碳讨|绿电直连不是越多越好，算电协同算起“经济账”

随着人工智能产业加速发展，算力正成为用电增长最快的新增负荷之一。与此同时，风光新能源大规模接入电网，也对电力系统的灵活调节能力提出更高要求。

在算力需求增长与能源转型交汇之下，“算电协同”正从概念探索走向具体落地，绿电直供、源网荷储一体化、算力负荷调节等模式加速进入实践。

不过，算力中心并非简单“用上绿电”就能实现低碳化，如何在新能源波动与算力稳定供电之间找到平衡，并兼顾项目经济性，正成为算电协同规模化发展面临的新课题。

算电协同加速，从“绿电供给”走向系统协同

在上周召开的2026中国算力大会上，工信部新闻宣传中心、中电联大数据与人工智能分会、中国信息通信研究院牵头联合算力、电力产业发起《算电协同高质量发展倡议》，提出从规划、建设、运行、创新、标准、安全六个方面推动算电协同发展。

具体来看，《倡议》提出推动算力布局与能源布局协同优化，推进算力枢纽与新能源基地资源匹配；扩大绿电直供，探索源网荷储一体化算力园区建设，并推动算力负荷参与电网调峰的市场化机制。同时，倡议还提出建设一体化算电协同调度平台，围绕绿电直供、供电储能、柔性负荷调节等开展关键技术攻关，加快统一算电数据接口、调度协议和能效评价规范，推动算电协同从地方试点和单点项目向体系化、制度化、规模化、可运营、可复制发展。

政策层面的推动也进一步延伸至“十五五”时期的信息通信行业发展规划。9月7日，工业和信息化部印发《信息通信行业发展“十五五”规划》，明确提出加快算电协同发展，推动“算存网电碳”资源全流程贯通，加强对能效算效、绿电利用率等指标的常态化、自动化监测，并推动绿电与绿色算力全链条溯源。同时，规划提出推动完善“绿色算力”评价体系，研究核发绿色算力凭证。

从政策导向来看，算电协同正在从单纯的“绿电供给算力”，进一步转向算力、能源、电网、碳排放等资源的系统性协同。随着AI数据中心用电规模持续扩大，如何在提高绿电消纳比例的同时保障算力供电可靠性，并进一步控制综合用电成本，成为算电协同从政策倡导走向规模化落地需要解决的问题。

北京理工大学机械与车辆学院能动系长聘副教授、碳中和系统工程北京实验室主任助理王永真告诉新京报零碳研究院，随着人工智能快速发展，数据中心用电需求持续攀升，算电协同正在从“为什么协同”转向“如何落地”。数据显示，全球数据中心用电量年均增速约15%，我国约18%，算力枢纽节点近三年用电量平均增长率达39.5%。预计到2030年，数据中心用电量占我国总用电量的比重将升至约6%。

与此同时，数据中心负荷特性也给电网带来新的挑战。训练、推理等不同算力业务具有不同的功率波动特征，随着算力负荷向新能源资源丰富但电网相对薄弱的地区布局，电能质量、供电可靠性以及责任边界等问题更加突出。王永真指出，算电协同涉及电源、电网、算力等多个环节，相关标准尤其是可靠性标准仍需进一步完善。

碳约束也在推动算电协同加速。王永真测算称，目前我国单位算力碳排放约为美国的3.2倍，差距主要来自电力碳强度和IT设备能效，而非单纯的数据中心制冷环节。因此，降低算力碳排放不能只依靠服务器节能，还需要从电源、算力设备和数据中心三端协同优化。

在此背景下，绿电直连被视为算电协同的重要落地路径。王永真认为，与其等待电网碳强度自然下降，不如通过新能源物理直供，提高数据中心绿电使用比例。

绿电直连之后，算电协同还要算“经济账”

不过，“三毛钱绿电”并不意味着数据中心最终能够以三毛钱用上绿电。王永真指出，新能源发电侧的低电价与用户最终到手电价并不能简单画等号，真正需要比较的是项目20年全生命周期的综合度电成本。

以乌兰察布、宁夏中卫等地区测算为例，随着新能源物理直连比例提高，度电成本并非持续下降，而是呈现先降后升的趋势。直连比例达到约35%后，随着新能源过配、储能扩容等成本增加，项目可能出现工程经济性拐点；完全离网的成本反而明显上升。因此，绿电直连并非“直连比例越高越好”。

王永真提出，未来更具经济性和可操作性的模式，并非单纯依赖物理直连，而是形成“绿电直供+电网保障+长期绿电交易PPA+绿证”的组合模式。在这一模式下，电网仍承担可靠性保障功能，绿电直连则承担提高绿色电力消费比例的作用。

换句话说，算电协同不是简单地绕开电网，而是重新定义新能源、数据中心和电网之间的关系。在这一过程中，一个更加值得关注的变化是，算力负荷本身可能成为能源系统中的“柔性资源”。

传统数据中心更多是电力的被动消费者：电网提供多少电，数据中心就消耗多少电。但AI算力尤其是训练、批处理等业务存在一定的时间和空间调度弹性，这为算力主动匹配新能源出力提供了可能。

例如，在风光出力较高的时段，可以增加部分非实时训练、批处理等任务；当新能源出力下降时，则通过储能、电网以及算力调度进行补充。如此一来，算力负荷不再只是等待电力供应，而可以在一定程度上主动适应新能源的波动。这也是“算电协同”与单纯“数据中心绿电化”的区别。

企业端也在探索算电协同的具体落地路径。2026年6月，远景能源发布“戈壁使命”，计划到2030年在全球戈壁荒漠地区建设5GW绿色AI算力中心，尝试将风光储、电网与算力一体化配置。其与腾讯合作的赤峰AIDC项目采用高比例可再生能源直供，乌兰察布星河基地则通过自建风场、专线直供绿电，并结合储能和智能调度应对新能源出力波动。

这些项目的共同特点，是不再将绿电与算力简单“拼接”，而是尝试把发电、储能、电网和算力负荷纳入同一套系统。由此来看，算电协同真正落地仍需解决新能源波动、供电可靠性、综合能源成本以及算力负荷调节等问题。

对于哪些数据中心适合率先开展绿电直连，王永真提出四项参考条件：负荷规模大、负载率高；具备可迁移的训练和批处理等业务；所在地拥有稳定且成本较低的风光资源，同时具备电网保障能力；运营主体具备电力交易、能源管理和算力调度等能力。

王永真表示，算电协同的竞争最终并非单一电源或单一算力技术的竞争，而是电源、电网、算力与算网之间的系统能力竞争。随着算力需求持续增长，如何在保障供电可靠性的同时降低用电成本和碳排放，将成为绿电直连进一步规模化落地需要回答的问题。

新京报贝壳财经记者 朱玥怡 编辑 陈莉 校对 陈荻雁