算电协同：AI 与电力的双向赋能研究

摘要： 本报告探讨了 AI 迅速发展与能源转型背景下的“算电协同”产业趋势，阐述了“电支撑算”与“算优化电”的双向赋能逻辑，并详细分析了数据中心绿电消纳的多种模式及产业链机会。

行业主线：

1. 算电协同上升至国家战略：2026 年以来政策频发，算电协同被写入政府工作报告，旨在通过空间、时间、调度和市场四个维度的协同，构建电力与算力的双向赋能体系。
2. 电力支撑算力需求：AI 大模型导致数据中心用电量激增，电费占运营成本的 57%。在国家绿电占比要求及企业 ESG 承诺下，高效供电与控本降碳成为核心诉求。
3. 绿电消纳模式演进：对比了绿电交易、绿证交易与绿电直连模式。在系统运行费上行的背景下，绿电直连（物理直供+精准溯源）在大型数据中心中的经济性将进一步凸显。

关键变化与分歧：

1. 负荷特性挑战：智算中心训练阶段具有高频次、短时突变的特征，对电网稳定性提出挑战，需通过调度协同将弹性负荷向绿电富集时段平移。
2. 成本结构优化：通过绿电直连可减免部分输配电价和系统运行费用，在特定区域（如冀北）较绿电交易模式更具经济性。

受益方向与风险：

1. 受益方向：上游的一体化储能系统（提供物理缓冲与构网能力）以及中游的数字化平台与智能调度软件（实现算力负荷与电力曲线的高精度拟合）。
2. 核心风险：相关政策落地不及预期；跨区域算力网络调度算法等技术路线研发风险。