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29项任务、24次提“协同”、13次提“绿电”！四部门印发AI+能源行动方案，“算电协同”站上国家战略C位，新型储能和绿电产业有望“爆发”
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29项任务、24次提“协同”、13次提“绿电”！四部门印发AI+能源行动方案，“算电协同”站上国家战略C位，新型储能和绿电产业有望“爆发”

29项任务、24次提“协同”、13次提“绿电”！四部门印发AI+能源行动方案，“算电协同”站上国家战略C位，新型储能和绿电产业有望“爆发” 新数字能源
2026-05-21
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导读：国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》），部署29项重点任务，力求加快构建“人工智能+”能源发展新格局
2026年5月8日，一份重量级文件让整个能源和科技行业为之一振。
国家发展改革委、国家能源局、工业和信息化部、国家数据局四部门联合印发《关于促进人工智能与能源双向赋能的行动方案》（以下简称《行动方案》），部署29项重点任务，力求加快构建“人工智能+”能源发展新格局 。在这份文件中，“协同”一词出现了24次，“绿电”一词出现了13次，两大关键词成为政策焦点 。
这不仅是AI产业的利好，更是能源行业的一次战略性机遇。当AI学会“管电”，当算力深度耦合电力，万亿级市场正在加速开启。
01
“双向赋能”的核心逻辑
《行动方案》的核心框架，用一句话概括就是：能源支撑AI发展，AI赋能能源转型。
在“能源支撑AI”一侧，文件聚焦三大任务：保障算力设施安全可靠的能源供给、推动算力设施绿色低碳转型、促进算力电力高效经济协同 。核心要求包括：统筹优化能源资源与算力布局；提高算力设施多元电力供给能力；持续提升算力设施绿电占比和能效水平；加强算力与电力协同运行，强化算电协同市场机制建设 。
在“AI赋能能源”一侧，同样聚焦三大任务：开放能源领域人工智能高价值应用场景、挖掘能源领域数据价值、强化能源领域人工智能模型创新 。具体包括：挖掘能源高价值场景并推动规模化应用；推动能源领域高质量数据集建设；加快能源专业模型技术攻关，加强AI前沿技术在能源领域的研发应用 。
围绕构建协同发展生态，文件还要求开展“人工智能+”能源标准化提升行动，探索建立安全治理体系，促进国际交流合作，构建复合人才培养体系 。
四部门设定的时间表也相当清晰：到2027年，支撑AI创新发展的安全、绿色、经济的能源保障体系初步构建，能源领域高价值场景逐步开放应用，能源高质量数据集共建共享机制初步建立 ；到2030年，AI算力设施的清洁能源供给保障能力、能源领域AI专用技术研发和应用达到世界领先水平 。
02
“算电协同”何以成为“C位”关键词？
24次出现“协同”，并非偶然。
所谓“算电协同”，就是将算力设施的用电特性纳入电力系统的调度运行体系，让算力负荷从“纯粹的用电大户”变成“灵活的调节资源”。思路很清晰：电价低谷、绿电富余时，增调算力任务；电价高峰、电网紧张时，调减非紧急计算任务。如此一来，AI产业获得更低成本的稳定电力，电网获得更平滑的负荷曲线，绿电消纳率进一步提升——三方共赢。
国家数据局局长刘烈宏此前已明确表态，将会同相关部门大力推进算电协同工程，确保枢纽节点新建算力设施绿电应用占比达到80%以上 。
《行动方案》在此基础上进一步提出了“完善算力设施绿电直连政策”和“强化算电协同市场机制建设”两大举措。前者鼓励新建算力设施与可再生能源发电企业签订多年期绿色电力交易合同，提升绿电消费比例与供应稳定性 ；后者则从市场机制层面为算力和电力的深度协同提供制度保障。文件还提出，探索核电、氢能等能源以直连方式为算力设施供能，拓宽清洁能源供给渠道 。
03
AI能给能源行业带来什么？
如果说“能源支撑AI”是在解决“算力吃什么”的问题，那么“AI赋能能源”则是在回答“能源怎么更聪明”。
新能源功率预测
新能源功率预测 是AI在能源领域最具代表性的应用场景之一。云南作为新能源装机占比超过50%的省份，山地地形复杂，风光出力的波动性极强 。云南省刚刚发布的《推进“人工智能+”能源高质量发展实施方案》将功率预测列为重点方向，推动AI在设备健康预警、智能运维、资源评估等环节深度应用，提升新能源全生命周期精细化运营水平 。
电力交易与现货市场
电力交易与现货市场 也是AI大展身手的领域。远景能源已构建“天机”气象大模型与“天枢”能源大模型，可实现风光新能源功率预测、电力交易智能决策，帮助储能在系统中实现价值最大化 。AI对能源交易的影响，类似于高频交易对金融市场的重塑——在电价波动的毫秒级尺度上，AI可以发现人工交易员无法捕捉的套利机会。
源网荷储一体化智能调度
源网荷储一体化智能调度 是更高阶的应用。工业园区可以利用AI实现电、热、氢等多种储能形式的协同调度，支撑区域综合能源系统的稳定运行和低碳优化 。在一个典型的工业园区场景中，“源—网—荷—储—碳”智能管控平台可接入电、气、热、冷及分布式光伏/储能、空压站、暖通等数据，基于AI预测与优化实现分时电价下的负荷削峰填谷、多能协同调度、设备能效诊断与故障预警、碳排放自动核算与减排评估 。
04
绿电+储能=“爆发”？
《行动方案》发布后，业内最一致的判断是：新型储能和绿电产业有望迎来“爆发式”增长 。
逻辑链条很清晰：AI算力的快速增长正在对电力供应构成空前压力，而解决这一矛盾的最大公约数就是“绿电+储能”。
厦门大学中国能源政策研究院院长林伯强在接受采访时表示，只要储能规模足够大，绿电就可以更深度融入新型电力体系，从而支撑人工智能产业发展 。
海博思创董事长张剑辉的表述更具体：“绿电加储能或许是未来终极能源解决方式之一” 。双登股份董事长杨锐则指出，“AI+算电协同”将使储能角色发生根本性变化，储能将成为算力基础设施的标配 。
从数据看，这个判断是有支撑的。根据多家机构的预测，中国AI数据中心的用电量在2026—2030年间的复合增长率超过40%。如果绿电占比要提高到80%以上，储能作为绿电的“缓冲池”，其装机需求将同比例放量。《行动方案》的发布，等于从国家战略层面为这一趋势按下了加速键。
05
地方先行：云南率先落地实施方案
顶层文件发布仅12天后，云南省率先拿出了地方版“施工图”。
5月20日，云南省发展改革委、省能源局印发《云南省推进“人工智能+”能源高质量发展实施方案（2026—2030年）》，围绕电网、水电、新能源、火电、煤炭、油气、能源新业态和多元融合场景等八个方面，提出31个具体“人工智能+”应用场景 。
到2027年，云南目标打造10个以上“人工智能+”能源典型应用场景，“绿电+智算”产业集聚区初见成效 。到2030年，形成面向全能源品种智能调度集群，建成覆盖能源产供储销智能体体系 。
云南还提出统筹昆明万溪冲智算产业园及玉溪、保山等“绿电+智算”项目，推广“算力券”政策，开发算电协同调度模型，将智算负荷打造成灵活的“绿色电力消纳器” 。这一做法充分利用了云南水电资源丰富的天然优势——清洁能源占比高、电价有竞争力，恰好契合AI产业对低成本绿电的刚性需求。
从国家四部门联合发文到云南率先落地，AI与能源的“双向奔赴”正在从政策概念走向真实的项目现场。29项任务、24个“协同”、13个“绿电”，每一个数字背后，都对应着一个正在被重写的产业规则。
当AI开始管电，当算力深入电网，一场以“协同”为名的能源变革，正在重塑中国经济的底层基础设施。而这场变革的序幕，才刚刚拉开。

【声明】内容源于网络
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