抽水蓄能电站利用电力负荷低谷时的电能抽水至上水库，在电力负荷高峰期放水至下水库，可以使电网低负荷时的低价值电能转变为电网高峰时期的高价值电能，还具备调频、调相、稳定电力系统的周波和电压等功能。它宜作事故备用，也可提高系统中火电站和核电站的运行安全和效率。蓄能电站不向电力系统供应电能，而是将系统中其它电站的低谷电能和多余电能，通过抽水的方式将水流的机械能变为势能存蓄于上水库中，待到电网需要时再放水发电。其作用是实现电能时间上的“削峰填谷”，经抽水和发电两种环节过后，它总的综合效率约为75%。
(1)在容量效益：抽水蓄能电站可降低火电机组的日出力变化幅度，使其在高效率区间增加发电 量，并使核电和大型火电机组稳定运行。在电网中缺少调峰电源时，抽水蓄能电站可减少核电、火电或其它类型电源的装机容量，改变能源结构，减少电力能源建设总投资。
(2)能量转换效益：抽水蓄能电站通过能量转换，将成本低的低谷电能转换为价值高的峰荷电能。
(3)节煤效益：抽水蓄能机组的投人，调整了电网负荷分配。火电尽量担负基荷和腰荷，从而降低火电平均总煤耗。
对于数据中心而言，抽水蓄能电站作用相当于一个超级电池，夜里充电白天放电，这种成熟的储能技术可以给数据中心提供稳频滤波和停电保护。同时，抽水蓄能电站的两个大容量水库相当于数据中心的两个超级蓄冷罐或蓄水池，其深层湖水可用于数据中心持续供冷及散热补水，存储大量冷水即存储了大量的备用冷量。
理想情况下，上下两个水库的存在，相当于供热量迁移的空调系统，它将数据中心产生的热量转移到上库湖面这个超级冷却塔自然散热后，再靠自重力回流到下库带走机房内的热量，可使数据中心水泵的功耗降幅明显。典型的抽水蓄能电站主要结构如下，红线以下为死库容深层湖水，可用于数据中心散热需要。
1、抽水蓄能电站选址问题
抽水蓄能电站对地质条件要求苛刻，选址时应充分考虑当地的地质条件。其地下岩石多为砾岩、砂岩等，无地震、台风、海啸、龙卷风、洪水、干旱等隐患，是数据中心的风水宝地。典型的抽水蓄能电站多建设在植被良好的山区，得益于大比热容的湖水及良好植被覆盖，整体环境温度比周边城市地区要低几度。附近多有天然小径流水源，湖水具备良好的自净能力，水质优良不言而喻。抽水蓄能电站投资庞大，其基础配套也较为完善(可满足大型水电机组运输需求的公路，宛如度假园区的湖光山色，配套的住宿、酒店、会议中心等)，土地储备丰富，可扩展性好。蓄能电站厂区安全要求高，数据中心园区内的安保风险低。此外，抽水蓄能电站丰富的电力、水利人才，与数据中心运营人才资质相近。
2、数据中心供电的问题
按照75%的转换效率、年利用两千小时(以及均摊的电站造价、发电价格、管理费用及利润等)估算，其峰电电价比电网平均电价便宜，但抽水蓄能电站受限于其间歇性供电特性，电站的发电机组无法直供电。混合式抽水蓄能电站周边通常有常规水电站，纯抽水蓄能电站周边往往也有小水电站(部分用于黑启动)，以便数据中心获得洁净廉价的水电等能源。但目前国内政策多不允许数据中心从水电站直供电，因此数据中心的电力仍需从大电网上获得。但若数据中心能够获得直供电的政策扶植，采用分布式小水电供电，则既可得到廉价清洁能源，又可提高小水电综合收益，且不影响大电网的负荷和风险，实乃多赢之举。
虽然抽水蓄能电站数据中心的电力来自大电网，但其用电可靠性等级却和普通数据中心大相径庭——抽水蓄能电站上下水库这俩超级储能电池大大提升了蓄能电站周边电网的可靠性。大型核电站和火电站需要漫长的启动时间，且只允许较小的负载波动，而抽水蓄能电站可快速启动、瞬间带重载。
任何电网异常情况发生时，抽水蓄能电站以及附近的水电站都可在几秒内恢复电网供电，供电可靠性较高(号称达到4个9以上)。高供电可靠性、电站的快速启动特性使得柴油发电机容量可以降低， UPS 电池备份容量的投资成本得以减少——广州抽水蓄能电站一期电厂年平均吸收低谷电量14.05 亿 kW•h、调峰发电量10.8亿 kW•h，为电网调峰填谷、调频、调相，平均每台机年运行时间2217h、每天启动2.25 次，平均每年紧急启动 16.5 次(当系统有事故，周波低于49.8Hz 时)。机组可靠性也毋庸置疑——1999 年，发电启动成功率达 99.8%，抽水启动成功率达97.7%。二期机组从静止到发电满载仅需 2min，静止至抽水满载也仅需4min。快速启动特性可大幅减少柴发投资。
3、免费供冷的可行性分析
大型抽水蓄能电站的库容高达几千万m³，水库最深处达50-60米，而死水位深度通常达30-40米(底下部分冷水常年扰动不大、水温较低)。某些纯抽水蓄能电站的湖水无直连河流，无季节性洪水之难，加上优良水质，数据中心散热可采用死水位以下的常年低温冷水。或许也可将数据中心建在地势比下库水坝低之处，利用大坝高差，进一步减少水泵等传送功耗。
采用死水位底下的深层湖水，常年水温约为4-12℃，经过简单水处理后可直接用于板换给数据中心内的空调末端供冷。被数据中心加热后的温水可以直接排放到湖水水面(高温水浮在湖面上层)、水坝下方(如果有径流加入)，可择优选择是将温水远离取水口的湾区，还是在电站的抽水口处被带走(上库可以当成是超级冷却塔)，或者是采用更多的低温冷水给数据中心加热后的温水降温后再排放到抽水口附近带走……
为了应对夏季湖水温度高于冷冻水温度问题，可适当配置少量冷水机组备用。但由于相对较低的湖水温度，冷水机组的容量和压力也低。若利用 12-20℃湖水作为冷机冷却水使用，通过降低冷机的冷凝温度，COP 约提升30%，节能效果显著。且每年冷机工作时间短，对PUE 影响微乎甚微，另外上下库高差可能降低水泵功耗，在南方地区我们有望实现1.2X的年均 PUE。
4、蓄冷及冷却水补水、消防水池等
抽水蓄能电站的大水库，除了是储能供电的大电池、蓄冷的超级大冷池之外，水库海量的库容还是冷却水的补水池(如果需要冷机度夏的话)，以及数据中心园区的消防大水池，因此可减少传统数据中心在蓄水池及消防水池方面的投入。这些天然的地理优势足以傲视传统数据中心园区。
5、数据中心网络问题
数据中心靠近用户则传输延迟较小，网络带宽丰富，专线的建设成本较低。目前中国大部分用电和人口都密集于东部沿海地区，所以目前绝大多数数据中心建设于此。抽水蓄能电站是为负荷中心配置的，也多建设在东部地区，靠近用户和现有的网络骨干节点。以下图珠三角区域为例，在南方网络骨干超核心广州周边的 200 公里范围内汇聚了近亿流动人口，几千万千瓦的用电负荷。 240 万千瓦广蓄、240 万千瓦惠蓄、136 万千瓦清远蓄、以及在建的 120 万千瓦深蓄、新会蓄等一大批抽水蓄能电站都离骨干网很近，带宽资源丰富、网络延迟小、拉专线成本低……在抽水蓄能电站内还可以直接租用电网丰富的电力光纤，就近连接到骨干网络节点，完美解决了抽水蓄能电站数据中心在网络方面的问题。
6、生态环保问题
抽水蓄能电站隶属工业生产系统，在电站勘测及建设期间就已重视环保问题，数据中心采用库区的工业湖水散热，对环境的影响要比采用自然湖泊小很多，相比每天水电站大体量抽水蓄能、放水发电循环，少量的数据中心用水总体环保问题较小。但如果数据中心富集于长白山天池、千岛湖、万绿湖等著名景区周边，或是生活水源、纯净水源等地利用湖水散热，则需仔细评估环境和政策的风险。
7、数据中心运维问题
数据中心虽是庞然大物，但若规划设计足够简洁，技术足够成熟，运营问题则不在话下(Google 数据中心很少采用冗杂的技术，成熟简单的水系统+完美的控制，同样可以实现 1.1X 的超低 PUE)。同样抽水蓄能电站内的数据中心可以借用抽水蓄能电站的有利条件——高可靠电网的稳定电力、无冷机、深层湖水自然散热等，精简数据中心机电系统。简单架构加上电站内拥有几十年丰富工作经验的电力、水利人才，以及靠近东部地区丰富的运维人才资源，后期稳定运营则是信手拈来。最后，相比较数据中心约十年的寿命，抽水蓄能电站长达几十年的生命周期，足以保证数据中心稳定运行、满足未来更新换代的需求。
8、风能、太阳能等和抽水蓄能电站的结合
全球能源储备的不断减少使开发利用新能源迫在眉睫。目前，新能源以风电和太阳能光伏发电为代表，因其可再生、环保而得到迅速发展。这些新能源的大规模开发都将突出发、用电之间的季节性差异和日内时间差异矛盾，如太阳能光伏发电夏大冬小，中午高早晚低，西部地区用电冬大夏小、早晚两个用电高峰的负荷特性是直接相悖的。类似的，对于风电而言，通常夜里的风电较为丰富，而此时是谷电时间用户负荷却较小(蒙西电网2010 年投入的风电容量为3600MW，但在冬季供暖期间，特别是在夜间，几乎全部停机弃风以保证电网运行的安全，目前在蒙东地区大约只有三分之一的风电容量能够上网)。根据对风电的特性研究，在电网负荷低谷时段，弃风率达到60%，而在其他时段弃风低于30%，这样风电95%的电量可以得到有效利用，也可匹配抽水蓄能电站的工作时间，为数据中心供电更添一抹绿色。
目前不同的储能技术中，抽水蓄能电站的储能投资收益最高，技术成熟度也最高(广州抽水蓄能电站的建设成本平均小于2500 元/KW ，明显低于世界同类电站水平)。抽水蓄能电站良好的调节性能和快速负荷跟踪能力，还可有效减少风电场等并网运行对电网造成的冲击，提高风电场利用率。而太阳能可通过抽水蓄能电站的蓄电池功能来实现能量之间的时间转换，使发、用电曲线相互弥合。抽水蓄能技术可提高光伏发电和风电运行的协调性及安全稳定性，因此在西部有水地区兴建抽水蓄能电站将有助于推动风电和太阳能等新能源的建设和发展。
因条件所限，国内数据中心绝大多数仍建设在东部沿海地区，而恰好众多的抽水蓄能电站也建设在东部沿海地区。鉴于抽水蓄能的分布特点，可以考虑作为数据中心近郊方案的补充，这，不外乎是一种就近的解决方案。
基于东部地区抽水蓄能电站的数据中心拥有众多的天然优势——稳定的绿色能源、免费的自然冷源、丰富的网络资源、可靠的运维人才、靠近负荷中心及人口中心的位置、采用工业湖水而较低的环保风险、充分发挥部分地区高可靠供电及深层湖水制冷等有利条件，在节省数据中心投资情况下，还可以获得较低的PUE指标等，大幅降低数据中心的 TCO。