东方证券 能源行业：“AI+能源”系列报告之二(2)，算电协同，微观用电、电力保障与时空匹配

摘要

报告聚焦算电协同在微观层面的三大问题：智算中心的用电结构、智算建设带来的新电力架构与技术要求，以及算力负荷与新能源出力的时空匹配。 智算中心 IT 设备占总用电量的 45%—60%，AI 加速器是最大单一耗电源；电费在 IDC 业务成本中占比可达约 40%、在 AIDC 成本中约 10%，但 AI 服务器对电压暂降极度敏感，电网数十毫秒电压跌落实测即可导致 GPU 训练任务报错退出，短期算力机会成本远高于电费波动，电力保障优先级高于电费优化。 电力保障体系自下而上承压：单柜功率从传统 IDC 的 2—5kW 升至 20—50kW、GB200 超节点整机柜功耗达 120kW，推动 800V HVDC 路线；备电从 UPS+柴发向 BESS 与构网型储能过渡；园区供电从 10kV 走向 110kV 乃至 220kV 直连，绿电直连成为重要备选。 时空匹配受经济约束和物理约束双重限制，算力负荷按 L0—L3 分级，短期经济约束优先，峰谷价差和定价机制尚不足以驱动算力大规模让步，算电匹配更多是“电保算”而非“算让电”。 中长期待算力设施成本下降、GPU 折旧压力缓解、峰谷价差扩大后，算力对电价将逐步敏感，“新能源—构网型储能—算力”是潜力融合方向，路径从“电服务算”经“价格联动”走向“算电互济”。 报告预计到 2030 年中国算力中心用电量将达约 7000 亿千瓦时，占全社会用电量 5%以上。

主要观点

• 算电协同已上升为国家顶层战略，预计到 2030 年中国算力中心用电量将达约 7000 亿千瓦时、占全社会用电量 5%以上；新能源装机占比已突破 60%，2025 年全国弃风弃光率超 5%、蒙西新疆部分地区近 10%，算力与绿电存在时空错配。

• 智算中心用电结构中 IT 设备占 45%至 60%、制冷系统占 30%至 40%、供配电及保障设施占 5%至 10%；AI 加速器是最大单一耗电源，8 卡服务器整机功耗中 GPU 通常占一半以上，2025 年八大枢纽节点平均 PUE 约 1.3、最先进降至 1.04。

• 电费成本占比高但非第一矛盾：电费在 IDC 业务成本中占比可达约 40%、AIDC 约 10%；润泽科技 2025 年 IDC 电费占比 35.2%、AIDC 占比 10.5%，表 8 显示美利云数据中心业务电费占比 62.93%、奥飞数据 38.71%、数据港 21.86%、光环新网 10.37%。

• AI 服务器对电压暂降极度敏感，电网数十毫秒的电压跌落实测即可导致 GPU 训练任务报错退出、中间数据丢失、重启成本极高；算力中心既是高耗能负荷更是高价值负荷，电力保障优先级高于电费优化，短期算力不会为电网让步。

• 机柜配电体系性升级：单柜功率从传统 IDC 的 2~5kW 攀升至 20~50kW，英伟达 GB200 超节点整机柜功耗达 120kW；800V 直流架构可降低配电损耗约 50%、减少配电系统占地约 30%，中央网信办等七部委文件首次将 800V HVDC 技术方案写进政策文件，但当前国内仍处早期试点、传统低压交流短期仍是主流。

• 备电体系从 UPS+柴发向 BESS 与构网型储能过渡：传统 UPS 通常保障 5~15 分钟应急供电；备电系统投资约占算力中心初始投资的 8%~15%，大型智算中心普遍采用 2N 或 DR 架构，上海要求 UPS 系统负载率宜控制在 40%~80%。

• 园区供电升级与绿电直连：大型智算中心从 10kV 走向 110kV 乃至 220kV 直连，110kV 对应 36~90MW 负荷、220kV 对应 90MW 以上负荷；长三角示范区周边数据中心已大量连接 220kV/110kV 干线节点并自建专用变电站；并网型绿电直连优先消纳新能源不低于 60%、上网不超过 20%，成为枢纽算力重要新选项。

• 算力负荷按 EPRI Flex MOSAIC 标准分为 L0—L3 四级：传统 IDC 基础负载占 70%~85%、昼夜波动 10%~20%以内但调节空间通常不足总负荷 10%；训练可断点续训、可降频但 GPU 闲置固定成本损失大；在线推理 L0、L1 延迟敏感，离线推理可错峰，单卡推理功耗约为训练的 50%~70%。

• 新能源出力波动通过现货市场传导为高频电价：云层遮挡可致光伏出力数秒至数分钟内骤降 30%至 70%，风电出力变化率可达装机容量的 10%至 20%每分钟；新能源装机规模超过 19.5 亿千瓦，大部分省级市场实现 15 分钟滚动出清结算，山西进一步缩短至 5 分钟。

• 算电匹配优化经济性测算：以润泽科技为例，保守估计可降低算力中心 12.5%的电费（平均电费从 0.4 元降低至 0.35 元），对其总成本产生 4%以上的优化。

• 短期结论：算电协同核心不是让算力迁就电网，而是电力完全保供、电服务算，电网购电仍是主体，重点放在电压暂降治理、备电冗余、配电架构升级和供电可靠性上；绿电直连是理论备选，经济性取决于电网费用上浮、峰谷价差扩大和储能成本下降。

• 中长期路径：中期以 DeepSeek 高峰双倍定价为借鉴推动算电联动动态价格协议，优先在 L2、L3 场景试点错峰，同步推动 800V HVDC、构网型储能、固态变压器（SST）中压直转试点；长期“新能源—构网型储能—算力”成为融合方向，构网型储能可替代传统 UPS 的“整流—逆变”环节，从“电服务算”走向“算电互济”。

论述逻辑

• 起点：AI 算力需求指数级增长使算力中心成为新的高耗能设施，电力成本占其成本 20%至 60%，2030 年用电量预计约 7000 亿千瓦时；同时新能源装机占比突破 60%、弃风弃光率超 5%，算力与绿电存在时空错配。

• 微观拆解：IT 设备占总用电量 45%—60%、AI 加速器是最大单一耗电源，但电压暂降数十毫秒即可致 GPU 训练报错退出，训练侧 GPU 闲置固定成本损失远超短时电费波动，算力机会成本高于电费优化。

• 因此短期算力不为电网让步，矛盾落在电力保障：机柜配电推向 800V HVDC、系统备电转向 BESS 与构网型储能、园区供电走向 110/220kV 直连与绿电直连，形成自下而上的体系性升级。

• 时空匹配层面：负荷可调性按 L0—L3 分级、经济约束优先于物理约束，当前峰谷价差和定价机制尚不足以驱动算力大规模让步，短期算电匹配更多是“电保算”，而非“算让电”。

• 结论推演：短期以电网购电、电服务算为主，中期待算力设施成本下降后试点价格联动、分级释放 L2/L3 可调性，长期走向“新能源—构网型储能—算力”的算电互济，并配套价格机制、标准体系与试点政策建议。

关键展望

• 短期方向：电网购电仍是主体、绿电直连为理论备选，算电协同重点在电压暂降治理、备电冗余、配电架构升级和供电可靠性，避免强制算力让电。

• 中期：随着 GPU 折旧压力缓解、现货市场 15 分钟乃至 5 分钟滚动出清、峰谷价差扩大，优先在 L2、L3 场景试点断点续训、离线推理等错峰应用；以 DeepSeek 高峰双倍定价为借鉴推动算电联动动态价格协议，并同步试点 800V HVDC、构网型储能、SST 中压直转。

• 长期：待算力设施成本进一步下降后算力对电价逐步敏感，“新能源—构网型储能—算力”成为融合方向，构网型储能提供虚拟惯量支撑并不间断电源保障；空间上结合 110/220kV 直连与绿电直连选址靠近干线电网和风光资源，时序上将 L2、L3 级任务作为柔性负荷参与电力市场。

• 政策建议：完善峰谷电价、容量电价和辅助服务市场，明确绿电直连电网费用计量规则；加快 HVDC、构网型储能、固态变压器标准与 L0—L3 分级调度标准制定；在上海临港、和林格尔、乌兰察布等典型场景开展试点，并探索算力—电力期货期权合约。

• 风险提示：技术路线与设备迭代、算力负荷可调性不及预期、新能源出力与电价波动、电网可靠性与监管政策（峰荷责任机制、脱网惩罚规则调整）、绿电直连与储能经济性、算电协同政策机制落地、以及国产 NPU 等竞争与技术替代风险。

推荐标的

• 报告未明确给出推荐标的、评级或目标价，属产业深度研究；成本结构分析中引用了算力中心运营企业数据：润泽科技（IDC 电费占比 35.19%、折旧占比 15.10%；AIDC 电费占比 10.51%、折旧占比 28.12%）、数据港（电费占比 21.86%）、奥飞数据（38.71%）、光环新网（10.37%）、美利云（62.93%），均为论据引用而非投资建议。

• 芯片环节报告梳理了主流加速芯片参数：NVIDIA B300 功耗 1200W、峰值算力 2500TFLOPS（FP16）；华为昇腾 910C 功耗 700W、峰值算力 780TFLOPS、性能达到英伟达 H100 水平；并对比 AMD、Intel、Google TPU、寒武纪、摩尔线程等产品，用于说明功耗与算力趋势，不构成标的推荐。

关键图表

图1. 算力中心常见分类一览

图2. 代表性机柜拆解示意图

图3. 表 3: 当前国内外主流加速芯片性能和应用场景

图4. 表 5: 不同电压等级的变压器容量和对应数据中心负荷

图5. 上海及周边区域公开干线电网分布情况

图6. 训练（上）和推理（下）能耗波动巨大，调节必要性高

图7. 代表性省份电力日前价格波动加大

图8. 各主流 AI 模型的词元价格随时可调，波动较快