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中金解读AI与电力双向赋能:储能与智能调度软件投资机遇

时间:2026-05-19 19:39
AI发展与能源转型共同推动“电支撑算,算优化电”的双向赋能。政策积极推动算电协同,要求数据中心提升绿电比例。绿电直连等模式已在部分地区显现经济性,实现协同需依靠储能与智能调度等关键技术,以匹配算力与电力曲线,同时需关注政策落地与技术路线等潜在风险。

当前,算力与电力的协同发展已成为产业升级的核心议题。这一趋势背后,是人工智能技术迅猛发展带来的巨大能源需求,与全球能源结构向绿色低碳转型的时代要求相互交织、共同驱动的必然结果。简而言之,未来的产业生态将深度依托于“电力支撑算力发展,算力优化电力运行”的双向赋能新模式。

中金:AI与电力双向赋能 建议关注储能、智能调度软件等环节

国家政策多维推动,算电协同进入实质落地阶段

政策导向的演变清晰可见。自2026年“算电协同”首次纳入《政府工作报告》顶层设计以来,国家相继出台了《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》等一系列指导文件。这明确传递出战略信号:电力系统是算力基础设施不可或缺的能源基石;同时,大规模、高耗能的算力中心也必须作为新型负荷,被纳入新型电力系统与电力市场的整体规划中。真正的算电协同,远不止于简单的能源供应,它需要在空间布局规划、时序匹配优化、智能调度协同以及市场机制设计等多个层面实现深度融合与高效互动。

绿电需求持续攀升,数据中心绿电直连模式凸显经济潜力

实现算电协同的关键路径之一在于绿色电力的大规模应用。目前,在国家算力枢纽节点新建的数据中心,其绿色电力消费比例要求已超过80%。同时,为履行ESG责任,领先科技企业也纷纷设定了更高的绿电使用目标。驱动这一转变的核心,在于对运营效率与长期成本的综合考量。

现阶段,数据中心获取绿电主要通过绿电/绿证市场化交易和绿电直连两种模式。其中,绿电直连凭借“物理线路直接供应+绿电来源精准溯源”的优势,特别适用于用电规模大、稳定性要求高的超大型数据中心。行业分析表明,采用特定的容量制绿电直连方案后,虽然会产生一定的容量电费,但可减免自发自用部分对应的输配电价及系统运行费用。因此,在类似冀北等地区,其自发自用绿电成本已显著低于当地电网目录电价,使得绿电直连模式具备了明确的经济可行性,甚至能构建起可持续的成本竞争力。

储能与智能调度:实现算力负荷与电力供给动态匹配的核心

要实现算力与电力曲线的高效、灵活匹配,仅依靠绿电供应并不足够,还需要关键的技术载体与智慧大脑。

在硬件载体层面,储能系统与配套的供配电设施构成了至关重要的物理基础。随着数据中心绿电直连比例与总用电量的持续增长,对配套储能设施的需求将同步提升。未来,那些不仅具备构网型支撑能力,更能与算力负载深度耦合、实现一体化智能管控的储能解决方案供应商,有望获得显著的竞争优势。

智慧大脑则指向先进的智能调度软件系统。可以预见,当算力任务需要跨区域调度,乃至算力网络与电力网络需要协同运行时,如何让快速波动、弹性变化的算力需求曲线,与间歇性、波动性的风光绿电出力曲线实现精准匹配,其技术复杂度和调度难度将急剧增加。在此背景下,高度智能化、具备强大预测与优化能力的电力调度软件,将从辅助工具升级为不可或缺的核心系统,其市场价值与应用需求有望进入量价齐升的快速发展通道。

风险提示

尽管前景广阔,但产业发展仍需关注相关风险。主要包括:国家及地方相关支持政策的推进与具体落地节奏可能不及预期;同时,储能技术、智能调度算法等具体技术路径的发展仍存在一定的不确定性。

来源:https://www.163.com/dy/article/KTA8HQO405198UNI.html
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