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　　算力与电力的深度融合，正在成为数字新基建的核心命题。海博思创也将算电协同列为未来重点布局的场景之一 。

　　一个高价值场景的诞生

　　算力中心为何成为储能企业重点布局的方向？海博思创创始人
、董事长、首席执行官张剑辉提出两大核心逻辑：用电增长快 、电价承受度高
。

　　从用电负荷来看 ，算力中心是未来五年增速最快的领域。据估算
，到“十五五”末，算力中心用电将占到全社会用电的8%以上 。预计2030年 ，数据中心电力负荷达1.1亿千瓦、年耗电量5257亿千瓦时，其中绿电需求约4200亿千瓦时。

　　“一旦出现杀手级的C端或B端应用
，用电将呈指数级增长
。 ”张剑辉判断，未来五年内 ，算力中心场景的储能需求甚至有望超过传统的独立储能。

　　从成本容忍度来看
，算力中心用电成本在总投资中占比相对有限 。以 3000P算力中心为例，服务器投资约10亿元 ，年用电量不足1亿度
。相较于硬件投入与算力产出
，电价边际波动对整体运营成本影响较小。这意味着，相较独立储能 ，算电协同场景可为储能电站带来更可观的盈利空间 。

　　如何实现真正的算电协同

　　算电协同
，建立在一个重要前提之上：部分算力需求可延时满足
。大模型训练
、科学计算、影视渲染 、数据挖掘等任务，具备可调度特性。基于这一特性 ，算力中心可在电价低谷时段满负荷运行
，在电价高峰时段降载或错峰运行，实现算力负荷随电价灵活调度 。

　　另一方面 ，储能作为“时间搬运工
”，可将风电
、光伏等低价电量存储起来
，在算力高峰时段释放，把低成本绿电转化为高价值算力输出
。算力与电力由此实现时空双重优化配置。

　　张剑辉表示 ，真正的算电协同
，应实现电力随算力需求动态调度、算力随电力供给灵活响应，通过预判与自主调节 ，实现“算随电走 、电随算调”的双向协同 。

　　未来
，依托储能系统的灵活调节功能，可实现电能与算力的价值转化
。我国绿电富集区域有望成为“算力输出基地 ” ，成为重要的经济增长引擎。

　　算电协同解决方案

　　未来
，储能将不再局限于应对突发断电的备用电源，而是成为支撑算力中心稳定
、经济、绿色运行的电力架构核心调度单元 。针对差异化需求 ，海博思创形成了发电侧配储 、机房侧配储两大解决方案。

　　发电侧配储以绿电直连与储能配置为核心
，可满足算力中心80%—90%的绿电消纳需求，同时降低综合用能成本
。

　　机房侧配储聚焦高端算力对电能质量的严苛要求。尤其是面向AI推理的算力场景 ，其功率变化速度快
、波动幅度大，对供电的连续性与稳定性提出了更高标准 。

　　算电协同的最终目标
，是构建“新能源+储能+数据中心
”的一体化协同发展模式
。储能通过锁定风光新能源的弃电与现货低价电，在绿色转型、经济性 、供电可靠性三方面实现综合提升。

　　AI的反向赋能

　　算电协同并非储能对算力的单向支撑 ，反之
，算力也在为储能产业赋能 。

　　目前，海博思创已将AI技术应用于储能电站的项目规划
、产品设计、安全预警 、故障预测、运维及电力交易等全生命周期
。在运维阶段 ，AI可以实时生成多维度的性能评价
，实现自动故障预警，自动生成解决方案 ，指导现场准确高效解决问题
，守护电站安全。

　　电力交易是AI深度赋能的另一重要场景 。依托海量运行数据，系统需每日预测节点电价走势 ，综合考虑新能源出力
、气象、电网阻塞 、市场报价策略等多重变量进行决策
。

　　传统模型已难以适配复杂决策需求
，通过AI持续迭代推演，可显著提升交易策略精度与电站收益水平。“AI驱动的电力交易能力 ，已经成为公司核心竞争力之一 。”张剑辉说
。（华柏）

（文章来源：经济参考网）