算电协同行动方案：AI与能源双向赋能解读

2026年5月8日，国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局共同发布《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《方案》），以“能源支撑AI发展、AI赋能能源转型”为总线索，提出29项重点任务，并将目标分为2027年、2030年两个阶段，意味着我国“算电协同”被纳入国家层面的统筹规划，且进入全产业链深度融合的新阶段。新华网客户端指出，《方案》立足能源与AI产业在双向协同中的关键痛点，采用技术、市场、产业、安全、政策五个维度搭建协同框架：既面向AI算力“高耗能、缺绿电、保供难”等难题开出解法，也借助智能化手段重塑能源生产、传输与消费各环节的运行方式；对新型电力系统建设以及数字经济与绿色经济的融合发展具有重要里程碑意义。

一、技术维度：突破双向融合关键瓶颈，构建自主可控的技术体系

《方案》针对能源与AI融合的核心技术短板展开部署，围绕算力供能技术、能源智能化技术、数据与模型技术、自主可控技术四个方向，形成“能源侧提供支撑、AI侧反向促进、底层技术对接互通”的技术路线，为双向赋能夯实底座。

（一）算力设施绿色供能技术：缓解AI“用电焦虑”，推动“绿电直供+储能配套”协同升级

AI大模型算力设施可视为“超级负荷”，单座智算中心年用电量可达到数十亿度，同时具备用电呈脉冲、负荷波动明显、电能质量要求高等特点，传统电网在匹配方面难度较大。《方案》因此提出三类关键技术突破方向：

1.多元绿电直供技术明确新建算力设施绿电占比不低于≥80%，并鼓励优先使用风电、光伏专线直供模式，同时探索核电、氢能以及分布式新能源的直连供能技术。重点突破风光储协同直供的关键环节，破解新能源出力波动与算力负荷稳定之间的矛盾，研发“新能源+构网型储能”一体化供能方案，使绿电输出更平滑、响应可达毫秒级。面向“东数西算”工程，还要攻关跨区域绿电传输与消纳技术，推动西部风光富集地区与东部算力枢纽开展“绿电-算力”点对点匹配，并配套升级特高压直流输电、柔性直流输电技术，以降低跨区远距离输电损耗。

2.储能配套与电网适配技术要求大型算力基地必须配置构网型储能，重点突破储能与算力负荷协同控制能力，实现“削峰填谷、调频调压、备用保供”的三重效果。研发算力设施专用储能系统，适配AI负荷“瞬间2-3倍负荷冲击”的运行特性，提升储能系统的充放电响应速度（达到毫秒级）、延长循环寿命并提高能量密度。同时推进算力设施与电网的双向互动能力，支持算力负荷参与电网的调峰、调频与需求响应，使算力设施从单一用电主体转变为可调节、可支撑的新型电网单元。

3.算力设施节能降碳技术围绕AI芯片、服务器、制冷系统等环节推进绿色节能技术应用，推广液冷、相变冷却、余热回收等做法，将算力设施PUE（能源使用效率）目标压降至1.2以下。研发算力集群智能调度能力，依据电网负荷、绿电供给与电价信号对算力任务进行动态分配，形成“错峰用电、绿电优先、高效运行”的调度机制，从而降低单位算力能耗并减少碳排放。

（二）能源领域AI应用技术：覆盖全场景智能化，重塑能源系统运行逻辑

《方案》统筹电网、新能源、火电、煤炭、油气与综合能源等六类关键场景，推动AI技术从“单点试点”走向“全链条规模化应用”，重点突破能源系统“复杂、分散、波动大”的技术瓶颈：

1.电网智能调度与自愈技术研发电网AI大模型，聚焦多源数据融合、长时序推理与故障精准诊断，力求实现电网“秒级识别、秒级自愈”。构建源网荷储一体化智能调度系统，融合新能源出力预测、负荷预测、电价预测等多维数据，实现电网全域优化调度并提升新能源消纳能力（目标消纳率≥95%）。同时突破配网智能化技术，推进AI赋能配电自动化、故障定位与线损治理，解决配网“点多面广、运维复杂”的问题。国家能源局。

2.新能源高精度预测与智能运维技术针对风电、光伏“间歇性、波动性”突出问题，研发多模态新能源功率预测大模型，融合气象数据、地理数据与设备运行数据，支撑短期（0-72小时）预测精度≥90%、超短期（0-4小时）预测精度≥95%。进一步突破新能源场站智能运维能力，借助计算机视觉、声学检测与物联网传感，实现风机叶片与光伏组件故障的自动识别、远程诊断与预测性维护，降低运维成本30%以上，并提升设备利用小时数。国家能源局。

3.传统能源智能化升级技术火电领域：研发AI智能燃烧控制、机组健康管理、碳排放精准核算等能力，推动火电机组以更高效率实现清洁、灵活运行，提升调峰能力（深度调峰至30%以下），同时降低煤耗与排放。国家能源局。煤炭领域：推动AI赋能智能采煤、智能掘进、瓦斯预警与井下无人作业，突破煤矿复杂场景下多智能体协同、视觉导航与风险预判技术，实现煤炭开采“少人化、无人化、安全化”。国家能源局。油气领域：应用AI提升油气勘探智能解释、油田智能开发、管道智能巡检与泄漏精准预警能力，提高资源勘探开发效率并降低运营风险。国家能源局。

（三）数据与模型技术：释放能源数据价值，搭建专业AI模型底座

能源数据体量大、维度多且专业性强，同时对安全要求极高，长期以来普遍存在“数据孤岛、标准不一、价值难以挖掘”的问题。《方案》从数据治理与模型创新两条路径协同破题：

能源数据高质量治理与流通技术制定能源数据分类分级标准，建立覆盖全生命周期的安全防护体系；在关键技术方面攻关隐私计算、密态计算、联邦学习等能力，实现数据“可用不可见”。建设能源领域高质量数据集，覆盖电网运行、新能源出力、设备故障、负荷特性等核心场景，并建立动态更新机制。依托可信数据空间，搭建能源数据共享平台，突破数据确权、价值评估与安全流通技术，打通跨企业、跨区域的数据壁垒。

能源专用AI模型技术攻关聚焦能源行业场景特性，研发能源行业大模型，突破泛化迁移、多智能体协同、大小模型协作、多模态理解与长时序推理等关键能力。推动通用大模型向能源场景高效迁移，研发模型轻量化与微调优化技术，降低训练与推理环节的能耗。同时加快自主可控AI模型在能源领域的落地与替代应用，用于保障能源系统的技术安全。

（四）自主可控技术：夯实双向赋能安全底线，减少外部依赖

《方案》明确将自主可控作为技术层面的核心要求，针对“卡脖子”环节集中突破薄弱技术：

硬件层面：加快国产智算芯片、AI服务器、储能变流器以及智能电网设备的研发与适配，推动自主可控硬件在能源与算力领域实现规模化使用。

软件层面：对国产深度学习框架（如昇思、飞桨等）进行适配优化，攻克多框架协同运行技术，形成自主可控的AI软件生态。

系统层面：研发能源与算力融合的自主可控操作系统、调度平台与安全防护系统，确保核心技术、核心系统以及核心数据都实现自主可控。

二、市场维度：重构“算电协同”市场体系，培育万亿级新赛道

《方案》以市场化机制为纽带，拆除能源与AI产业之间的市场壁垒。从供给侧、需求侧、交易侧、服务侧四个层面构建新型市场生态，推动新产业、新业态与新模式涌现，预计到2030年市场规模将突破5万亿元。

（一）供给侧市场：绿电、储能与智能装备迎来爆发式增长

新能源市场：算力枢纽带动绿电需求集中释放《方案》将AI算力设施纳入一级电力保供范围，定位与医院、交通枢纽相同级别，并明确新建算力设施绿电占比≥80%。这一导向将直接拉动风电与光伏装机需求，预计“十四五”期间，算力设施配套绿电装机可新增2亿千瓦以上。同时推进“风光储算一体化”基地建设，西部新能源富集地区（蒙西、新疆、青海）将成为绿电供能的重要核心区：绿电项目与算力枢纽同步规划、同步建设，形成“新能源+算力”的融合产业集群。

储能市场：算力配套形成刚需，规模持续扩张大型算力基地强制配置构网型储能，按照算力规模1:0.2-1:0.3配比储能容量，单座百亿元级智算中心需配套储能200-300MWh。预计2027-2030年，算力配套储能市场规模年均增速将超过50%，带动储能电池、PCS、能量管理系统（EMS）等产业链加快增长。同时，电网侧与用户侧储能需求也将同步释放，虚拟电厂、共享储能等新业态快速发展，使储能从“配套设施”升级为“核心盈利资产”。

智能装备市场：能源智能化改造释放千亿级需求电网智能化、新能源智能运维与传统能源智能升级将共同带动智能电网设备、AI检测设备、工业机器人、智能传感器等装备需求增长。预计2030年能源领域AI智能装备市场规模将突破8000亿元，其中电网智能调度设备、新能源预测系统、煤矿智能开采装备、油气智能巡检设备等将成为主要增量来源。国家能源局。

（二）需求侧市场：算力与能源双向需求深度耦合，形成闭环

AI产业：能源成本下降，发展空间显著拓展通过绿电直供、错峰用电、储能配套三项措施降低算力设施用电成本30%-50%，有助于破解AI产业“高耗能、高成本”的突出问题。稳定的绿电供给与一级保供地位，可消除AI企业“限电、停电”的顾虑，促使全球算力资源向中国加速集聚，从而推动大模型研发、AI应用与算力服务等业务扩张；预计到2030年，我国AI算力产业规模将突破3万亿元。

能源产业：效率提升与成本压降带来盈利模式重构AI赋能将推动能源系统运行效率提升20%-40%，运维成本降低30%，新能源消纳率提高10%-15%。电网企业通过智能调度减少弃风弃光并降低线损；新能源企业借助精准预测提升发电量并压缩运维支出；传统能源企业通过智能化改造提升产能并降低能耗。同时，能源企业依托数据资源拓展能源数据服务、AI模型服务与智能运维服务等增值业务，形成“能源生产+数字服务”的双赢模式。

（三）交易侧市场：探索“算电联动”交易机制，激活市场运行活力

电力市场创新：绿电交易与峰谷电价机制联动，扩大算力负荷参与范围推进绿电交易规模扩张，完善算力设施绿电直购、打包交易与长期协议等机制，使绿电价格更具市场化形成基础。进一步拉大峰谷电价差（峰谷价差≥3:1），引导算力设施错峰用电，并鼓励算力负荷参与电力需求响应与辅助服务市场，获取更多收益。建立“算电联合调度”机制：电网根据算力负荷特性优化电力调度，算力企业根据电价信号调整算力运行，实现“电力-算力”高效衔接与匹配。

数据市场：推动能源数据价值变现，培育数据服务新业态建立能源数据价值评估、收益分配与交易流通规则，依托国家数据基础设施培育能源数据运营主体。能源企业可通过数据平台交易脱敏后的运行数据、设备数据与负荷数据以获得数据收益；AI企业与科研机构可通过购买数据开展模型训练与算法优化，形成“数据供给-数据交易-数据应用”的闭环。预计到2030年，能源数据市场规模将突破2000亿元。

（四）服务侧市场：第三方服务加速涌现，完善产业生态

算力服务：发展“绿电算力”租赁服务、算力外包服务以及AI模型即服务（MaaS），为中小企业提供更低成本、更绿色的算力支持。

能源AI服务：由第三方提供能源智能预测、智能运维、智能调度与碳排放核算等专业服务，逐步形成“技术+服务”的商业模式。

融合解决方案服务：培育“算电协同”综合解决方案提供商，为算力枢纽与能源企业提供“绿电供能+储能配套+智能调度+数据服务”的一体化方案。

三、产业维度：推动产业链深度耦合，形成“算电融合”产业集群

《方案》打破能源与AI产业之间的边界，通过推动上下游协同、区域产业集聚与跨界融合创新，构建“能源-算力-数据-模型-应用”的全链条产业生态，形成三大核心产业集群。

（一）“东数西算+西电东送”协同产业集群

依托国家“东数西算”八大算力枢纽与“西电东送”能源通道，形成西部绿电算力基地与东部应用创新中心的总体布局：

西部（内蒙古、宁夏、甘肃、新疆）：凭借风光资源禀赋，建设“风光储算一体化”产业集群，将绿电生产、储能配套、算力建设与数据处理串联起来，成为全国绿色算力供给的重要集聚区。

东部（京津冀、长三角、粤港澳）：聚焦AI应用创新与模型研发、数据服务等环节。依托西部绿电算力，推动AI大模型训练、行业应用开发以及高端算力服务，形成“算力+应用”的双向联动格局。

（二）能源智能化全产业链集群

围绕电网、新能源与传统能源智能化升级需求，打造**“核心技术+关键装备+系统集成+应用服务”**的产业链条：

上游：AI芯片、传感器、储能电池、光伏组件、风电设备等核心零部件的研发与制造。

中游：智能电网设备、AI调度系统、新能源预测系统、智能运维平台等系统集成环节。国家能源局。

下游：能源智能运行、绿电算力服务、数据交易服务、行业AI应用等落地场景。

（三）跨界融合创新产业集群

推动能源企业、AI企业、科技公司以及高校科研机构跨领域合作，形成**“产学研用”一体化创新集群**：

能源央企（国家电网、国家能源集团、中石油、中石化）与AI龙头企业（华为、百度、字节跳动）协同共建能源AI实验室，打造算力绿电示范项目。

地方政府依托产业园区，建设“算电融合”创新示范区，引导产业链企业集聚，并提供政策、土地、金融与人才等多要素保障。

四、安全维度：构建全链条安全体系，保障双向赋能行稳致远

能源与AI都属于国家关键基础设施。《方案》坚持安全可控贯穿始终，从能源安全、数据安全、AI安全、供应链安全四方面入手，构建立体化安全防护体系。

（一）能源供应安全：算力保供升级，筑牢能源底线

将AI算力设施纳入一级电力保供清单，建立能源供应专项保障机制。完善电力应急预案，针对算力设施对“高可靠、不断供”的运行需求配置双回路供电、备用电源与应急储能，确保算力设施停电零事故。强化跨区域电力调度能力，统筹全国能源资源，保障算力枢纽与重点AI企业能源供应稳定。

（二）数据与网络安全：严防能源数据泄露，确保系统平稳运行

制定能源数据分类分级保护标准，对核心运行数据与敏感用户数据实施最高等级防护。构建覆盖数据采集、传输、存储、使用、销毁全生命周期的安全防护体系，部署防火墙、入侵检测、数据加密与安全审计等技术手段。突破隐私计算、联邦学习等安全技术，在数据流通过程中保护隐私，降低数据泄露、篡改与滥用风险。同步强化能源与算力网络安全防护，建立网络安全监测预警与应急响应机制，抵御网络攻击与病毒入侵。

（三）AI技术安全：管控算法风险，确保可控可依

强化能源领域AI模型的安全评估、检测认证与风险治理，防范算法偏见、算法漏洞与模型失控等风险。建立AI模型全生命周期安全管理机制，从研发、训练、部署到迭代全程监测并开展定期审计。推动AI技术“可解释、可信任、可管控”，保障能源系统AI应用安全可靠，避免因AI故障引发能源系统停运、事故扩大等问题。国家能源局。

（四）供应链安全：自主可控，防范断供风险

强化能源与AI领域核心技术、核心装备与核心零部件的自主研发，建立国产替代清单，逐步减少对国外产品的依赖。构建安全稳定的产业链供应链体系，加强关键物资储备、多元供给与应急替代机制，防范供应链断供与“卡脖子”风险。

五、政策维度：顶层设计统筹推进，构建“四部门协同、央地联动”的政策体系

《方案》由国家发改委、国家能源局、工信部、国家数据局四部门联合印发，形成跨部门、跨领域、跨区域的政策统筹机制，为双向赋能提供全方位政策保障。

（一）政策目标：目标清晰，分阶段落地推进

2027年阶段目标：初步构建安全、绿色、经济的算力能源保障体系，算力设施与清洁能源之间的互动能力显著提升；能源领域高价值AI场景逐步开放，高质量数据集共建共享机制开始形成。

2030年长期目标：算力设施清洁能源供给保障能力与能源领域AI技术应用水平达到世界领先；形成人工智能与能源双向赋能、深度融合的新格局。

（二）政策保障：多维支撑，破解落地难题

组织保障：建立四部门协调推进机制，地方政府配套成立专项工作组，统筹规划、政策制定、项目落地与监督评估。

要素保障：

能源要素：优先保障算力设施绿电指标、用地指标与电网接入配额。

数据要素：推动开放能源领域高价值数据资源，支持数据共享平台建设。

资金要素：通过中央预算内投资、专项债、产业基金、绿色金融等方式支持重点项目建设，并鼓励社会资本参与。

人才要素：支持高校与职业院校开设能源AI相关专业，培养复合型人才。

标准保障：加快制定能源AI融合、算电协同、数据流通、安全防护等领域国家标准与行业标准，形成统一标准体系。

《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》是我国首次从国家层面统筹能源与AI产业融合的系统性政策文件。其核心价值在于以“双向赋能”同时破解两大产业的关键瓶颈：一方面借助绿色能源支撑AI产业实现可持续发展，另一方面依托AI技术推动能源系统的智能化升级，形成“1+1>2”的协同效应。

从短期来看，《方案》将直接带动绿电、储能、智能装备与算力服务等相关产业快速增长，推动一批“算电融合”示范项目落地，从而激发万亿级市场投资；从长期看，将重塑我国能源产业与数字经济协同发展的格局，推动新型电力系统加快全面建成，助力“双碳”目标实现，并进一步提升我国在AI与能源领域的全球竞争优势。

展望未来，随着技术持续突破、市场不断成熟与政策体系完善，“算电协同”将由政策驱动逐步转向市场自发动力，能源与AI的融合深度也将持续加深，更多新业态、新模式与新赛道将不断涌现，为我国经济高质量发展注入更强劲动能，并为全球绿色低碳与数字经济融合提供更具参考的中国方案。