2026年“电力_储能_云计算”ETF投资价值分析：算电协同，AI算力与新型电力系统的HALO共振

算电协同：政策驱动下的算力电力融合新范式

1.1. 核心定义、功能架构与技术特征

算力与电力协同发展（算电协同）是指以新型电力系统和全国一体化算力网为基础平台， 通过技术创新、机制改革和产业融合，实现电力系统与算力基础设施在规划建设、运行调 度、市场交易等全环节的深度协同。据中国信息通信研究院，其核心目标是打造绿色低碳、 安全可靠的算力中心集群，支撑电力系统灵活调节和数智化转型，推动数字经济与能源经 济高质量发展。AI 技术爆发式增长推动全球算力规模年均增速超 30%，然而，这种高速增 长也带来了严峻的能源问题：预计到 2030 年，我国数据中心年耗电量将突破 4000 亿千瓦 时，占全社会用电量 4%。与此同时，算力基础设施主要集中在我国东部负荷中心，依赖化 石能源供电，而西部新能源富集区却面临算力需求不足的问题，影响了绿电的消纳。算力 中心的灵活负载特性可成为破解这一困局的关键——通过 AI 调度算法将非实时计算任务转 移至绿电富集时段，理论上可提升新能源消纳率 15%以上，实现“比特”与“瓦特”的时空 耦合。

算电协同的本质，是算力系统对电力系统的深度感知、动态响应与反向驱动。算电协同并 非单一环节的技术改良，而是一套覆盖“源、网、荷、储”全链条的系统性解决方案。在 “源”侧，融合风能、光能、水能等可再生能源，构建清洁化供能体系；在“网”侧，构 建覆盖广域的智能输电网络，通过输配一体的能流调控系统，实现电能的跨区协调与精准 传输；在“荷”侧，引入算力负载预测与自适应调度策略，实现任务电耗负载的动态转移 与均衡调控；在“储”侧，部署灵活储能单元，支撑高波动负载下的稳定供能。从技术实现上看，算电协同功能架构是实现算力系统与电力系统深度融合的功能支撑体系，该架构 包含基础设施层、数据接入层、智能决策层、应用服务层、安全保障层五个层级。

1.2. 核心驱动因素

1.2.1. 政策端：国家战略布局引领算电协同产业发展方向

我国持续出台算力电力协同发展相关政策，算电协同逐步成为重点发展任务。我国高度重 视数字经济的高质量发展，出台了一系列推动算力和电力协同发展的政策文件，为两大产 业创新升级提供了指引。2023 年 12 月，国家发展改革委等部门发布《关于深入实施“东 数西算”工程 加快构建全国一体化算力网的实施意见》，首次提及“算力电力协同”；2024 年 7 月，《数据中心绿色低碳发展专项行动计划》《加快构建新型电力系统行动方案（2024 —2027 年）》对算力电力协同给出了具体部署。今年政府工作报告，进一步明确，实施超 大规模智算集群、算电协同等新基建工程。一系列政策密集出台、层层递进，有力推动算 力与电力深度协同、高质量发展。

1.2.2. 产业端：算力产业低碳转型的内在发展需求

近年，大模型训练推动算力需求呈指数级激增，直接导致算力能耗持续攀升，前沿 AI 模型 训练的峰值电力需求每年以 2.2—2.9 倍的速度膨胀，算力能耗压力日益凸显。同时，算力 中心用电增速显著高于全社会用电量增速，其用电占比也呈稳步上升态势，2024 年全球数 据中心用电量已占全球总用电量的 1.5%，且增长势头持续。从发展趋势来看，人工智能作 为算力增长的核心驱动力，其广泛应用将进一步推高算力能源消耗，根据国际能源署预计， 到 2030 年全球数据中心耗电量将接近日本全年用电总量，算力用能增长问题亟待应对。基 于此，根据中国信息通信研究院，充足可靠、安全稳定、经济节约、绿色低碳，已成为算 力产业实现可持续发展对电力供应提出的核心诉求。

1.2.3. 基建端：算电协同成新型电力系统构建的关键路径

我国新型电力系统以新能源为主体，呈现高比例可再生能源、高比例电力电子设备的 “双 高” 特征。截至 2024 年底，可再生能源装机占比已达 56%，但新能源出力受气象条件制 约，具有明显波动性与不确定性，新能源消纳压力持续加大。传统 “源随荷动” 的调度 模式已难以适应新形势，电网亟需向“源网荷储协同互动”转型。 在此背景下，算力负载展现出独特的时空灵活调度潜力：根据中国信息通信研究院《算力 电力协同发展研究报告》，在空间上，可将计算任务转移至风光资源丰富地区的算力中心执 行，实现可再生能源的就近就地消纳；在时间上，可通过训练任务错峰调度实现柔性用电， 增强电网调峰能力。算电协同由此成为破解新能源消纳难题、构建新型电力系统的重要选 择。

算电协同产业链全景：上中下游助推“算电共生”

算力电力协同发展包含算力体系和电力体系两大关键要素。在能源供给端，发电方与储能 方共同筑牢绿色电力基石：发电方负责提供光伏、风电等清洁能源；储能方则通过灵活充 放电能、平滑新能源波动，为算力运行筑牢能源基石。在此基础上，电网方与算网运营方 构成传输与调度的核心枢纽——电网方通过需求响应、电力市场交易等手段电网运行安全， 算网运营方则依托智能调度平台动态感知算力状态，将算力负载调度到最优资源节点，成 为连接“比特”与“瓦特”的桥梁。最终，云服务商、智算中心等算力供给方会成为电力 的主要消费者，实现从绿色能源到算力服务的价值转化。

2.1. 上游：发电方与储能方

我国绿电占比超 35%，但东西部供需失衡，推动“源荷互动”模式发展以优化资源配置。 当前，我国新型电力系统建设加速推进，截至 2024 年底，全国可再生能源发电量达 3.46 万亿千瓦时，约占全部发电量的 35%。然而，在绿电规模持续攀升的同时，东西部供需失 衡的矛盾却日益凸显：东部大型、超大型算力中心密集，枢纽节点负荷高度集聚，却面临 绿电资源紧张、溢价较高的问题，同时省间输送通道受限、交易时机不确定、区域市场壁 垒等因素也导致跨省绿电交易存在障碍，使得东部算力企业难以获取充足、低价的绿电。 这一现状推动了 “源荷互动” 模式的发展，根据中国信息通信研究院： “荷随源转” ：推动具备条件的算力中心与清洁能源基地协同规划建设，缓解算 力与电力资源在空间格局上的供需矛盾。 “源随荷建”： 算力企业通过自建新能源发电项目满足自身绿色绿电用能需求。

算力中心储能向新型储能系统转变，容量与成本仍是规模化应用的主要掣肘。储能系统的 建设可以根据其应用场景分为电源侧、电网侧和负荷侧三种储能模式。 当储能建设在电源侧时，主要服务于发电企业平滑可再生能源出力、进行调峰调频， 从而满足电力上网需求； 当储能建设在电网侧时，主要用于保障电网的安全稳定，提升供电质量，减少电网升 级和扩容的成本； 当储能建设在负荷侧时，主要利用峰谷电价等价格机制获利，降低用户用电成本，同 时可作为应急电力，提升用电可靠性。 算力中心正探索以锂电池、液流电池、氢储能等新型储能系统替代传统柴油发电机作为备 用电源。这类储能方案在提供环保高效应急电力供应的同时，能通过参与电网调峰创造额 外收益。同时，当前算力中心储能仍面临容量难以匹配兆瓦级需求、初期投资较高等瓶颈。 未来需研发大容量、高安全性的储能系统，并探索集群间的储能共享机制，以提升设备利 用率和投资效益。

2.2. 中游：电网方与算网运营方

算力中心对供电系统的稳定性和可靠性要求极高，因此需要针对算力中心用户开展专门的 高可靠供配电网设计和技术应用，确保电力供应的稳定性和安全性。中关村科学城数字能 源城市综合体项目通过 10kV 柔性直流供电双环网结合柔直开闭站的供电架构，有效提高算 力中心供电可靠性。 算力负载调度，精准匹配算电时空供需。北京邮电大学、紫金山实验室等发布的《算电协 同技术白皮书》中提到随着大规模算力基础设施的持续建设，算力系统对电力系统的依赖 日益加深。在此背景下，算力设施已不再是传统意义上的被动用能方，而是逐步演变为具 备柔性调节能力的负荷资源，在新型电力系统建设中发挥积极作用。与仅具备时间维度调 节能力的常规负荷不同，算力中心可以通过算力网络将负载转移到其他服务器上运行，是 一种兼备时间和空间调节潜力的特殊柔性负荷。通过灵活引导算力负载的执行时间和地点， 算力负载调度可有效增强电力系统的运行灵活性，同时降低算力中心自身的用能成本。