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文档简介

2026年中国算电协同研究报告——数字经济与能源安全双轮驱动的战略底座概览标签:算电协同

、算力

、电力

、AI

、智算中心

、工业互联网

、电源

、电网、储能

、云计算

、绿电

、源网荷储

、新型电力系统

、能源数字化

、边缘算力

调度

、数据中心

、电化学储能

、抽水蓄能

、氢储能

、碳中和行业概述:算电协同的内涵与核心特征算电协同是算力与电力系统深度耦合的系统模式,具备供需适配、跨域协同等核心特征算电协同是算力基础设施与新型电力系统深度耦合

,通过智能调度实现算力与电力双向协同

、供需动态匹配

,以保障算力稳定供给

、推动电力系统低碳高效运行的系统性运行模式。它具备供需动态适配

、跨域资源协同

、数智化管控

、能效优先

、多主体参与等核心特征。资料来源:中国信通院,行行查研究中心©2026HangHangCha算电协同构建双向赋能体系,涵盖多阶段、融合业态等,贯穿全生命周期,推动算电深度融合

算力电力协同发展体系构建双向赋能逻辑:算力对电力提出可靠

、安全

、经济

、低碳要求

电力为算力提供负荷灵活调节与数智化支撑;体系涵盖四大发展阶段

、源网荷储多向融合业态

、六大落地举措

,贯穿全生命周期

,推动算电深度融合。资料来源:中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha行业概述:“算力+电力”协同发展的产业体系行业概述:发展算电协同的现实背景算力需求爆发、电力供需错配叠加双碳倒逼,算电协同已升级为国家级新基建战略部署算电协同发展由多重核心背景驱动:算力需求指数级爆发推高数据中心用电规模

电力供需东西部时空错配加剧电网调节压力

,双碳目标倒逼算力设施绿色化

,叠加国家“东数西算

”等顶层设计落地

,使其升级为国家级新基建战略部署。资料来源:中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha行业概述:发展算电协同的驱动因素算力爆发、能源转型、政策引领、资源错配等,共同构成算电协同发展的核心驱动要素算电协同发展由多重核心要素驱动

,涵盖算力需求指数级爆发

、能源绿色转型倒逼

、国家战略顶层引领

、算力电力资源空间错配优化需求

,以及数字技术成熟赋能

,共同推动算力与电力系统高效协同

,支撑产业升级与双碳目标落地。资料来源:中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha算电协同具备多维战略价值

,可优化算力与电力时空资源配置

,保障算力基础设施稳定运行

,助力双碳战略落地

,强化电网安全柔性调节能力

,支撑数字经济高质量发展

,优化

“东数西算

工程布局

,推动算力产业与新型电力系统协同升级。行业概述:算电协同的战略意义算电协同可优化资源配置、保障算力稳定、助力双碳、强化电网调节资料来源:国家发改委,国家能源局,行行查研究中心

©2026HangHangCha算力侧构建涵盖算力能效优化

、负荷柔性调控

、集群智能调度

、设施低碳适配的核心技术体系

,聚焦能效提升

、柔性调度

、低碳适配等维度

,为算电协同提供算力端关键技术支撑

,赋能算力与电力系统高效协同运行。核心技术:算电协同算力侧聚焦能效、柔性调控等维度算力侧可以实现算力负荷动态匹配、算力资源跨域优化与算力基建的低碳高效运行资料来源:国家发改委,中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha核心技术:算电协同电力侧呈现高弹性、强调度、低碳化的特点电力侧可以实现源网荷储高效联动、负荷柔性调节与绿电规模化消纳电力侧构建涵盖数字化感知

、新型电力系统调度

、新能源消纳适配

、储能协同配置

、电网柔性调控的核心技术体系

,聚焦系统稳定

、新能源消纳与柔性调控

,为算电协同筑牢能源端安全稳定

、高效供给的保障基础。资料来源:中国信通院,北京邮电大学,紫金山实验室,行行查研究中心

©2026HangHangCha源网荷储一体化作为算电协同核心支撑技术

,面向算力中心场景

,整合电源侧(新能源)

、电网侧

、负荷侧

、储能侧(电化学

、抽水蓄能

、氢储能)

四类资源

,依托多向互动机制

,实现能源高效利用与全局优化配置,赋能算电协同能源调度与低碳运行。核心技术:源网荷储一体化实现算电协同算力中心源网荷储一体化旨在通过整合电源侧、电网侧、负荷侧和储能侧资源资料来源:中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha算电双向协同依托核心技术,实现数据互通与资源互济,为算电一体化运行提供关键技术支撑

算电双向协同依托联合调度决策

、供需匹配优化

、实时交互通信

、跨域资源协同

、安全可信管控等核心技术

,实现算力与电力端数据互通

、决策联动

、资源互济

,为算电一体化运行提供关键技术支撑。资料来源:北京邮电大学,紫金山实验室,行行查研究中心

©2026HangHangCha核心技术:算电双向协同产业链:算电协同产业链呈现跨域融合、技术密集、双向联动的特点算电协同涵盖上游硬件能源、中游调度集成、下游算力载体应用,构建全链条产业支撑体系算电协同构建覆盖上游硬件能源

、中游调度集成

、下游算力应用的全链条双向产业体系

。上游算力硬件与电力能源装备提供底层支撑

中游以一体化调度为核心枢纽

,实现算力电力实时联动

,下游依托智算中心等载体落地应用

,推动能源优化与产业价值转化。资料来源:行行查研究中心

©2026HangHangCha应用场景:算电协同推动智算中心从“刚性用电”转型为“柔性协同”算电协同核心载体,可动态适配算电供需、消纳绿电、提升能效,助力算力产业低碳转型智算中心作为算电协同核心应用载体

,通过供配电协同

、智能温控

、储能联动等技术

,动态适配算力与电力供需

,优先消纳绿电

、平抑电网波动

,优化能源结构

、降低单位算力能耗

,支撑高端算力落地

,推动算力产业低碳转型。资料来源:中国信通院,国家发改委,行行查研究中心

©2026HangHangCha应用场景:算电协同实现工业互联网用电负荷与生产任务的精准匹配算电协同核心产业场景,可实现资源一体化调配与能源优化,赋能工业数字化低碳转型算电协同作为工业互联网核心动态场景

,通过算力负荷动态调度与电力系统深度对接

,实现工业资源一体化调配

、能源优化

,保障生产算力供给

,提升算力利用与新能源消纳

,赋能工业数字化与绿色低碳转型。资料来源:中国信通院,工信部,行行查研究中心

©2026HangHangCha市场规模:全球及中国算电协同市场规模呈高速扩张态势全球及中国算电协同市场规模高速增长,数据中心用电量持续攀升,并呈现大幅扩张态势中国节能协会碳中和专业委员会预测

,2030年全球算电协同市场规模预计将超过3000亿美元

。中国信通院

、赛迪顾问等机构预测

,2030年中国市场将突破1万亿元;同期全球数据中心用电量大幅攀升

,全球2030年用电量较2024年将实现翻倍

中国也将达到3000-7000亿千瓦时

,产业增长动能强劲。资料来源:中国节能协会碳中和专业委员会,中国信通院,赛迪顾问,IEA,中国信通院,行行查研究中心

©2026HangHangCha国内外龙头企业从芯片、调度、绿电等维度布局算电协同,构筑多元技术方案与产业支撑体系

算电协同竞争格局呈现国内外龙头企业协同布局态势

,全球企业聚焦芯片

、调度等技术方向

国内企业发力算力调度

、绿电适配等领域

,共同构建多元技术方案与产业支撑体系

,推动算电协同产业发展。资料来源:各公司官网,行行查研究中心

©2026HangHangCha竞争格局:龙头企业加码布局,引领算电协同产业发展全球算电协同行业代表性企业国内算电协同行业代表性企业政策法规:国家算电协同核心政策梳理国家多部门与国务院相继出台政策,为算电协同提供制度支撑、布局指引与新基建保障国家多部门及国务院陆续出台系列政策

,涵盖电力市场建设

、算力电力协同布局

、数据中心低碳发展

、算电协同新基建等领域

,为算电协同提供制度支撑

、布局指引与新基建保障

,推动算力与电力系统深度协同发展。资料来源:各政府公开资料整理,行行查研究中心

©2026HangHangCha算电协同面临供需时空错配、绿电适配失衡、数据标准壁垒及跨行业协同缺失等核心制约瓶颈

算电协同发展面临多重核心瓶颈:算力与绿电供需时空错配致跨区域调度效率偏低;绿电间歇性与算力高可靠性需求存在平衡难题;数据互通壁垒与标准体系不统一制约高效协同;跨行业协同机制缺失

、行业联动不足

,难以释放协同价值。资料来源:行行查研究中心

©2026HangHangCha观点分析:实现算电协同的核心难点算电协同赋能算力与电力产业,支撑双碳及数字转型,催生新业态,构建协同共生的产业生态

算电协同深度赋能算力与电力产业

,推动算力产业降本增效

、绿色算力规模化普及

,优化电力系统负荷结构

、提升绿电消纳水平

,支撑数字经济与双碳目标落地

,催生上下游新赛道与商业模式

,构建协同共生的新型产业生态。资料来源:行行查研究中心

©2026HangHangCha观点分析:算电协同对上下游相关产业的影响观点分析:算电协同朝着智能化

、一体化、低碳化演进算电协同以智能预判、深度融合、绿电适配为核心,实现调度优化、一体化运行与低碳发展算电协同技术以智能预判

、深度融合

、绿电适配为核心

向智能化

、一体化

、低碳化方向演进

,通过AI大数据预测

、算力电力端深度融合

、绿电适配等路径

,实现调度优化

、全流程一体化运行与低碳发展

,支撑算力与电力系统高效协同及双碳目标落地。资料来源:行行查研究中心

©2026HangHangCha本报告涉及的所有内容(包括但不限于数据

、文字

、图表等)均系行行查研究中心依据公开数据资料整理

、编辑

、绘制

,研究中心力求但不保证该信

息的准确性和完整性。受研究方法和数据获取资源的限制

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、删节和修改。Allcontentsinvolvedinthisreport(includingbut

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