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报告概述

本报告以算电协同为核心主题，系统分析了AI快速发展背景下算力与电力系统间的结构性矛盾。研究覆盖宏观政策、技术路径、经济性测算及投资机会四大维度，采用定量测算与政策解读相结合的方法，评估绿电直连模式下数据中心用电成本变化，并探讨固态变压器、虚拟电厂等关键技术。报告旨在帮助投资者理解算电协同的政策框架、商业模式及产业链机会，为布局相关领域提供参考。

报告的核心结论

算电协同已上升为国家战略，2026年成为发展元年。

2026年政府工作报告首次提及“算电协同”，标志着该领域从地方试点转向顶层推动。国家通过“十五五”规划确立碳排放双控目标，要求算力中心强制消纳绿电，叠加绿电直连政策出台，为行业提供了制度化保障，算电协同进入规模化发展新阶段。

绿电直连是解决算力中心降碳与降本的关键路径。

相较于绿证交易，绿电直连能满足国际碳排放标准，且通过1192号文新电价机制可节省输配电费、系统运行费等成本。测算显示，在天津、河南、安徽等省份，绿电直连可降低用户用电成本超0.05元/kWh，兼具清洁性与经济性，成为算力中心绿电消纳的核心模式。

算力中心作为柔性负荷可参与电网调度，支撑新能源消纳。

算力负荷虽具有高频波动特性，但通过虚拟电厂等技术实现协同调度后，可转化为柔性调节资源。安徽算电协同填谷调度测试已验证其削峰填谷能力。国家政策鼓励虚拟电厂发展，预计2030年调节能力达5000万千瓦，算力中心参与辅助服务市场将打开新收益空间。

固态变压器（SST）等构网型设备将成为算电协同的技术支撑。

绿电直连带来供电可靠性和电能质量问题，SST具备主动支撑电网电压频率、谐波抑制等功能，可有效解决新能源波动冲击。英伟达提出800V直流架构，SST作为中压转直流的理想方案，有望在AI数据中心渗透率提升，驱动电力设备行业技术升级。

报告回答的关键问题

什么是算电协同？为什么今年被写入政府工作报告？

算电协同是指通过政策、技术和商业模式创新，推动算力中心与电力系统在规划、建设、运行各环节协同优化，解决AI算力爆发带来的用电矛盾。2026年政府工作报告正式提及，因为算力中心用电量预计2030年超7000亿千瓦时，占全社会用电量5%以上，而绿电供应不稳定、成本高等问题亟需系统性解决方案。

绿电直连如何降低算力中心用电成本？

绿电直连通过政策红利实现降本：一是输配电费按容（需）量缴纳，高负荷率企业可减免电量电费；二是自发自用部分免缴系统运行费和政策性交叉补贴；三是自建绿电线路线损更低。综合测算，在天津、河南等地度电成本可降低超0.05元，经济性显著。

数据中心如何参与电网调峰？

数据中心可通过虚拟电厂模式参与需求响应：将算力任务在不同区域调度，实现负荷削峰填谷。例如安徽测试中，通过转移算力任务使淮北云计算中心负荷上升50%，提升绿电消纳。国家推进虚拟电厂参与电能量和辅助服务市场，为数据中心提供额外收益。

固态变压器在AI数据中心中有什么作用？

固态变压器（SST）能直接中压交流转换为800V直流，满足英伟达等AI电源架构需求。相比传统变压器，SST可主动支撑电网电压频率、抑制谐波，解决绿电波动问题，并提供毫秒级故障隔离。随着AI机柜功率飙升，SST成为长期供电方案，国内四方股份等公司已具备技术能力。

算电协同哪些省份最具优势？

绿电直连成本节省较大的省份包括天津、河南、海南、安徽、湖南等（>0.05元/kWh）。此外，系统运行费用占比低的地区（如四川、北京、云南）未来电费节省潜力更大。区位优势与算力枢纽布局（如韶关、中卫）叠加，将吸引数据中心集群落地。

报告中的代表性数据

1960亿千瓦时（2025年），预计2030年超7000亿千瓦时

全国算力中心用电量预测

2025年-2030年，据中国信息通信研究院数据，2025年算力中心用电量已达1960亿千瓦时，预计2030年将超过7000亿千瓦时，占全社会用电量5%以上。

从1000亿（2024年初）到140万亿（2026年3月），两年增长超千倍

日均Token调用量增长

2024年初-2026年3月，国家数据局数据显示，中国日均词元调用量从2024年初1000亿跃升至2025年底100万亿，2026年3月突破140万亿，反映AI算力需求爆发式增长。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整算力中心用电量历史数据与未来预测图表，涵盖2024-2030年逐年用电量及占全社会用电比例趋势。
  • 算电协同政策时间线梳理：从2023年东数西算实施意见到2026年政府工作报告，包含650号文（绿电直连）、1192号文（价格机制）等关键政策要点。
  • 各省绿电直连成本节省详细测算表：基于50%平均负荷率、30%自用电比例假设，逐一测算输配电费、系统运行费、线损节省幅度及各省度电降本排序。
  • AIDC绿电直连风光储配置模型：以1000MW AIDC为例，测算所需风电、光伏、储能装机规模及年发电量，分析不同自用比例下的投资敏感性。
  • 固态变压器（SST）技术对比分析：传统变压器与SST在核心功能、电能质量、功率流控制、电网支撑能力、故障保护等维度的详细对比表。
  • 算力中心参与虚拟电厂调度原理图与安徽实测案例：说明算力任务迁移实现填谷的机制及效果。
  • 光储直柔系统架构图：展示直流供电方案如何降低PUE、减少谐波问题。
  • 完整投资分析意见与风险提示：包括绿电运营商、电力设备、SST、虚拟电厂等方向的重点推荐标的（如韶能股份、新筑股份、涪陵电力、四方股份）及风险因素。

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