“十五五”首年算电协同全面提速——从青海年减碳15.8万吨到安徽3分钟跨城迁移，绿电与算力正在全国范围内“双向奔赴”- 大数跨境

“十五五”首年算电协同全面提速——从青海年减碳15.8万吨到安徽3分钟跨城迁移，绿电与算力正在全国范围内“双向奔赴”

新数字能源

2026-04-20

导读：一个意味深长的数据：2025年，青海省内主要算力中心的绿电使用比例已经超过90%，全年减碳量达到15.8万吨。

一个意味深长的数据：2025年，青海省内主要算力中心的绿电使用比例已经超过90%，全年减碳量达到15.8万吨。与此同时，在两千公里外的安徽，一场只需3分钟就能将算力任务从合肥“搬”到淮北的调度测试刚刚完成，单机用电负荷飙升50%。而国家电网监测调度中心的大屏上，青海正在推进一项跨省算力调度试验——当东部数据中心遇到用电高峰或本地绿电不足时，算力任务可以像“搬家”一样实时迁移到青海，“哪里绿电多、电价低，算力就流向哪里”，该试验将于今年年内完成。

这不是三个孤立的事件，而是一场全国范围内算电协同大棋局的同步落子。2026年，随着算电协同首次写入政府工作报告和“十五五”规划纲要，中国正在经历一场“比特”与“瓦特”深度耦合的基础设施重构。这篇文章将带你拆解这场“双向奔赴”背后的技术路线、实践图谱和产业逻辑。

2026：算电协同从技术探索升格为国家战略

算电协同并非2026年才出现的新概念。早在2023年，行业就已经开始讨论算力与电力的协同问题。但真正让这个概念走向聚光灯下的，是今年3月2026年政府工作报告的全文公布——“打造智能经济新形态”的举措中明确提到，“实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程”。这是“算电协同”首次在政府工作报告中出现，随即引发市场高度关注。

紧接着，“十五五”规划纲要也作出相应部署，提出“推动绿色电力与算力协同布局”，构建多层次算力设施体系和全国一体化算力网。算电协同由此完成了从技术探索到国家顶层设计的身份跃升。

这个时间节点的选择并非偶然。国际能源署在4月8日剑桥能源周上发布了一组关键数据：2023至2026年间，全球数据中心电力消费年均增长率达18%，AI计算占比从15%激增至35%。这意味着全球数据中心的电力消费正在以惊人的速度膨胀，而AI大模型训练的爆发是主要推手。

中国面临的挑战更加尖锐。一方面，AI产业的战略地位决定了算力基础设施必须超前布局；另一方面，“双碳”目标的约束意味着新增算力不能无节制地消耗化石能源。算电协同的本质，就是在这两个“硬约束”之间找到一个动态平衡点。正如有评论指出的：

算电协同背后，是人工智能与能源产业深刻的关系变革——当AI以惊人速度重塑世界，曾经单向的“用电依赖”，正升级为决定彼此命运的深度耦合。

三城样本：算电协同的三种“打开方式”

算电协同不是一个放之四海而皆准的标准答案。在青海、安徽、内蒙古三个典型的“算电协同高地”，我们看到了三种截然不同但又殊途同归的实践路径。

青海：“绿电富矿”的本土消纳之道

青海是中国清洁能源禀赋最优越的省份之一。截至2025年底，全省电力总装机达8450万千瓦，新能源装机占比73.7%，清洁能源发电量占比89%，新能源装机与发电量“双主体”地位稳固。但绿电富余也带来了消纳难题——风光发电具有间歇性和波动性，“看天吃饭”的特性导致部分时段绿电出力远大于本地用电需求，只能被迫弃风弃光。

青海的解法是：让算力中心成为绿电的“超级用户”。青海已建成国内首个清洁能源和绿色算力调度中心，融合全省能源预测、电价政策、算力负荷特征等数据构建调度模型，引导高耗能算力任务在风光充裕、电价低谷时段规模化运行。

具体怎么操作的？调度中心会为算力中心提供最优用电方案——比如，如果光伏发电在9点到17点是出力高峰，算力中心就把主要算力任务集中在这个时段执行。国网青海电力搭建的电碳分析和绿电溯源场景，还能精准追踪每一度绿电的去向。2025年，青海省内算力中心绿电消纳同比提高了超40%。

更值得关注的是，青海正在将这种模式从省内推向跨省。青海西宁对浙江杭州的跨省实时算力调度试验正在进行中——把青海的绿色算力服务于千里之外的新一线城市智慧民生等领域。当东部数据中心遇到用电高峰、电价较高或本地绿电不足时，青海就可以承接其实时算力任务。

安徽：算力“搬家”的省域调度样本

安徽的思路与青海不同。安徽面临的问题是典型的“省内资源错配”：合肥、芜湖等城市算力需求集中、负荷压力大，而皖北地区绿电资源丰富、消纳空间多。截至2025年11月底，安徽全省智能算力规模已达4.8万P，今年计划超过6.5万P。如此庞大的算力规模如果全部集中在合肥等负荷中心，将对当地电网造成巨大压力。

4月15日的填谷调度测试给出了解决方案：算力任务跨区域迁移。测试当天，国网安徽电力营销服务中心发起电力负荷调节需求，中国电信安徽公司将合肥南岗园区的实时算力任务平稳转移至淮北电信云计算中心，3分钟后完成交接，淮北中心单机用电负荷上升50%。

这背后的技术支撑体系值得细看。国网安徽电力指导虚拟电厂主动聚合数据中心资源，接入新型电力负荷管理系统，构建精细化负荷监测体系，实现算力与新能源消纳同频共振。国网安徽电力营销服务中心表示，下一步将积极探索“算力飞地”发展模式。

内蒙古：“点对点”绿电直供的极致示范

如果说青海是“本地消纳”模式，安徽是“省内迁移”模式，那么内蒙古和林格尔走的是“绿电直供”的第三条路。

和林格尔“点对点”数据中心集群绿电直供项目已并网发电，绿电占比超过85%，计划2026年底完成全部三期建设。全国首个数据中心绿电直连源网荷储一体化项目——中金数据乌兰察布零碳算力基地也于去年正式投产，实现了全国率先并网发电。

绿电直供的优势是“极致低碳”。数据中心直接接入风电或光伏场站，不经公共电网中转，从物理层面确保了每一度电的绿色属性。但它的局限性也很明显：数据中心必须建在风光资源丰富且远离负荷中心的偏远地区，对数据传输延迟要求苛刻的算力任务（如自动驾驶、金融高频交易等）并不适用。

算电协同的三个关键技术赛道

综合青海、安徽、内蒙古三地的实践，可以梳理出算电协同落地的三个关键技术方向。

赛道一：算力-电力联合调度平台

无论是青海的“清洁能源和绿色算力调度中心”，还是安徽的“新型电力负荷管理系统+虚拟电厂”，核心都是同一件事：建立一套能够实时感知电力供需状态和算力负载状态的联合调度平台。

这套平台的技术难点在于：电力和算力分属两套完全不同的调度逻辑。电力调度遵循的是“秒级响应”的物理规律，而算力调度面对的是“毫秒级”的计算需求。如何让两者在同一个时间尺度上协同决策，是平台设计的关键挑战。青海调度中心的做法是“打好提前量”——根据全省清洁能源的历史出力情况和算力中心历史负荷数据，为算力中心提供次日的最优用电方案，在日前调度层面实现协同。

赛道二：跨区域算力任务迁移

安徽测试的核心技术就是算力任务跨区域迁移。这需要解决三个层面的问题：一是网络层面，必须确保数据高速传输且不丢失；二是任务层面，必须保证迁移过程中业务不中断；三是能源层面，必须确保迁移后的用电负荷与迁入地的绿电供给匹配。

从安徽测试的数据看——3分钟完成交接、单机负荷上升50%——这三个层面的技术障碍已被初步攻克。但能否从“单次测试”走向“常态化运行”，还需要大量工程实践验证。

赛道三：绿电溯源与碳算认证

随着刘烈宏明确提出新建算力设施绿电应用占比达到80%以上的目标，绿电溯源成为刚需。青海已经在这方面先行一步——搭建了电碳分析和绿电溯源场景，能够精准溯源清洁能源功率流向。甘肃的零碳园区方案更进一步，提出了基于区块链的“电—碳—算”协同认证机制，为算力提供“零碳证明”。

这一赛道的价值不仅在于技术本身，更在于它打通了算力的绿色价值变现通道。一个经过权威认证的“零碳算力”，在国际绿色贸易壁垒日益严苛的背景下，可能比普通算力拥有更高的溢价空间。

产业链机遇：谁在“算电协同”中获益？

算电协同的加速推进，意味着一条新的产业链正在形成。哪些企业能够从中受益？

数据中心运营方首当其冲。通过参与算电协同调度，数据中心可以将用电时间调整到电价低谷时段，显著降低运营成本。按照青海的经验，一个绿电使用比例超过90%的数据中心，其电费支出可能比传统数据中心低20%-30%。

虚拟电厂运营商迎来黄金窗口期。安徽方案中明确将数据中心作为虚拟电厂的重点聚合资源，一个千P数据中心1小时耗电约10万千瓦时。聚合多个数据中心组建虚拟电厂，参与需求响应和辅助服务市场，商业前景广阔。

智慧调度软件供应商也将受益。算电协同需要一套能够跨电力系统和算力系统的智能调度软件，目前国内能够提供成熟解决方案的企业还不多，市场格局远未定型。

储能设备厂商同样不会被边缘化。虽然安徽测试号称“不依赖储能”，但在很多场景下——尤其是无法进行算力迁移的低延迟任务场景——储能仍然是数据中心参与电网调节的必备设施。AIDC专用储能系统的需求正在快速释放。

【声明】内容源于网络

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