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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）