算电协同：AI算力与新型电力系统的融合研究纪要

摘要： 本次会议围绕“算电协同”主题展开，探讨 AI 算力需求增长与新型电力系统构建的深度融合。核心逻辑是通过算力负载在时间与空间上的灵活调度，实现“比特”与“瓦特”的时空耦合，以解决 AI 能耗压力并提升新能源消纳率。

行业主线：

1. 算电协同定义：一种算力系统对电力系统的深度感知与动态响应，覆盖能源供应（原）、输电网络（网）、算力负载（核）及储能（储）的全链条。
2. 三大驱动力：国家战略政策引领（新基建工程）、AI 大模型驱动能耗指数级增长（峰值需求年增 2.2-2.9 倍）、以及新型电力系统对灵活负荷的迫切需求。

关键变化与分歧：

1. 负载特性转变：算力中心从被动电力消费者转变为具备时空调节能力的柔性负载，理论上可提升新能源消纳率 15% 以上。
2. 储能升级：算力中心储能正由传统的发动机备电转向锂电池、液流电池、氢储能等新型系统，旨在提高效率并参与电网调峰。

受益方向与风险：

1. 受益方向：重点关注绿电发电端、新型储能系统、智能电网调度平台及绿色数据中心。
2. 核心风险：新型储能系统初期投资成本较高、容量匹配难度大，以及政策落地节奏的不确定性。