
50%（400 辆 × 60 kWh）	24.0 MWh
70%（560 辆 × 60 kWh）	33.6 MWh

对照：

项目	容量	车队（50%）是其几倍
社区日用电	6,575 kWh	3.6 倍
社区削峰储能（本方案）	1,000 kWh	24 倍（仅理论量级）

⚠ 本节以下结论已被修正（第 ⑪ 次），原文保留以便追溯

理论容量 24 MWh ≠ 可调度容量。 三层错误：

时间错配：早峰 07–09 仅 30% 车在社区（7.2 MWh），而早峰恰是居民负荷双峰之一；仅晚峰 18–22（85% 在家）勉强匹配。

三重折价：24 MWh × 在家率 0.85 × SOC 可放深度 0.5（车主须保底明早可出行）× 签约率 → 仅剩 1.0–5.1 MWh；签约率低于 20% 时连 500 kW 功率都凑不出（仅 238–476 kW）。

★ 最致命：V2G 与车主需求直接对冲。 晚峰正是车刚回家、最需要充电的时段，要求其放电与车主需求相冲突；而 V2G 的黄金时段是夜间低谷，那时社区负荷也低——只有填谷价值，没有削峰价值。V2G 对社区削峰基本无效。

→ 因此"车队是社区最大的可削峰储能资源"这一判断不成立。 → 现行路径：V1G 有序充电（控制何时从电网取电），不依赖车辆放电。详见 1836同步-社区充电功率柜-产品定义与技术依据.md 第九节。

（以下为原文，已被上述修正推翻，保留以供追溯）

★ 社区里最大的储能资产不是那块固定电池，是停在地库的车队。

这对方案有三层含义：

~~正面：车队是现成的、已付费的、无需新增占地的储能资源，量级碾压任何固定方案。~~ （已推翻）
反面：车队是别人的资产——正对应深圳那句"自己的资产好管，别人的资源难调"，也对应全国实测可调用能力仅为测试值 20%–30% 的现实。（此条仍然成立，且被 ⑪ 进一步强化）
制度接口：广州诞生全国首张居民个人 V2G 结算单（2025 夏）、武汉私人车位家用充电桩 V2G 反向售电试点上线（2026-07-01）。~~V2G 是社区能源网络的第三条腿。~~ （已修正：V2G 对社区削峰基本无效，仅作填谷与极端场景备电。）

遗留选项：可将"社区储能"表述为「一块自有固定电池（削峰、可控、可分割产权）+ 一批车轮上的移动电池（理论量级 24 倍，但须结算机制与时间可用性校验）」。前者归物业，后者归居民。⚠ 注意：该表述须附"车在用电高峰期间并不在社区"的前提校验，详见产品定义文档第十四节。

2.3.4 ★★★ 选址红线：钠电设备舱不得设于地下（2026-04 新国标）

这一条否决了"把储能放在地下车库车位"的想法，也修正了本报告 2.4 节中"可放地下室"的表述。

《电化学储能电站设计标准》GB/T 51048-2025，2026 年 4 月正式实施，业内称"史上最严设计规范"：

红线	内容
★ 地下禁设	锂离子、钠离子电池预制舱不得设置于地下、半地下及屋顶
站址禁区	不应布置在人员密集区、办公区及居住区
防火间距	电池预制舱与民用建筑：单/多层 ≥25 m，高层 ≥50 m
其他	需通过消防专项审查；提高消火栓设计流量与火灾延续时间；强化热失控探测与消防联动

地方同步收紧（同一口径）：

合肥《电化学储能电站消防设计技术指南》（2026-05）：钠离子电池预制舱不应设于地下、半地下及屋顶；不应设于办公区和居住区；与人员密集场所防火间距 ≥50 m、与明火地点 ≥30 m
湖南省《电化学储能电站全过程安全管理办法》（2026-02）：锂离子和钠离子电池设备舱不得设置在地下、半地下及屋顶

⚠ 规模阈值（关键，决定适用范围）：

湖南办法第二条明确适用范围为功率 ≥500 kW 且能量 ≥500 kWh 的电化学储能电站。

单个 148 kWh 柜 → 不在"电站"定义内
4 个柜 = 592 kWh > 500 kWh → 进入监管

但实践中，消防审查仍会援引同一口径。低于阈值不等于安全，只是不在强制范围。

★ 承重也是问题（不只是消防）：

位置	活荷载标准值	148 kWh 柜需求（19.2 kN/m²）	超出倍数
住宅楼板	2.0 kN/m²	19.2	9.6×
车库（小车，双向板/无梁楼盖）	2.5 kN/m²	19.2	7.7×
车库（单向板，GB 50009）	4.0 kN/m²	19.2	4.8×
消防车道	10.0 kN/m²	19.2	1.9×

（GB 50009：停车库活荷载 ISO 取 2.5 kN/m²，适用于板跨 ≥6 m 双向板或无梁楼盖；国内常用单向板板跨 ≥2 m 时应取 4.0）

★ 即使在地库（4.0 kN/m²），148 kWh 柜仍超 4.8 倍——必须放在梁/柱位置或做分散基础，不能随便往车位上一放。

★ 由此修正"车位放储能"方案：

方案	判定	理由
① 地下车位放固定钠电柜	❌ 不可行	撞 2026-04 国标"地下禁设"红线 + 承重超 4.8 倍
② 地面车位 / 地面车棚	🟡 有条件可行	不在"地下"，但仍受"不应设于居住区"约束，须查地方细则
③ 车位只放 V2G 双向桩	❌ 已被推翻（原标"推荐"）	见下修正块
④ 户外独立设备房 / 地面	✅ 固定储能的正解	深圳虚拟电厂小镇即此形态（构网型光储充放一体站）

⚠ 修正块（后补，勿直接引用下表）：原方案 ③「车位不放电池、放接口（V2G 双向桩）」已被推翻，理由是时间可用性从未校验。具体三层错误见本文 2.3.3 节末尾修正块与产品定义文档第九节 ⑪，要点：

时间错配——车轮电池在用电高峰期间并不在社区（早峰 07–09 仅 30% 在社区）；

三重折价——理论 24 MWh 经"在家率 × SOC 可放深度 × 签约率"折价后仅剩 1.0–5.1 MWh，签约率 <20% 时连 500 kW 都凑不出；

★ 最致命——晚峰正是车主最需要充电的时段，V2G 放电与车主需求直接对冲，对社区削峰基本无效。

现行方案：车位放单向充电桩 + 有序充电调度（V1G，控制何时取电）。充电配电容量 2800 kW 这一量级结论仍然有效（见下节），它正是现行方案的痛点来源。

★ 原方案 ③ 的论证（已推翻，保留以供对照）：车位不放【电池】，放【接口】**

维度	说明
规避红线	车是移动资产，不是"储能电站"，不受电池舱布置限制
零新增电池	24 MWh 已由车主付费，社区零 CapEx
规范成熟	充电桩标准已明确：≥7 kW/车位、规划容量按 50% 需要系数、按用电主体独立计量
量级	400 辆 × 60 kWh = 24 MWh = 148 kWh 柜的 162 倍
⚠ 保留风险	车是"别人的资产" → 对应深圳教训"自己的资产好管，别人的资源难调"，可调性按全国实测仅 20–30%

充电配电容量（一个被忽视的量级）：

车位数	规划容量（7 kW × 位数 × 50% 需要系数）
400	1,400 kW
800	2,800 kW

★ 800 车位的充电规划容量 2800 kW = 社区峰值负荷（2432 kW）的 1.15 倍——充电设施已超过社区当前峰值，是电力系统的最大新增变量。

2.4 ★★ 运输与承重：分尺度的"可入户 / 可入楼"拐点（工业设计必读）

⚠ 本节"楼栋/社区级只能放地面层、地下室、独立设备房或室外"中的【地下室】已于 2026-10-16 修正——按 GB/T 51048-2025，钠电设备舱不得设于地下。地下室应从可选位置中删除。详见 2.3.4。

本节于 2026-10-16 晚修正。 初版曾用 148 kWh 工商业机柜（2.8 t）论证"钠电进不了户"——该论证尺度错配，结论不成立：户内根本不需要 148 kWh（户均日用电仅 8.2 kWh）。修正为分尺度拐点分析。原错误结论与更正依据保留在本节末尾，不静默删除。

住宅建筑的进入通道：

住宅客梯载重：800–1000 kg（常见），轿厢约 1.4×1.6×2.3 m
消防/货梯载重：1000–2000 kg
单元门/防火门净宽：0.9–1.2 m
地下车库限高：2.0–2.2 m（部分老小区）

① 两类产品的重量密度差 1.6 倍，不能互相套用

产品类型	容量	重量	重量密度	说明
户内产品（Na⁺Casa）	9.25 kWh	约 110 kg	11.9 kg/kWh	风冷/自然冷却，无液冷机组
C&I 机柜（ZVEPOW）	148 kWh	2800 kg	18.9 kg/kWh	含液冷 + 消防 + 结构
20 尺集装箱	2230 kWh	36.7 t	16.5 kg/kWh	含 PCS + 液冷 + 消防

★ 差值来源：C&I 机柜内置液冷机组与消防系统，户内产品没有。用一个的重量密度去算另一个，是错的第一层。

② ★ 电梯载重拐点：多大容量就进不了住宅客梯

电梯载重	户内型（11.9 kg/kWh）	C&I 型（18.9 kg/kWh）
800 kg	67 kWh	42 kWh
1000 kg	84 kWh	53 kWh
1600 kg（货梯）	135 kWh	85 kWh
2000 kg（货梯）	168 kWh	106 kWh

★ 拐点区间：约 40–90 kWh。

40 kWh 以下 → 住宅客梯（0.8–1.0 t）肯定能上
90 kWh 以上 → 肯定上不去，需货梯 / 吊装 / 地面

③ 对照真实需求（这是初版搞错的地方）

层级	需容量	判定
户内·日用电	8.2 kWh	✅ 可进户（9.25 kWh 产品已覆盖，约 110 kg）
户内·备电 3 天	24.6 kWh	✅ 可进户（2–3 个模块）
楼栋（32 户）·削峰	约 300 kWh	❌ 超拐点，进不了客梯
社区·削峰 500kW×2h	1000 kWh	❌ 远超，只能地面 / 地下室 / 室外

★ 户内需求（8–25 kWh）远低于拐点（40–90 kWh）——户内储能完全没有运输障碍。 UNIGRID Na⁺Casa 已实际装进欧洲家庭。

④ 楼板承重：户内产品不构成阻断

住宅楼板活荷载标准值 2.0 kN/m² ≈ 204 kg/m²。

设备	重量 / 占地	面荷载
Na⁺Casa 落地（0.5×0.4 m）	110 kg / 0.20 m²	550 kg/m² = 5.4 kN/m²
Tesla Powerwall 落地（0.5×0.3 m）	114 kg / 0.15 m²	760 kg/m² = 7.5 kN/m²
ZVEPOW 148 kWh 机柜	2800 kg / 1.43 m²	19.2 kN/m²

家用储能面荷载（5.4–7.5 kN/m²）确实高于 2.0 kN/m² 活荷载标准值，但家用储能已大量实际安装（Powerwall、比亚迪等），做法是靠墙放置、落在结构受力良好处 → 工程上可行，不构成阻断。

而 2.8 t 机柜（19.2 kN/m²）是家用产品的 3–4 倍，且体积大无法靠墙分散 → 这才是真实阻断。

⑤ 修正后的结论

尺度	容量	能否进住宅	说明
户内	<10 kWh（约 110 kg）	✅ 能进户	消防上钠电比锂电更容易被允许
拐点	40–90 kWh	🟡 取决于电梯与产品形态	设计输入的关键阈值
楼栋 / 社区	300–1000 kWh	❌ 进不了住宅楼层	只能地面层 / 地下室 / 独立设备房 / 室外

★ 正确的表述（替换初版）：

钠电"能进户"在户内尺度成立——这一点比初版说的更硬，因为户内需求（8–25 kWh）离拐点（40–90 kWh）还很远。

但钠电没有让"社区共有一块大电池"变得可搬运——那一块电池（300–1000 kWh）照样进不了住宅楼，只能放地面 / 地下室 / 室外。

所以："社区共同持有"面临的不是技术约束，是产权形态与空间权属的约束。 这正是"物业作为责任主体"这一设计的落点——不是因为钠电更安全才需要物业，而是因为那块电池必然占一块公共空间，而公共空间的权属本来就在物业手里。

⑥ 初版错误结论与更正依据（保留，供复核）

	内容
初版错误结论	"钠电能进有人空间 ≠ 能进户"，以 148 kWh 机柜 2.8 t / 1.95 t/m² 论证
错误性质	尺度错配——用 C&I 机柜的规格去论证户内场景，但户内需求只有 8.2 kWh/日，根本不需要该规格
第二层错误	用 C&I 的重量密度（18.9 kg/kWh）套用户内产品（11.9 kg/kWh），高估重量 1.6 倍
被谁指出	用户："如果是按照每个家庭来算的话，它并不需要储能装置能够达到 148 千瓦时吧"
更正结果	改为分尺度拐点：户内 ✅ 成立；拐点 40–90 kWh；楼栋/社区 ❌ 进不了楼层

2.5 其他硬约束

维度	数值	来源/说明
工作温度	−30~+55℃（ZVEPOW 液冷，不降额）；−30~+55℃（ZTTEK）	钠电低温优于 LFP，但系统级仍受 PCS 与液冷限制
防护等级	IP54（户外）	沿海地区宜 IP54 + 不锈钢紧固件
消防	PACK 级气溶胶 / 全氟己酮（Novec 1230）全淹没 + 可燃气体探测 + 排烟 + 水消防接口	多级架构是标配
噪声	液冷方案可 ≤40 dB（KITOZER 液冷机柜）；微数据中心 <45 dB	近人场景必须 <45 dB
电池管理	不能用锂电 BMS，需专用 Smart Sodium BMS（钠电截止电压 1.5/1.0–4.0 V）	反向条目，务必写进方案
认证成本	UN38.3 单电芯 6k–12k 美元 / 4–8 周；UL 9540A 至模块级 80k–150k 美元	真正的门槛不是技术，是认证
维护通道	双面 1.2 m + 单面 0.8 m（集装箱方案）	影响占地，不只是设备本身尺寸
基础承重	≥12 t/m²（20 尺柜场地要求）

三、发电侧：不同发电方式的单位产出与硬性条件

3.1 光伏（唯一在社区尺度成立的自发电方式）

参数	数值
组件功率密度	180–220 Wp/m²（主流单晶 PERC/TOPCon，效率 22–23%）
年等效利用小时	华东/华南 1000–1100 h（三类区）；华北 1200–1300；西北 1400–1600
系统效率 PR	0.84（行业通行，含逆变器、线损、灰尘、温度系数）
年发电（组件口径）	185 kWh/(m²·a)
年发电（占地口径）	76 kWh/(m²·a)
最佳倾角	25–30°（修正系数约 1.03 相对水平）
阴影/植被遮挡	上海实测：吞噬约三成屋顶

800 户社区能铺多少？

位置	面积	年发电（占地口径）	占社区总用电
住宅屋顶（10 栋 × 600 m²）	6000 m²	454,719 kWh	18.9%
底商 + 车棚	2500 m²	189,466 kWh	7.9%
立面 / BIPV（保守）	1500 m²	113,680 kWh	4.7%
合计	10000 m²	757,865 kWh	31.6%

★ 两个决定性判断：

社区不可能靠自有屋顶 100% 自给。 需要 31,668 m²（占地口径），社区通常只有 1/3。
688 号文"占总用电 ≥30%"的门槛，刚好卡线。 需 9500 m²，社区可用约 10000 m²。这意味着：铺满所有可用面才能过线，没有余量。 一旦算上阴影遮挡（上海实测吞噬三成），就过不了。因此须承认：社区自发电只是补充，主体仍要靠绿电直连外部——这恰好与 688 号文"多用户绿电直连"的设计吻合，而不是矛盾。

3.2 小型垂直轴风电（VAWT）：中国城市基本不成立

参数	数值
启动风速	1.5–3 m/s
额定风速	12 m/s
安全风速	40–55 m/s（可抗台风）
噪声	<45 dB（近人场景友好）
单机功率	300 W（风机树叶）/ 1.5 kW（旋转直径 1 m）/ 常见 500 W–10 kW
价格	1–5 kW 约 3–10 万元
效率	比水平轴低 10–20%

法国"风机树"案例的折算（这是一个很容易被误用的数字）：

官方数据：9.8 m 高 × 7.2 m 宽，36 × 300 W = 10.8 kW，平均风速 8 m/s 时年发 1.8 万 kWh
中国城市近地面年均风速通常 2–4 m/s
风功率 ∝ v³ → (3/8)³ = 0.053
折算后：1.8 万 × 0.053 ≈ 949 kWh/年，约 0.3 户家庭年用电，或社区总用电的 0.04%
这台设备占地直径 7.2 m ≈ 41 m²——同样 41 m² 铺光伏可发 3107 kWh，是它的 3.3 倍

★ 结论：在中国城市社区，垂直轴小风电的产出只有同面积光伏的 1/3，且带来振动、维护、视觉三个额外问题。不宜进入产品形态。 除非是沿海高层（风速条件完全不同），但那就不是"社区"场景了。

3.3 发电方式对照总表

方式	单位产出	硬性条件	社区适配
屋顶光伏	76 kWh/(m²·a)（占地）	朝向、倾角、遮挡、承重（约 0.15–0.25 kN/m² 附加）、防水	✅ 唯一成立
立面 BIPV	约为屋顶的 40–60%	垂直面辐射低、影响采光与外观	🟡 补充
车棚光伏	同屋顶	需结构加强、车辆遮挡	✅ 推荐（不占屋顶）
垂直轴小风电	同面积光伏的 1/3	风速 >4 m/s 才有意义、振动、噪声、维护	❌ 不成立
微型热电/生物质	—	需燃料供应链	❌ 与社区无关

四、算力侧：社区级算力节点的功率、耗电与余热

4.0 ★ 先建立算力的尺度感：训练 ≠ 推理，而且"贵的那一边"是反直觉的

前面三节解决了"多少电 → 多大的电池"。这一节解决"多少算力 → 多少电"。核心结论是：训练与推理确实不是一个能量层级，但真正吃掉电的不是训练，是推理。

4.0.1 三种算力的能量层级

	训练（Training）	云端推理（Inference）	边缘 / 本地推理（Edge）
在干什么	从数据里学出参数，一次性	用学好的模型回答问题，7×24	在设备本地跑，数据不出网
典型功率	单卡 H100 满载 700 W；前沿集群 100–300 MW 连续	1000 张 H100 推理集群约 1.76 MW 连续	单设备 5 W–数百 W；整机柜 3–30 kW
时间结构	数周–数月，一次性投入	常年，且随用户数线性增长	常年，随设备数线性增长
单次/单年能量	GPT-4 单次训练 ≈ 42.4 GWh	ChatGPT 一年推理 ≈ 383 GWh	10 kW 节点一年 0.114 GWh
对电网友好度	❌ 最差：连续恒定 100–300 MW，负载因子 84%	🟡 中等：随昼夜波动	✅ 最好：可挪时间、可降频
与社区峰值（2432 kW）比	41–123 倍	0.72 倍	0.4%–1.2%

训练量级的补充锚点：xAI Colossus 150 MW / 10 万芯片，耗电约等于 5.3 万美国家庭；前沿训练集群功率 2019 年约 13 MW → 2025 年 280–300 MW（6 年增长约 22 倍，年化约 1.7 倍，⚠ 翻倍周期按此推算约 16 个月 —— 推算值，待验证）。

4.0.2 ★★ 反直觉点：推理占 80–90%，训练只占 10–20%

来源口径	结论
IEA《Energy and AI》	推理占 AI 全生命周期能耗 80–90%
MIT Technology Review	同上量级
联合国大学报告（2026-06）	同上量级
AWS	推理占比 >90%
Gartner（2028 预测）	数据中心加速器 >80% 用于推理
IEA（2030 预测）	推理占 AI 能源需求约 75%

为什么反直觉？ 因为训练是"一次性巨额投入"，推理是"每用户每次都要付、且 7×24 不停"。两个量化对照：

ChatGPT 一年推理（383 GWh）= 9.0 次 GPT-4 训练（42.4 GWh） —— 训练一次的巨额电费，推理一年就能花掉九次
单次请求 0.42 Wh 中，训练摊销仅 0.15 Wh，推理本身 0.27 Wh —— 推理单次能耗是训练摊销的 1.8 倍
2020 年以来所有大模型训练的总耗电约 1.7 TWh，仅占数据中心用电的 0.1%

⚠ 待验证：42.4 GWh 为 IEA 口径（25000 GPU 总额定约 10 MW + 其他 IT 与冷却合计约 22 MW × 14 周 × 负载因子 84%）。中文科普口径给出 5460 万度（54.6 GWh，PUE 1.12），金元证券口径 38.2 GWh。三个口径并列，不择一。

★ 任务与任务之间也差 20 万倍（联合国大学报告）—— 这一条对"社区要跑什么"是决定性的：

AI 任务	相对能耗（以基础文本分类 = 1 为基准）
基础文本分类（如垃圾邮件判定）	1
典型聊天查询	200 ×
生成一张 AI 图像	1 450 ×
生成一段短视频	200 000 ×（相当于 20 万次垃圾邮件分类）

→ 含义：社区节点若只跑安防/门禁/文本分类，能耗极低（毫瓦时级）；一旦跑视频生成，能耗暴涨五个数量级。"社区需要多少算力"这个问题，必须先回答"社区要跑什么任务"才成立。

⚠ 两条数据冲突 / 更正（不择一，公开留痕）：

项目	口径 A	口径 B	处理
数据中心总耗电	IEA：2024 年 415 TWh（占全球 1.5%）	联合国大学 / 路透：2025 年 448 TWh	年份不同，并列，不择一
945 TWh 到底是谁的	联合国大学：2030 年数据中心总耗电 945 TWh ≈ 全球电力 3%	AI 占比：2025 年约 20% → 2030 年约 40%	★ 此前把 945 TWh 说成"AI 数据中心耗电"是错的，此处更正：945 是全部数据中心，AI 只是其中 40%

4.0.3 训练在社区尺度物理上不可能 —— 这一支可以直接划掉

训练集群	相当于社区峰值（2.43 MW）的倍数
100 MW	41 倍
150 MW（xAI Colossus）	62 倍
280–300 MW（2025 前沿）	115–123 倍

一个 800 户社区的全部配电容量是 3200 kVA。最前沿的训练集群需要的是这个数的 30–90 倍。这不是"能不能塞进社区"的问题，是整个城市的配电网都不够。

→ 社区节点能做的只有推理，而且是最轻的一档（边缘推理）。

4.0.4 ⚠ 单位陷阱：TOPS 换算不成"瓦"（这一条曾先被推翻一次）

直觉上"多少 TOPS → 多少瓦"应该可算，但不同架构的 TOPS/W 可以差 300 倍以上：

参照	峰值算力	功率	TOPS/W
NVIDIA H100 SXM（FP16 Tensor 稠密，约 989 TFLOPS）	~989 TFLOPS	700 W	约 1410 ⚠ 待核实口径
H100（FP8 稀疏口径约 3958 TFLOPS）	~3958 TFLOPS	700 W	约 5650（含稀疏口径水分）
Jetson Orin AGX（275 TOPS INT8，模块级）	275 TOPS	60 W	约 4.6

1410 ÷ 4.6 ≈ 308 倍。 再加上厂商标称 TOPS 普遍有水分（实际持续算力通常只有峰值的 60–80%，极端说法 30–50%），TOPS 不能用来做能源换算。

→ 稳定的桥梁只有两个：整机功率档位（W）和"能跑什么规模的模型"。

4.0.5 边缘算力档位表（社区场景真正落在这一档）

档位	TOPS	能干什么	典型芯片	整机功率量级
超低功耗	<0.1	语音唤醒、传感异常检测	ESP32-S3、STM32N6	<5 W
轻量视觉	0.5–1	扫码、OCR、人脸门禁	RV1106/RV1103、君正 T41、全志 V853	5–15 W
多路视频结构化	2–6	社区安防、车流人流统计、跌倒检测	RK3566/3568/3588、晶晨 A311D、Jetson Orin Nano	15–60 W
边缘大模型 / 复杂多模态	20 以上	本地 7B–70B 模型	Jetson Orin NX / AGX	60 W–数百 W

按整机售价档（人民币）：入门 1–5 TOPS（500–1500 元）｜主流 6–10 TOPS，可跑 7B（1500–3000）｜进阶 10–30 TOPS，可跑 13B（3000–6000）｜旗舰 30–100+ TOPS，可跑 70B（6000–20000+）。

4.0.6 ★ 选型最实用的判据是内存，不是算力

内存容量	能跑什么
4–8 GB	轻量 CNN
8–16 GB	7B Q4
16–32 GB	7B–13B Q4
32 GB+	30B Q4

理由：算力不够只是慢，内存不够是根本加载不了。 对"社区节点该配什么"这个问题，"内存多少 GB"比"多少 TOPS"有用得多——这也直接影响设备形态（内存插槽、散热、主板尺寸）。

4.0.7 用 token 做桥梁：社区节点到底能产多少算力

（由 0.42 Wh/次 ÷ 假设 400 token/次反推 = 3.78 J/token，⚠ 强依赖 token 数假设，仅作量级参照）

IT 功率	持续 token 产能	每天	摊到 800 户每户每天
1 kW	265 token/s	0.23 亿 token	2.9 万 token
3 kW	794 token/s	0.69 亿 token	8.6 万 token
10 kW	2646 token/s	2.29 亿 token	28.6 万 token
30 kW	7937 token/s	6.86 亿 token	85.7 万 token
60 kW	15873 token/s	13.71 亿 token	171 万 token

★ 这个表的含义：一个 10 kW 节点每天能产 2.3 亿 token，摊到每户 28.6 万 token/天 —— 社区自用根本喂不饱。 一个家庭一天用掉 28 万个 token 是不可想象的（相当于每天读好几本书）。

4.0.8 ★★ 直接回答：社区到底需要多少算力（四档）

需求层次	算力档位	IT 功率	年耗电	占社区用电	判断
① 仅安防/门禁/车流（多路视频结构化）	2–6 TOPS × N 路	0.5–2 kW	0.57–2.28 万 kWh	0.24–0.95%	太小，能源账本上看不见
② + 本地 7B 模型（物业问答、工单、公告）	20–100 TOPS	1–3 kW	1.14–3.42 万 kWh	0.47–1.42%	仍然太小
③ 对外提供推理服务（卖算力）	数百–数千 TOPS	10–60 kW	11.4–68.3 万 kWh	4.75–28.47%	✅ 在能源账本上有分量
④ 训练	—	不可能	—	—	❌ 直接划掉

4.0.9 这对方案意味着什么（三条，其中第一条是硬判断）

① 如果"算力那一半"指的是社区自用推理，那它撑不起这个故事。 社区自用只需 1–3 kW，年耗电占社区 不到 1.5%，余热只够小型澡堂/洗衣房。这个量级上，"算力"和"能源"之间没有任何值得设计的耦合关系——它就是一个普通的小用电设备，加不加它对社区能源系统毫无影响。

② 要让算力在社区能源账本上有分量，只有做第 ③ 档（对外提供推理服务）。 但走到这一档，它的性质就变了：它本质上是**"一个藏在社区里的小型数据中心"**，社区与它的关系变成 场地提供 + 余热回收 + 可调负荷，而不是"社区自己的算力"。这跟议题里"社区里的算力网络"是两种完全不同的叙事，必须二选一。

③ 边缘推理对电网友好度最高，这是它唯一的、也是真正的优势。 训练是连续恒定 100–300 MW 的刚性负荷（负载因子 84%，最差）；云端推理随昼夜波动（中等）；边缘推理在可中断性上优于两者——训练中断 = 数周工作报废，推理中断 = 只丢一个请求。

⚠ 表述更新（后补）：此处原表述为"边缘推理可以挪时间、可以降频（最好）"，过于笼统。"推理"内部还须再分一层：在线推理（对话、门禁、实时视频）受首 token／每 token 延迟 SLO 约束，不能随意降频，负载只能被动跟随；只有批处理推理（视频渲染、批量标注、离线生成）可完全自由调度。若要主张"算力是可调负荷"，应锁定批处理推理，而非笼统说"推理"。 详见 4.0.11 风险 A。

→ 这个结论直接指向 P1（"算力那一半"三选一），也间接影响 P0（两条出路）。

4.0.10 一个有用的家庭尺度对照

（按单次请求 0.42 Wh）

家庭钠电容量	相当于多少次大模型请求
5 kWh	11,905 次
9.25 kWh	22,024 次
10 kWh	23,810 次
15 kWh	35,714 次
24 kWh	57,143 次

★ 一块 10 kWh 的户用钠电池，理论上能支撑 2.4 万次大模型请求。 反过来说明：推理的单次能耗极低（0.42 Wh），但它之所以占到 AI 能耗的 80–90%，纯粹是因为量大——ChatGPT 每天 25 亿条请求，一年 383 GWh。

→ 对叙事的含义：若要一句话讲清算力，"训练很贵"是错的，"便宜的事做多了就贵了"才是对的。

4.0.11 ★★ 社区节点只能做推理：分布式友好度的四个判据（+ 两个必须提前说清的风险）

回应："训练对设备参数的要求更高，所以对分布式节点来说，关注推理侧是更好的方向——它对瞬时功率和算力的要求都更低。" 结论：方向成立，但支撑理由宜换一组更硬的。

判据 1 · 显存 / 内存需求差 6–24 倍（同一模型，不同任务）

以 7B 模型为例：

任务	显存占用	构成	意味着什么
训练（FP16 + AdamW）	84 GB	权重 14 + 梯度 14 + Adam m 28 + Adam v 28	需 8 卡 × 80 GB 起
推理（FP16）	14 GB	仅权重	单卡
推理（Q4 量化）	3.5 GB	仅权重	单卡 / 边缘设备即可

★ 训练 ÷ 推理 = 24 倍（Q4 口径）/ 6 倍（FP16 口径）
70B 模型同样倍数关系：训练 840 GB（16 卡 × 80 GB）vs 推理 Q4 35 GB
⚠ 口径说明：训练按 12 bytes/参数（FP16 权重 + FP16 梯度 + AdamW 两个 FP32 状态）计，未计激活值，实际更高；推理未计 KV Cache

判据 2 · ★ 互联 —— 训练在架构上不能"分布式到社区"（最硬的一条）

	训练	推理
节点间通信	All-Reduce 同步屏障：每个 step 全体梯度归约	请求之间独立，节点间几乎不通信
带宽要求	InfiniBand / RoCE 400 Gbps 以上	普通以太网（仅出入向）
延迟要求	< 10 μs，且需同一交换机 / 同一机房	无要求
单节点掉队	同步墙：全集群等待	只影响该节点自己的请求

★ 这是"分布式"这个词能否成立的分水岭。 训练放不进社区，不是因为功率太大，而是因为跨社区的通信延迟会直接杀死训练效率——把节点分布在 800 个社区里，物理上不可行。推理没有这个问题。

→ 对用户判断的支持：这一条比"瞬时功率更低"硬得多。功率是成本问题，同步墙是可行性问题。

判据 3 · 负载可中断性 —— 只有推理能当"可调负荷"

	训练	推理
中断代价	数周算力报废（checkpoint 可缓解，但频繁中断代价大）	只丢一个请求
能否降频	❌ 同步墙下降频 = 全集群降速	✅ 批处理可自由调度；⚠ 在线推理受 SLO 限制（见风险 A）
负载曲线	恒定满载，负载因子 84%	随昼夜 / 随用户数波动
与储能的关系	❌ 储能对恒定负荷无价值（只能备电）	✅ 谷时多跑、峰时少跑，与储能协同

判据 4 · 余热尺度匹配 —— ⚠ 这一条不支持"训练 vs 推理"的二分（诚实修正）

曾拟用"余热能否就地消纳"论证推理更适合社区，算下来不成立：

节点	IT 功率	可回收热(75%)	相当于社区泳池（热需求 21.8–43.6 kW）	相当于 800 户全部热水（155 kW）
30 kW 推理节点	30 kW	22 kW	0.5–1.0 个 ✅	0.1 个
60 kW 推理节点	60 kW	45 kW	1.0–2.1 个 ✅	0.3 个
64 卡训练集群	58 kW	44 kW	1.0–2.0 个 ✅ 也匹配	0.3 个
100 MW 前沿训练集群	100 MW	75 MW	1719–3442 个 ❌ 必须建区域热网	484 个

★ 修正结论：64 卡训练集群（58 kW 整机）的余热恰好也在社区消纳范围内。余热匹配的真正分界是 MW 级 vs kW 级（差 3333 倍），而不是"训练 vs 推理"。 → 否掉训练的理由是判据 1、2、3，不是判据 4。

风险 A · "推理可以降频"有边界 —— 在线推理受延迟 SLO 约束

推理分两类，调度自由度完全不同：

类型	例子	能否降频	能否时间平移	作为可调负荷的价值
在线推理	对话、门禁识别、实时视频分析	❌ 受首 token / 每 token 延迟 SLO 约束，降频直接违反 SLA	🟡 负载跟着人走，只能被动跟随	中
批处理推理 ★	视频渲染、批量标注、模型微调、离线生成	✅ 可完全自由调度	✅ 想什么时候跑就什么时候跑	高

→ 产品含义：如果要讲"算力作为可调负荷"，应锁定批处理推理，而不是笼统说"推理"。 这也解释了为什么"社区自用推理"价值有限——社区自用的主要是在线推理（门禁、安防），它的可调度性并不好。

风险 B · ★★ 选推理不等于解决利用率 —— 这是最致命的一条

（公式经校准：单位算力电网成本 = eMult(u) × PUE(u) / 1.15，其中 PUE(u)=1.15+0.15×(1/u−1)、eMult(u)=(0.157+0.843u)/u；15% / 30% / 65% / 100% 四档与既有结论完全吻合）

场景	利用率	PUE	单位算力电网成本
社区自用（只有晚上有人）	15%	2.00	3.29×
孤立 / 自用为主	30%	1.50	1.78×
半联网	50%	1.30	1.31×
联网调度承接外部任务	65%	1.23	1.16×
满载对外服务	90%	1.17	1.03×

★ 选推理只是让"分布式"在技术上成为可能，它没有回答"利用率从哪来"。 社区自用推理的利用率大概率落在 15–30%，那正是单位算力电网成本最差的区间（1.78–3.29×）。

→ 这一条把问题直接推回 P0 / P1 的分叉：要联网调度就必须对外承接任务，而对外承接任务，它就成了数据中心。

结论：推理路线成立，但必须同时声明三件事

✅ 锁定推理 —— 判据 1 / 2 / 3 支持，且"训练不能分布式到社区"是架构级的硬理由，不是成本问题
⚠️ 必须回答"利用率从哪来" —— 否则"选推理"只是把不可行换成低效
⚠️ 在推理内部再分一层 —— 要讲可调负荷 → 锁定批处理推理；要讲社区服务 → 在线推理，但别指望它能调度

→ 对 P1（"算力那一半"）的影响：分叉从「训练 / 推理」下沉为「批处理推理（可调负荷，需对外承接）/ 在线推理（社区服务，不可调度）」。前者占比高、可调、但要联网；后者占比低（0.24–1.42%）、不可调、但确实是"社区自己的"。

4.1 真实产品的功率与尺寸

产品/形态	IT 功率	尺寸/占地	备注
Power Innovations Server-in-a-Box	13 kW	1200×1400×2300 mm	IP55，−30~+55℃，一体式微数据中心
CPSY 单柜微数据中心	<40 kVA（典型 4 kW，最大 21 kW）	600×1200×2000 mm	PUE 1.3
KITOZER 单联柜	3–10 kW	占地 ≤0.7 m²，42U	液冷款噪声 ≤40 dB
KITOZER 三联柜	20–30 kW	约 2 m²	主流多联机型
KITOZER 六联柜	50–60 kW	—	液冷标配
KITOZER 九联柜	80 kW+	—	全液冷
先控 SmartModule200	4 kW（最大 21 kW）	L×1200×2000	PUE 1.3

★ 社区级算力节点的真实量级：3–30 kW IT 功率，占地 0.7–3 m²，噪声可做到 ≤40–45 dB。

对照 Kao Data 的行业判断：25–400 kW 边缘站点属于"可把余热给泳池/休闲中心/温室"的档位。社区级节点（3–30 kW）落在这个区间的下沿甚至更低。

4.2 耗电量：占社区总用电多少

（PUE 取 1.3，社区总用电 240 万 kWh/年）

IT 功率	年耗电	占社区总用电	年产热	可回收热（75%）	形态
3 kW	34,164 kWh	1.4%	26,280 kWh	19,710 kWh	单联柜 0.7 m²
10 kW	113,880 kWh	4.7%	87,600 kWh	65,700 kWh	单/双联柜
30 kW	341,640 kWh	14.2%	262,800 kWh	197,100 kWh	三联柜 ~2 m²
60 kW	683,280 kWh	28.5%	525,600 kWh	394,200 kWh	六联柜（液冷）
100 kW	1,138,800 kWh	47.4%	876,000 kWh	657,000 kWh	九联/多柜

★ 一个 30 kW 的社区算力节点，年耗电占社区的 14.2%。60 kW 就占到 28.5%。

这个数字的含义："算力"在社区里不是一个小附加项，它是一个与底商同量级的大用户。 若称其为"节点"，其吃掉的电相当于几十户家庭。这也意味着它天然是一个优质的可调负荷——因为它可以挪时间、可以降频。

⚠ 表述更新（后补）：末句原表述为"可以挪时间、可以降频"，同样过于笼统。可自由调度的只有批处理推理；在线推理受延迟 SLO 约束，不可随意降频。另需注意：此处 10–60 kW 档的耗电／余热数据仍然有效，但该档意味着"对外提供推理服务"，其性质是"藏在社区里的小型数据中心"，与"社区自用算力"是两种叙事。详见 4.0.11 风险 A 与第七节第 7 条。

4.3 余热去向的量化

（1 m³ 水升温 40℃ = 46.5 kWh；800 户每户日均 100 L 热水 → 年需 135.8 万 kWh）

节点功率	年余热	可加热水量	日均热水	覆盖 800 户热水需求
10 kW	65,700 kWh	1,413 m³	3.9 m³/天	4.8%
30 kW	197,100 kWh	4,239 m³	11.6 m³/天	14.5%
60 kW	394,200 kWh	8,477 m³	23.2 m³/天	29.0%

社区泳池需要多大的节点？（25×12×1.5 m = 450 m³，升温 1℃ 需 523 kWh）

日散热损失	日需热量	对应算力节点
1.0 ℃/天	523 kWh/天	29 kW
2.0 ℃/天	1047 kWh/天	58 kW

★ 关键结论：

10 kW 节点日均余热 180 kWh —— 只够小型澡堂、洗衣房、地库除湿，不够泳池
社区泳池要维持，需 30–60 kW 级算力节点
而 60 kW 节点年耗电占社区 28.5%，余热供 800 户热水 29.0% —— 吃进去的电和吐出来的热，在比例上几乎相当

最后这条是个有意思的对称：算力节点在社区能源账本上，既是大用户，也是热源，两者量级相当。 若要讲"算力 + 能源"，这个对称就是核心叙事——不是"给社区加个机房"，而是"引入一个可控的大用户，再把它的废热还给社区"。

五、发散补充：影响产品形态但清单里没提到的因素

四类（用电量级、电池规格、发电方式、物理约束）已覆盖。以下是同样影响产品形态、但尚未纳入的：

① 时间结构：负荷曲线比总量重要

居民负荷是日内双峰（早 7–9 点、晚 18–22 点）+ 季节双峰（夏制冷、冬采暖）。储能的功率规格由峰谷差决定，容量规格由峰持续时间决定。同样年用电 240 万 kWh，负荷率 11.3% 和 30% 需要的设备完全不同。设备规格必须先定义"削哪个峰、削多久"。

② ★ 进入通道（电梯/门洞/楼梯）—— 见 2.4，这是最硬的约束

一款设备能不能被设计出来，往往不取决于电气参数，而取决于它能不能被搬进去。 工业设计上这是"最后 100 米"问题：2.8 吨的机柜在图纸上没问题，在住宅楼里就是废铁。宜把"最大不可分模块 <800 kg / <0.9 m 宽"作为设计输入的第一条。

③ 承重与楼板 —— 见 2.4

1.95 t/m² vs 住宅楼板 0.2 t/m²，差 10 倍。这直接决定设备只能放在哪里，进而决定它长什么样（是"家电"还是"设施"）。

④ 噪声（夜间限值）

液冷可做到 ≤40 dB，微数据中心 <45 dB。社区夜间环境噪声限值通常 45–50 dB（1 类声环境功能区夜间 45 dB）。风冷方案在近人场景基本出局，液冷是唯一选择——而液冷体积更大，进一步压低系统能量密度。这是一个连锁反应。

⑤ 模块化与可更换

ZVEPOW 强调"模块化设计支持故障定位与部件更换，无需整机停机"。对本方案，模块化不只是运维便利，还是产权分割的物理基础——如果社区要"共同持有一块电池"，那这块电池最好能在物理上被分成可识别的单元。

⑥ 0V 运输与二手流通（前序调研项，在此才显出价值）

钠电可 0V 运输（UN 3551/3552 已有专用条目，锂电物理上不可能——铜集流体低电位溶解）。结合 ② 看：0V 运输意味着设备可以拆成模块、以普通货物运输、到现场再组装。 这恰好破解了"2.8 吨进不了电梯"的问题——不是把整柜运进去，而是把模块运进去。这才是 0V 运输在社区场景的真实价值，比"二手流通"更直接。

⑦ 计量：几块电表

深圳的教训是"自己的资产好管，别人的资源难调"。而 Thermify 的卡点之一是"每户需装第二块电表用于热计量"。须明确：储能几块表、算力几块表、余热计量怎么算。 计量方案决定结算方案，结算方案决定产权方案。

⑧ 视觉与社区接受度

钠电"能进有人空间"意味着它会被人看见。这呼应了最早被推翻的那个论点——但这次有物理依据：它确实会出现在社区公共空间。所以外观不是装饰问题，是许可问题。参考集装箱方案的消防隔离带半径 ≥3 m、沿海需不锈钢紧固件等，这些都是"它在社区里长什么样"的约束。

⑨ 生命周期衰减与分期扩容

钠电循环 15,000–20,000 次、日历寿命 20–25 年。社区是 70 年产权。设备必然要更换 2–3 次，而更换时的产品大概率不是同一型号。 所以接口（机械、电气、通信）必须标准化，否则第一次更换就是死局。ZTTEK 强调"模块化支持分期投资与增量扩容"，正是这个意思。

⑩ 极端场景

台风（沿海）、暴雨内涝（地下设备房被淹）、高温（液冷失效）、火灾。放在地下室的设备，内涝风险可能大于火灾风险。 这会影响选址，进而影响形态（是否需要抬高基础、是否需要 IP67）。

六、总表：尺度 × 电量 × 电池规格 × 发电需求 × 算力

尺度	年用电	平均功率	峰值	电池（日用电）	电池（削峰2h）	光伏面积（占地口径，100%覆盖）
个人	1000 kWh	114 W	—	2.7 kWh / 0.07 m³	—	13 m²
家庭	3000 kWh	342 W	3.0 kW	8.2 kWh / 0.20 m³	—	39 m²
32 户楼栋	9.6 万 kWh	11 kW	97 kW	263 kWh / 6.2 m³	—	1263 m²
底商（20 间，含 5 餐饮）	—	—	约 200 kW	—	—	—
800 户社区	240 万 kWh	274 kW	2432 kW	6575 kWh / 156 m³	4864 kWh / 115 m³	31,668 m²（仅 1/3 可用）
现实方案	—	—	削 500 kW	—	1000 kWh / 20 m³	可用 10,000 m² → 覆盖 31.6%

算力节点	IT 功率	年耗电	占社区	余热去向
小型	10 kW	11.4 万 kWh	4.7%	澡堂 / 洗衣房 / 地库除湿
中型	30 kW	34.2 万 kWh	14.2%	社区泳池（低散热）/ 集中热水 14.5%
大型	60 kW	68.3 万 kWh	28.5%	社区泳池（高散热）/ 集中热水 29.0%

七、给产品形态的直接结论（含状态标注）

⚠ 本节部分条目在后续调研中被修正。状态标注：✅ 现行｜ 🔄 表述已更新｜ ❌ 已被推翻。请以标注为准，勿直接引用未加标注的条目。（修正详情见 1836同步-社区充电功率柜-产品定义与技术依据.md 第九节）

🔄 不要按"覆盖社区日用电"设计。 那是 156 m³、3 个集装箱、90 m² 占地。按"防充电负荷叠加"设计：约 500 kW / 约 1000 kWh ≈ 20 m³ ≈ 10–14 m² 占地，一个地面设备间单间。
- 更新 1（表述）：不应表述为"削峰"——居民峰 2432 kW 本身低于配变可用容量 2880 kW，本方案是防止新增充电负荷叠加，即"错峰/防叠加"。
- 更新 2（规格）：1000 kWh 对应"车主插上即充满"的基准档。实际规格由「保底充电量」这一产品决策决定，可在 46 kWh（保底 2 kWh）至 411 kWh（保底 6 kWh） 之间选择，差 9 倍。
✅ 不要按电芯参数算体积。 系统级是 42–58 kWh/m³，是电芯的 1/4。按电芯算会低估 4–5 倍，直接导致"设计出来搬不进去"。
✅ （已修正）分尺度设定重量约束，不要一刀切。 拐点在 40–90 kWh：
- 户内产品（<10 kWh）完全没有运输障碍——户均日用电仅 8.2 kWh，约 110 kg，可进户、可上客梯。钠电在这里的消防优势是真实的。
- 楼栋/社区级（300–1000 kWh）进不了住宅楼层，只能地面层、地下室、独立设备房或室外。设计输入是"单体模块 <800 kg、门净宽 <0.9 m"，约等于 <40 kWh。
- 钠电 0V 运输的价值：楼栋级设备拆成模块运输、现场组装，而不是整柜吊装。
🔄 （已二次修正）"社区共同持有"的障碍不是技术，是空间权属 + 选址红线。 一块 300–1000 kWh 的电池：① 进不了住宅楼层（拐点 40–90 kWh）；② 不能放地下室（GB/T 51048-2025 明令钠电设备舱不得设于地下）；③ 不能设于居住区、且需与民用建筑保持 25–50 m 防火间距。所以它只能落在地面/室外，且要过消防专项审查。 而这块地的权属本来就在物业手里——"物业作为责任主体"的落点不是"钠电更安全所以需要物业"，而是"那块电池只能落在公共空间上"，把设计从"技术依赖"改成"制度依托"，更抗追问。
- ✅ 这同时推翻了"把储能放地下车位"的直觉方案（见 2.3.4）。
- ❌ 但原"替代路径"（车位放 V2G 双向桩，电池交给车轮上的车队）已被推翻。 理由是时间可用性：车轮电池在用电高峰期间并不在社区——早峰 07–09 仅 30% 在社区；经"在家率 × SOC 可放深度 × 签约率"三重折价后，理论 24 MWh 仅剩 1.0–5.1 MWh，且签约率低于 20% 时连 500 kW 功率都凑不出；更关键的是晚峰正是车主最需要充电的时段，V2G 放电与车主需求直接对冲，故 V2G 对社区削峰基本无效。
- → 现行替代路径：车位放单向或双向充电桩 + 有序充电调度（V1G，控制何时从电网取电），而非依赖车辆放电。详见产品定义文档第九节 ⑪。
✅ 光伏只能覆盖 31.6%，688 号文 30% 门槛刚好卡线，算上阴影遮挡就不够。 方案必须承认外部绿电直连是主体，自发电是补充——这与 688 号文的设计是一致的，不是妥协。
✅ 垂直轴小风电在中国城市不成立（同面积产出只有光伏的 1/3）。不要进形态。
❌ 不要按"算力节点选 30 kW 档"落地（此条已被推翻）。 原结论（30 kW 占社区用电 14.2%，"是显著但不失控的用户，也是优质可调负荷"）在能量账本层面成立，但后续判断推翻其作为产品落点的适用性：社区自用算力只需 1–3 kW（占社区用电 0.47–1.42%，年耗电 1.1–3.4 万 kWh），远小于 30 kW；而 10–60 kW 那一档意味着"对外提供推理服务"，此时它本质上是"藏在社区里的小型数据中心"，社区与它的关系变成"场地提供 + 余热回收 + 可调负荷"，而非"社区自己的算力"——两者是两种叙事，必须二选一。
- → 算力侧现行落点：1–3 kW 本地节点，承担有序充电的实时调度。其价值不在自身耗电，而在它调度了 2800 kW 的充电负荷（约 933 倍杠杆）——无此调度，储能柜需大 5.6 倍。
- 15–60 kW 档的耗电与余热数据（4.2 / 4.3 节）仍然有效，可作为"若选择对外提供算力服务"这一分支的量化依据。
❌ "算力 + 能源"的叙事支点已更换（此条已被推翻）。 原支点"吃进社区 28.5% 的电、吐出 29.0% 的热"这一对称在能量层面成立且有价值，但不作为主叙事。现行主叙事为"配电容量缺口"：

800 个车位按设计规程需 2800 kW，加居民峰值 2432 kW = 5232 kW，而配变仅 3200 kVA —— 超载 64%。痛点不是"缺电池"，是"装不下充电桩"。该约束真实、紧迫、可量化，且不依赖"居民参与"这一脆弱假设。

附一：来源链接

居民与商业用电

国家能源局《中国供电发展报告(2026)》数据（2025 全社会用电 10.37 万亿、居民 1.588 万亿、居民用户 6.8082 亿户）：https://mpower.in-en.com/html/power-2475115.shtml 　〔可信度：机构〕
中国能建湖南院（"以三口之家年用电量 3000 度为标准"）：http://www.hepdi.ceec.net.cn/art/2026/1/22/art_6393_2528725.html 　〔可信度：机构〕
电价行业报告（居民人均年生活用电 1060–1100 kWh，2030 目标 1500）：https://www.sgpjbg.com/labels/dianjiaxingyebaogao/2/7212163.html 　〔可信度：行业报告，需回溯〕

配电容量的配置系数（同时率）

山东省《住宅小区供配电设施建设标准》（户均容量 6/8/10/12 kW；Kp 0.5；注：Kp 0.5 = 同时系数 0.38/(0.8×0.95)；餐饮 300–500 W/m²）：http://zjt.shandong.gov.cn/module/download/downfile.jsp?filename=7664f2ce378a48ad846f3f34cdc26ffc.pdf 　〔可信度：政府机构一手〕
山西省《住宅小区配套供电工程技术规程》（8/12/16 kW；Kp 0.5）：https://zjt.shanxi.gov.cn/zwgk/gztz/202306/P020230626403583866327.pdf 　〔可信度：政府机构一手〕
新乡市实施意见（6/8/10/12 kW；Kp 0.5）：https://meetyou-api.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/resource/2024-12-12/1733992151717_关于印发《新乡市城镇新建住宅项目供配电设施建设和管理实施意见》的通知.pdf 　〔可信度：政府机构一手〕
江门市供电设施建设管理规定（4/6/8 kW；100–400 户 Kp 0.5；400+ 0.4）：https://www.jiangmen.gov.cn/attachment/0/127/127416/2002906.doc 　〔可信度：政府机构一手〕

商业建筑用电强度

上海市住建委《2023 年上海市国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗及碳排放监测分析报告》（对标表）：https://www.shanghai.gov.cn/cmsres/d5/d520b31c5c6b4b6598f48548e260f029/d4d9ae09144c189a5dfa4b40996bd969.pdf 　〔可信度：政府机构一手〕
上海市 2022 年度同类报告：https://zjw.sh.gov.cn/cmsres/7e/7ecb07e166fa4f12ae93a2f24eaec2b8/038d0c125c6fabed6fda8f57df3a435f.pdf 　〔可信度：政府机构一手〕
广州市住建局 2021 年度公示（商场 149.06、写字楼 98.2）：https://www.haizhu.gov.cn/hzdt/bmyw/qzjj/content/post_8716743.html 　〔可信度：政府机构一手〕
《2025 年度绿色商场发展报告》（购物中心 185.5 / 百货 185.2 / 超市 240.2 / 专业店 87.4）：http://www.cqgcc.com/upfiles/202608/20260825112703190.pdf 　〔可信度：行业机构〕

钠电储能系统规格（★ 系统级密度的反算来源）

ZVEPOW SIBESS（Cabinet 105kW/148kWh，1050×1365×2450 mm，2800 kg；Container 1.45MW/2.23MWh，36.7 t；NFPP 刀片 185Ah；−30~55℃ 不降额）：https://www.zvepow.com/news/sibess-sodium-ion-commercial-industrial-energy-storage 　〔可信度：厂商一手〕
ZTTEK Quantum N2.5（20 尺柜 2.5 MWh / 1.25 MW，6058×2438×2896 mm）：https://zttek.tech/projects/sodium-ion-utility-scale-bess 　〔可信度：厂商一手〕
20 尺储能集装箱容量解析（钠离子 150–180 Wh/L，单箱 0.8–1.2 MWh）：https://solarpriceinpak.com/21-2021-2527.html 　〔可信度：行业聚合，与实测反算有出入，仅作参照〕
20 尺室外储能集装箱（钠离子升级版 180–210 Wh/L；场地承重 ≥12 t/m²、维护通道双面 1.2 m + 单面 0.8 m、消防隔离半径 ≥3 m）：https://azsolarbroker.com/21-2021-4124.html 　〔可信度：行业聚合〕

光伏

宁波市住建局《关于进一步规范房地产开发项目屋顶光伏发电系统建设运维管理的通知》（单晶硅 η20% → 194 kWh/(m²·a)，含倾角方位修正系数表）：https://zjw.ningbo.gov.cn/art/2024/7/17/art_1229561200_1789683.html 　〔可信度：政府机构一手〕
上海中心城区屋面光伏 PVsyst 仿真（单位面积装机 82.02 Wp/m²、系统效率 0.84；阴影+植被吞噬三成屋顶）：https://m.chinabgao.com/freereport/107766.html 　〔可信度：行业报告转载，82.02 Wp/m² 为关键实测值〕
每平米光伏发电量（组件功率密度 180–220 W/m²；主流屋顶 200–250 kWh/m²·a）：https://b2bwiki.baidu.com/article/777123046982352897 　〔可信度：百科聚合〕

垂直轴小风电

人民日报《小风机能有大应用》（法国"风机树" 9.8×7.2 m、36×300W=10.8 kW、平均风速 8 m/s 年发 1.8 万 kWh）：https://paper.people.com.cn/zgnyb/html/2024-01/01/content_26035473.htm 　〔可信度：机构媒体〕
垂直风能发电机百科（启动 2–3 m/s、噪声 <45 dB、效率低于水平轴 10–20%、1–5 kW 约 3–10 万元）：https://b2bwiki.baidu.com/encyclopedic/vertical-axis-wind-turbine-vawt 　〔可信度：百科聚合〕
VENTUM DS-150（1.5 kW，旋转直径 1 m，启动 1.5 m/s，<45 dB，抗台风 50 m/s）：http://www.wentumu.com/h-pd-45.html 　〔可信度：厂商一手〕

边缘算力节点

Power Innovations Server-in-a-Box（13 kW IT，1200×1400×2300 mm，IP55，−30~+55℃）：http://powerinnovations.com/server-in-a-box 　〔可信度：厂商一手〕
KITOZER 室内一体化机柜（单联 3–10 kW 占地 ≤0.7 m²；三联 20–30 kW；六联 50–60 kW 液冷；液冷噪声 ≤40 dB）：https://lain.com.cn/h-col-360.html 　〔可信度：厂商一手〕
CPSY 单柜微数据中心（IT <40 kVA，600×1200×2000 mm，PUE 1.3）：https://cpsyups.com/single-rack-micro-data-center.html 　〔可信度：厂商一手〕
先控 SmartModule200（单柜典型 4 kW / 最大 21 kW，PUE 1.3）：http://scupower.com.cn/MDC-1/ 　〔可信度：厂商一手〕
Soeteck MDC（单柜 3–10 kVA，IP5X，噪声 <45 dB，PUE 1.30）：https://www.datacenteridc.com/sale-54339434-ip5x-dustproof-micro-data-center-infrastructure-for-enterprise-odm.html 　〔可信度：厂商一手〕

大模型训练与推理能耗（★ 4.0 节全部数据的来源）

IEA《Energy and AI》(2025) 执行摘要（数据中心 2024 年 415 TWh = 全球 1.5%；2030 年 945 TWh ≈ 日本全国用电；2035 年约 1200–1300 TWh；典型 AI 数据中心耗电 = 10 万户家庭，在建最大的为其 20 倍）：https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/executive-summary 　〔可信度：国际机构一手〕
IEA《Energy and AI》全文 PDF：https://iea.blob.core.windows.net/assets/601eaec9-ba91-4623-819b-4ded331ec9e8/EnergyandAI.pdf 　〔可信度：国际机构一手〕
联合国新闻（中文官方）《联合国大学报告：人工智能快速扩张正加剧能源、水资源和土地压力》（推理占 AI 总能耗 80–90%；ChatGPT 每天约 25 亿条请求 × 0.42 Wh ≈ 年 383 GWh；2030 年数据中心 945 TWh ≈ 全球电力 3%；用水 9.3 万亿升；占地 >14500 km²）：https://news.un.org/zh/story/2026/06/1142260 　〔可信度：国际机构一手，中文官方转述〕
人民网财经《AI 热潮背后是昂贵的地球资源账单》（训练 GPT-5 预计约 100 GWh ≈ 撒哈拉以南非洲 77 万人一年居民用电；任务能耗差异：聊天查询 ≈ 文本分类的 200 倍、生成一张图 ≈ 1450 倍、一段短视频 ≈ 20 万次垃圾邮件分类）：https://finance.people.com.cn/BIG5/n1/2026/0608/c1004-40735715.html 　〔可信度：机构媒体，转述联合国大学报告〕
Epoch AI《The power required to train frontier AI models is doubling annually》（前沿模型训练功率翻倍趋势）：https://epoch.ai/data-insights/power-usage-trend 　〔可信度：学术型机构，转引自日立综研引用，未直读〕

边缘算力芯片档位（4.0.5 / 4.0.6 的参照，⚠ 溯源说明见下）

⚠ 该组数据（芯片型号、TOPS 档位、价格区间）为综合行业资料归纳，未保留具体条目链接，标注为「聚合归纳，未溯源」。
⚠ 该数据在本文中仅作量级参照，不构成关键依据：本文 4.0.4 已判定"TOPS 不能用于能源换算"（跨架构 TOPS/W 可差 300 倍以上），故 4.0.5 / 4.0.6 的档位划分仅用于说明"社区算力落在哪一档"，不参与任何功率或能耗推算。
⚠ H100 SXM 989 TFLOPS(FP16 稠密) / 700 W 与 Jetson Orin AGX 275 TOPS(INT8) / 60 W 均为 NVIDIA 公开规格，未直读原始规格页，标为待核实。
可溯源部分（厂商一手）见上方"边缘算力节点"条目组（KITOZER / CPSY / 先控 / Soeteck / Power Innovations）。

附二：需亲自核实的数字

#	数值	问题	处理
1	户均年用电 3000 kWh	中国能建引用的"三口之家标准值"，但全国居民户均（含城乡）实为 1.588 万亿 ÷ 6.8082 亿 ≈ 2333 kWh	城镇取 3000、全国取 2333，两个口径不要混用
2	系统级体积密度 42–58 kWh/m³	仅基于 3 款产品反算，样本小	再找 2–3 款 C&I 钠电产品核对；尤其找户内级产品（UNIGRID Na⁺Casa 未公布尺寸）
3	光伏占地口径 82 Wp/m²	单一来源（上海中心城区 PVsyst）	找第二个城市的同类仿真核对；该值直接决定"能覆盖百分之多少"
4	60 kW 节点余热覆盖热水 29%	基于"每户日均 100 L 热水"的假设	该假设需核对；中国城市家庭热水习惯差异极大
5	泳池日散热 1–2 ℃/天	工程经验值，非实测	若有真实泳池运行数据应替换
6	电梯载重 800–1000 kg / 门宽 0.9–1.2 m	通用建筑常识，未按具体项目核实	若方案要落地到具体社区，这是必须现场量的第一项
7	Na⁺Casa 重量约 110 kg	由 125 Wh/kg 电芯推算，非官方	UNIGRID 未公布整机重量，需查
8	GPT-4 训练能耗 42.4 GWh	三口径冲突：IEA 42.4 / 金元证券 38.2 / 中文科普 54.6	引用时必须说明口径；对外表述宜只说"数十 GWh 量级"
9	H100 989 TFLOPS、Orin AGX 275 TOPS	未直读 NVIDIA 原始规格页	本文档已判定"TOPS 不能用于能源换算"，故优先级低；但若要做芯片选型对比仍需核实
10	边缘算力芯片档位（0.1 / 0.5–1 / 2–6 / 20+ TOPS）	为行业资料归纳，未溯源；且厂标 TOPS 普遍有水分	该数据仅作档位说明，不参与功率/能耗推算（本文已判定 TOPS 不可用于能源换算）；若要用于选型需另行溯源，实际持续算力按峰值 60–80% 打折
11	前沿训练集群"6 年 22 倍、翻倍约 16 个月"	由两个端点（2019 年 13 MW / 2025 年 290 MW）推算	应改用 Epoch AI 原始数据集核对

附三：本次推算所采用的假设（全部列出，便于他人复核或推翻）

户均年用电 3000 kWh（城镇三口之家标准值）
户均配置容量 8 kW（90–120 m²，山东/新乡/山西标准交集）
同时率 0.38（山东标准注释反推：Kp 0.5 = 0.38 ÷ (0.8 × 0.95)）
钠电系统级体积密度取 42–58 kWh/m³（三款真实产品外体积反算）
光伏年等效利用小时 1100 h、系统效率 PR 0.84
社区可用铺设面积 10,000 m²（住宅屋顶 6000 + 底商车棚 2500 + 立面 1500）
算力节点 PUE 1.3、余热可回收率 75%（IEA 口径 70–80%）
每户日均热水 100 L、升温 40℃（46.5 kWh/m³）
泳池 450 m³、日散热损失 1–2℃
住宅客梯 800–1000 kg、门净宽 0.9–1.2 m、楼板活荷载 0.2 t/m²
单次大模型请求 0.42 Wh（联合国大学口径；其中训练摊销 0.15 Wh、推理本身 0.27 Wh）
单次请求约 400 token（输入 + 输出合计），由此反推 3.78 J/token —— ⚠ 强假设，仅作量级参照
社区算力需求三档划分（自用安防 0.5–2 kW / +本地 7B 1–3 kW / 对外服务 10–60 kW）为场景假设，非实测

议题 12-社区级「能源 + 算力」节点 · 基建设备设计参数调研