上海
上海新能源展览会（SNEC）的AI味越来越浓了。最初，它是个光伏展会，后来扩容到储能，对应着能源基础设施的低碳化与分布化。如今，它要靠着虚拟电厂与AI，将可以灵活流动的能源，转化为共享能源经济的新型电力系统。
刚刚落幕的SNEC 2025大会，共有14个展馆。储能及系统展馆最多（5个），高于光伏电池（4个）、设备（3个）、材料（1个）与支架（1个）。而储能及系统的展台上，大家都又搬出“微电网”与“虚拟电厂”等演示，它们都是新型电力系统的试点方向。AI赋能了其中的供需预测、故障诊断、聚合交易等多个环节，还有厂商喊出了“AI全生命周期管理”。开始卷AI了。
全球都在抢建“新型电力系统”。尤其是在中国，正在从供给侧的抢装，转向需求侧的响应。一方面，高比例的新能源的装机量，以及成千上万分布式电源出现，它们在发电侧的边际成本越来越趋向于零，但这种成本优势无法很好地传递到负荷侧。另一方面，智算基础设施大规模建设，催生了对可持续算力的新的焦虑；更别提大量电动汽车在夜间充电，以及各种柔性负荷的出现。
供需的时空不平衡性愈演愈烈。美国加州的电网中传输着至少十种不同来源的电子，夏季一天之内的峰谷波动就达到了30%；中国山东两年前出现了连续46小时负电价，去年新能源全年负电价累计973小时。
未来的日益低碳化电力系统，构筑于高度波动的“供需”之上。它需要变得更具弹性。它不仅需要储能的补充，也需要调度电力的“智能” 体系。在技术上，分布化、异构化、高度波动的源，需要去满足同样分布化、多元化、高度波动的荷；在市场上，发电侧、售电侧、用电侧更紧密、更高频的互动，需要建立更有效、更灵敏的价格发现机制。
以往，技术与市场都没有准备好。但现在，轮到AI去解决AI引发的电网问题了。去年，黄仁勋在爱迪生电气研究所（EEI）峰会上表示，相比提高员工效率，AI之于电力行业最大回报，在于把资源和用户连接起来，改变电力输送的商业模式。在今年的GTC上，英伟达牵头组建了开放电力AI联盟，成员包括北美能源、公共事业巨头，也包括亚马逊、微软、谷歌等科技巨头，改变了它们以往单打独斗，努力实现24/7无碳能源的局面。
同样的故事，也在今年这届SNEC上演着。在一众传统光伏与储能厂商之间，海尔、美的，华为与蚂蚁露面了，带来了AI能源机器人、AI+虚拟电厂、智能光伏云与能源服务AI智能体等解决方案。去年，未尽研究就在《AI改变能源》报告中提到，那些引领AI的科技巨头和数字经济企业，会将物联网、云服务与大模型等自身业务的创新，。
传统玩家们也在积极拥抱AI。年初，国家电网与南方电网的技术平台都接入了DeepSeek大模型。到了SNEC上，协鑫与晶澳宣布与蚂蚁集团旗下蚂蚁数科的合作。后者发布的时序大模型EnergyTS及其智能体，自称对发电量的预测，比谷歌（TimesFM-V2.0）与亚马逊（Chronos-Large）还准。
但只有在市场化条件下，很多创新才有价值，商业模式才成立。今年至今，新型电力系统相关支撑政策密集出台，不仅继续推进基础设施及其供应链升级与技术创新，推动应用场景形成需求牵引供给，为新型电力系统提供物理承载和增长空间，还推动了电价与碳价的市场化，以期为其提供经济驱动力，并反哺供应链升级与技术创新。
行业过去“重开发、轻运营”的现状即将改变。“136号文”推动新能源发电“全电量”入市，在保底的“机制电价”上引入市场的“差额结算”，内蒙古、山东、广东、广西已经接招。AI将真正成为运营的核心竞争力。它通过精细、实时地预测功率、负荷、电价，实现对聚合资源秒级响应和精确控制。
在中国的顶层设计中，新型电力系统还包括绿电外送与新一代煤电等试点方向，但虚拟电厂在很大程度上将为更广泛的应用场景，带去能源即服务（EaaS）的新模式。“357号文”鼓励虚拟电厂商业模式创新。到2030年，全国虚拟电厂调节能力达到5000万千瓦以上，相当于目前全国累计发电装机量（截至2024年底33.5亿千瓦）的1.5%。除了通过需求响应获利，它还能将新能源资产与碳市场认证等纳入增值服务。
美国正在经历电力“卡脖子”。相比美国，尽管中国并不缺乏绿电，但要保持AI追平甚至超越，仍然需要更多电力去弥补算力短板；而且，中国的电动汽车渗透率高速增长，以及世界工厂级别的工业电气化进程，都在倒逼中国加速推进“新型电力系统”建设，也就是倒逼AI加速改变能源。
“十四五”期间，中国深化了供给侧改革；到了“十五五”期间，或许将迎来需求侧革命。这将是AI应用规模落地，也将是新能源从内卷低迷中复苏的机遇。
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