奠基开局阶段（2002-2012） 开拓创新阶段（2013-2021） 快速发展阶段（2021至今） ·2002年，国发“5号文”； ·2006年， “一对多”台山直购电 试点。 ·2012年，交易电量约2.0亿千瓦 时，发电企业1家，电力用户6家。 ·“一对多”直购电合约。 ·无售电公司，无零售市场。 ·新增多月集中竞争、分时集中 竞争； ·代理购电交易。 ·2013年，直接交易扩大试点； ·2014年，价差中长期交易； ·新增双边协商、集中竞争、挂牌、 发电侧合同转让、可再生绿电 交易、市场化需求响应、现货市 场“日前+实时”。 ·售电侧改革，引入售电公司，形 成“多买多卖”格局。2021年零 售交易电量 2936 亿千瓦时，占 市场电量比例 99.8%； ·售电公司背景多元，包括发电 背景、电网背景、独立售电公 司，竞争充分。 ·建立绿电零售市场； ·批发-零售市场价格联动，2024 年，零售换手率达48.8%； 企业输电服务合同书》，交易电量 1.9 亿千瓦时，协定直购电价 0.424 元 / 千瓦时，由此广东电力市场正式开启。 直购电试点初见成效。至 2012 年底，台山直购电累计电量 11 亿千 瓦时，年均电量约 1.8 亿千瓦时，直购电价相比发电企业批复上网电价 降低 0.025 元 / 千瓦时。叠加试点输配电价调整至 0.177 元 / 千瓦时，用 户实际到户电价为 0.656 元 / 千瓦时，比江门地区大工业用电到户电价

西北地区可再生能源资源丰富，风光资源可开发量超 160 亿千瓦 [1]，其中风电占全 国三分之一，太阳能达到全国近六成 [2]。“十四五”规划的全国九个大型清洁能源基地中， 四个在西北地区。近几年，西北地区还通过大规模开发“沙戈荒”基地项目推动新能源 资源的开发利用。截至2024年底，西北电网新能源装机达3.05亿千瓦（其中风电装机1.27 亿千瓦，光伏装机 1.78 亿千瓦），占全国新能源总装机容量的 21.63%，占西北发电总装 63%，占西北发电总装 机的 56%，部分省份（如青海、甘肃）新能源装机占本省装机容量已超 60%[3]。 除陕西外，西北地区工业基础相对薄弱。2024 年西北五省（区）全社会用电量达到 1.1 万亿千瓦时 [4]，仅占全国的 11%，且负荷集中在西安、兰州等少数城市，大部分区域为“低 负荷、高新能源”的“电源基地”。上述特性导致西北地区新能源大发时（如光伏午间、 风电夜间），本地无法充分消纳， 西北地区区域电力 互济发展现状 2.1 西北地区电力发展现状 新能源已经为西北电网第一大电源。2024 年，西北五省（区）电力总装机达到 55893 万千瓦，其中风光等新能源装机达到 30777 万千瓦，占比达到 56%；火电装机为 20337 万千瓦，占比约 36%[5]。 分省来看，2024 年青海省新能源装机占本省电力装机比重达到 70%，甘肃省新能源 占本省装机达到 64%，新疆和宁夏两区新能源占比超过

引领作用，加大科技攻关力度，健全电力市场机制，充分发挥新型储 能多元价值。与此同时，持续推动试点应用、健全标准体系、完善管 理机制，引导新型储能健康有序发展。截至 2024 年底，全国已建成投 运新型储能 7376 万千瓦 /1.68 亿千瓦时，装机规模占全球总装机比例 超过 40%。新型储能技术路线“百花齐放”，涵盖全球工程应用的主 要技术路线，调度运用水平稳步提高，有力支撑新型电力系统建设。 展望 2025 年，国家能源局将加强规划前瞻引领，科学谋划新型 年底，全球已投运新型储能项目累计装机 规模约 1.8 亿千瓦，较 2023 年底增长约 98% A，新增装机规模约 0.9 亿千瓦。其中，美国新增装机约 1100 万千瓦，英国新增装机约 60 万千瓦，澳大利亚新增装机约 90 万千瓦 B。2024 年全球储能电池出 AB 引自中关村储能产业技术联盟全球储能数据库 004 2025 中国新型储能发展报告 货量达 3.7 亿千瓦时，同比增长约 65% A。全球储能系统出货量为 2.4 亿千瓦时，同比增长超 60% B。 （三）新型储能技术不断拓展应用 2024 年，各国持续开展新型储能技术创新探索。电化学储能领 域，澳大利亚推动新型锂离子电池硅负极材料应用；美国和日本布局 以铁 - 空气和锌 - 空气为代表的金属空气电池技术研究，正在推动技 术示范。长时储能领域，美国、德国、日本等多国正在推进绝热压缩 空气储能技术研究，英国建设了 350 千瓦 /2500

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 4 中国数据中心规模与现状 截至 2024 年底，全国在用算力中心机架总数已突破 880 万 标准机架 1，算力总规模达到 280 EFLOPS（每秒百亿亿次浮 点运算），其中智能算力占比显著提升至 32%。 以大模型训练与推理为代表的人工智能技术革命，正在推动 数据中心形态和基础设施需求发生结构性变革。与传统互联 网服务相比，人工智能算力任务在计算密度、持续运行时间 该战略将东部地区的实时性算力需求与西部地区的非实时性 算力保障有机结合，同时充分利用西部地区丰富的可再生能 源优势。 据市场研究预测，到 2030 年中国互联网数据中心（IDC）基 础设施年投资规模预计将达到 2800 亿元人民币，2024 至 2030 年期间的复合增长率约为 7%。 用电量跃升 2024 年中国数据中心用电量已占全球数据中心用电总量的 25%，仅次于美国。 与快速增长的算力需求相对应，中国数据中心电力消费正以 显示，2024 年中国数据中心用电量约为 102TWh，同比大 幅增长 21%，显著高于全国全社会用电量 6.8% 的年度增速。 综合多家机构的预测，到 2030 年，中国数据中心用电负荷 将提升至 1 亿千瓦左右，年耗电量将达到 400-600 TWh，其 占全国总用电量的比例将从当前的不足 2% 升至 6%。 值得注意的是，这一用电激增趋势在部分算力枢纽节点城市 表现得更为突出。预计 2025 年数据中心用电占比将达

进了资源的大范围优化配置和能源清洁低碳转型。 电力市场运营服务基础逐步完备。目前，全国电网已经实 现了互联互通（除台湾地区外），电网网架结构、配置能力全面 跨越提升，西电东送输电能力超过 3 亿千瓦，为能源资源大范 围配置提供了有力支撑。全国已建立 2 个区域性交易机构和 33 一、发展现状与问题挑战 3 图 1-3 电力交易中心交易大厅 图 1-2 闽粤电力联网工程 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 力市场交易规模不断扩大。2023 年，全国各电力交易中心累计 组织完成市场交易电量 5.67 万亿千瓦时，同比增长 7.9%，占 全社会用电量比重为 61.4%，占售电量比重超过 75%。市场规 模自 2016 年起，8 年增长了近 5 倍，全社会用电量市场化率 提高 40 个百分点。全国跨省跨区市场化交易电量接近 1.2 万 亿千瓦时，市场促进电力资源更大范围优化配置的作用不断 增强。 经营主体数量快速增长，市场开放度、活跃度大幅提升。 �� ������ 图 1-9 电力辅助服务品种 电力市场绿色消纳机制逐步建立。为适应新能源大规模发展 需要，新能源入市节奏进一步加快。2023 年，全国新能源市场化 交易电量达 6845 亿千瓦时，占全部新能源发电的 47.3%。部分大 型发电企业新能源参与市场比例已超过 50%。积极构建绿电、绿 证市场体系，印发《电力中长期交易基本规则—绿色电力交易专 章》（发改能源〔2024〕1123

预测二：服务器主板将采用高压直流供电架构 7 二、AI 服务器机架的供电 12 预测三：AI 服务器机架的功耗将超过 1 兆瓦 12 预测四：AI 的能耗需求将推动电源架的功率等级突破 100 千瓦 13 三、数据中心的整体供电 16 预测五：新一代数据中心的功率需求将迈向吉瓦级规模 16 预测六：配电将从交流系统转向直流微电网 17 预测七：可再生能源将成为满足 AI 甚至更高。当功率水平达到这一量级时，系统架构必须从既有的 48 V 生态体系，转向高压直流供电。 这种从 48 V 总线架构向 800 V 或 ±400 V 架构的转变，预计将在单机架功率达到 200 千瓦至 250 千瓦时出现。以 48 V 总线架构为例，此时母排需承载 4100 A 至 5200 A 的电流。 展望未来十年后期，数据中心将逐步过渡到集中式发电与配电架构，通过减少转换级数，实现可扩展的新一代高 （800 V → 12 V）时，可以省去一个完整的功率转换级，节省了主板的宝贵空间。 800 V → 12 V 功率转换 为了实现从 800 V 到 12 V 的功率转换，英飞凌开发了一款 6 千瓦演示板，功率密度超过 2300 W/in³。该设计采用对 称布局，由两组堆叠式 LLC 变换器组成，并采用矩阵变压器结构。初级侧采用 650 V CoolGaN ™ 技术，次级侧使用 40 V 硅基

万吨露天铜矿为例，年耗电约 2 亿度，球磨机单机功率≥ 10MW，电力支出直接影响利润。 全球 80% 以上大型矿山距主干电网超 200 公里，电网延伸成本高达 200 万元 / 公里，经济可行性低。 且高海拔、极寒等极端环境使传统发电设备效率下降 40% 以上，供电压力更大。传统柴油发电是当前偏远矿 山主要供电方式，却难适应行业发展。全球矿山年耗柴油约 4000 万吨，碳排放超 1.2 亿吨 CO2，非洲 叠加日益严格的碳交易机制，正在深刻重构全球矿业的核心竞争规则。以欧盟为例，其碳价 EU ETS 在 2025 年已升至每吨 80 欧元。据此测算，若刚果金年产 260 万吨铜全部销往欧盟，所需缴纳的碳税将高达 4 亿欧元， 这占到了其销售收入的 2% 以上。碳成本已从潜在风险转化为切实的财务压力。 可靠性 稳定性 灵活性 大容量 经济性 节能环保 06 07 3. 经济与技术驱动 新能源成 电竞争的能力，成为分布式能源的主流选择。 ⑿ 微电网技术历经三个发展阶段，已实现从“备用系统”到“核心基础设施”的跨越： 早期以孤岛供电（如偏远农村、边防哨所）为主，规模仅几十至几百千瓦，系统架构为简 单的“光储柴”，调度逻辑单一。 虚拟同步机（VSG）技术成熟，构网型储能变流器（PCS）开始规模应用，具备与同 步发电机相当的电网支撑能力；模型预测控制（MPC）引入调度，实现多目标协同；

球风电将新增装机 5.6 亿千瓦，预计 2026 年全球风 电将新 增装机 1.3 亿千瓦。同时，全球清洁能源年投资 额有望在 2030 年超过 2 万亿美元，与当下相比提高 50% 以上。 在中国，风电是构建新型电力系统的主体能源，是支持电 力系统率先脱碳，进而推动能源系统和全社会实现碳中和 的主力军。截至 2023 年 9 月底，中国风电累计装机容量 已 突破 4 亿千瓦，同比增长 15% ，装机规模继续排名 末，中国海上风电累计装机容量将达到 1 亿千瓦以上，到 2030 年累计将达到 2 亿千 瓦以上，到 2050 年累计不少于 10 亿千瓦。同时，海上风电往深远海发展的态势日趋显 著，浮式 风机技术也逐步成为各大主机厂未来关注的重点方向。 2013 年至今，中国风电新增装机和累计装机持续稳居全球首位。截至 2023 年 9 月底，中 国风 电新增装机 3348 万千瓦；风电发电量同比增长 16% ，达到 6305 亿千瓦时；风电平 步伐，在全球市场的占有率快速提高。 中国可再生能源学会风能专业委员会（ CWEA ） 数据显示， 2022 年，中国新增风电机组出口 容 量 229 万 千 瓦 ， 累 计 出 口 发 运 容 量 1193 万 千瓦，出口设备遍布全球五大洲共 49 个国家。 伍德麦肯兹报告显示，到 2032 年，中国风电整 机 商 向 海 外 出 口 风 电 机 组 的 累 计 装 机 容 量 将超过 100 吉瓦。风电企 业的“

2005 年至 2024 年，增长幅度超 3 倍。根据中国信通院发布的《绿色算 力发展研究报告（2025 年）》， 2024 年我国数据中心用电量约 1660 亿千瓦时， 占全社会用电量约 1.68%，数据中心碳排放总量为 0.859 亿吨。如此巨大的能耗， 不仅加重了能源供应负担，还拉高了运营成本，不利于国家绿色低碳发展战略落 实，传统电子芯片能耗问题亟待解决。 1.3. 产业情况 在全球光计算技术竞速与 2017 年，技术出自麻省理工学院， 其产品涵盖光子计算平台（Envise）、芯片互连产品（Passage）和适配软件（Idiom）， 专注于光电混合 AI 训练，近期获得 4 亿美元 D 轮融资，估值达 44 亿美元，并已 与芯片制造商和云服务提供商合作推进大规模部署。LuminousComputing 于 2018 年成立，技术源于普林斯顿大学 PaulPrucnal 课题组，2023 年展示了 O 波段 TRX 光子链路，该芯片运用 45nm 工艺降低损耗，高速 I/O 可直连 SERDES。2022 年 3 月，其在 A 轮融资中获 1.05 亿美元，投资者包括 Gigafund、比尔・盖茨等，投 后估值 2-3 亿美元。​ 受益于政策大力扶持以及本土化替代的广阔潜力，国内光计算产业迎来新 一轮快速增长。上海曦智科技于 2018 年成立，作为国内光计算产业化的先行者 中国移动

行业的工作方式，还将深刻地变革科研、教育、产业等众多领域的生产与发展模 式，在深层次上推动了社会经济结构的转型。 面对人工智能带来的巨大机遇，国际社会高度重视人工智能的发展。美国国 家科学基金会（NSF）每年投入超过 7 亿美元用于加速人工智能在各个科学与工 程领域的应用探索，推动下一代突破成果的产生[1]；在 2024 年 1 月启动了国家 人工智能研究资源（NAIRR）试点项目，旨在连接美国研究人员与人工智能研究 关参数后，可生成建筑、结构、给排水、电气、暖通五大专业的施工图；ArchiGAN 通过分析建筑数据、房间功能用途、人流交通模式等生成平面设计图。 在施工现场，AI 大模型被用于监控和管理关键设备。中亿丰数字科技集团 研发的“智能升降机大模型”，通过部署 AI 视觉传感器监控升降机运行状态， 可识别超载、轨道偏移等 12 类安全隐患，并根据历史数据预测设备寿命与故障。 同时，中建三局与中建云控 吊物识别以及运动轨迹追踪。 建筑建成后的运维管理是工业智能应用的另一重点。上海建工四建集团的智 慧运维平台可进行智慧能耗管理，在某办公楼宇案例中，通过自动优化空调控制 策略，单月节电 454 千瓦时，预计可实现整体能耗降低 5%-10%。该平台还能预 测设备维护需求，将空调及照明系统的故障诊断处理时间缩短 50%。此外，平台 支持语音交互，并能整合 BIM 模型与文档资料，提供基于三维模型的检索功能。