我国的电力能源结构，发生了一个很有意义的变化：

据国家能源局数据，今年上半年，我国煤电发电量为2.5万亿千瓦时，占总发电量比重降至49.7%，半年发电量占比首次低于50%。

与此同时，可再生能源贡献了全部发电量的41.2%，可满足全社会近四成用电需求。

在用电侧，国家将电解铝、钢铁、水泥、多晶硅以及国家枢纽节点新建数据中心首先纳入绿色电力消费比例要求，这些高能耗行业也成为推动全社会绿色电力消费的先锋。

2026年是“十五五”开局之年，也是我国从能耗双控全面转向碳排放双控的第一年。随着政策重心转变，重点行业绿色低碳转型和绿电消纳比例进入到更具强制性的阶段。为直观了解碳排放双控背景下企业转型的做法，我们进一步将视角投向其中一环——绿电的消纳，以采访多家高能耗行业企业和电力专家的方式，了解绿电的落地情况，以及人工智能（AI）在绿电发展中的角色。

让绿电更稳定

相比煤电和水电，以太阳能、风能、生物质能等可再生能源为“燃料”的绿色电力属于“靠天吃饭”，更具波动性。因此，将绿电接入电力系统，就意味着对用电负荷预测、储能配置和电网侧调节能力提出了新要求。面对新需求，AI开始发力。

“通过结合卫星遥感、地面气象站观测、历史天气等数据，AI技术能够实现高精度气象预测。”中国通信院泰尔实验室副总工程师齐曙光表示，“目前，新能源发电短期和超短期天气预测的精度最高可达90%左右。”

齐曙光表示，AI的预测与分析能力，能够让绿电与传统电力实现高效互补。

“当系统预测到未来几天阳光充足、风力较强时，就会建议传统发电系统减少出力，为风光电腾出更多空间。”她解释说，“而当预测到天气变化将导致新能源发电量下降时，传统电源就会迅速补位，确保供电稳定。”

在实际应用层面，数据中心及水泥等高能耗行业以自建“光伏+储能+微电网”系统的方式，就地消纳绿电。

今年，海螺集团（下称“海螺水泥”）在芜湖白马山水泥厂建成全绿电示范工厂，通过“光伏+储能+微电网”系统实现了“自发自用、余电存储、智能调控”的绿色能源供给体系。

“目前，白马山水泥厂使用的绿电占总用电量的21%。”海螺水泥相关负责人表示，“厂区内分布式光伏的发电，会优先用于生产环节。”

在济宁海螺全绿电工厂，济宁海螺利用光伏、风力、生物质等可再生能源和水泥生产过程中所产生的余热、垃圾发电，厂区实现了电力自给自足，基本不再需要额外购电。

除高能耗企业外，我国还鼓励重点用能单位使用绿电，激发全社会的绿电消费潜力。在政策推动下，部分单位主体通过售电公司采购绿电，即使不自建供电系统，也能获得相对稳定的绿电供给。

自2021年9月全国开放绿电交易试点任务以来，银泰百货开始以绿电交易的形式购入绿电。据介绍，由于绿电的波动性，银泰百货不用执行100%绿电结算，而是根据实际供电量灵活结算。

“如果遇到天气等客观因素造成绿电结算量达不到购电合同的约定值，电网会统一下调绿电结算规模。”银泰百货相关负责人表示。由于有传统电力兜底，购入绿电后原有的供电保障不变，银泰百货的用电也不会受到绿电波动的干扰。

今年1-5月份，银泰百货在安徽、陕西、北京辖区门店的绿电使用占比为64.71%，占银泰百货全国门店总用电量的15%。

让绿电更灵活

绿电因为没有“燃料”成本，只要有风、光等资源就能对外供电，因此比煤电更需要灵活性。专家表示，AI 能根据企业的生产节奏、实时电价以及绿电供应情况，智能调整用电策略。

“在绿电充足的高峰时段，主动提升用电或安排更多任务运行；在电价较高时，自动暂停一些非关键任务，将其调整到电价更低的时段执行。”齐曙光表示，“通过这样的智能调节，绿电能够在最合适的时间得到更充分的消纳。”

在海螺水泥的白马山水泥厂，通过微电网的智能调节，实现了“谷电储能、峰期放电”的绿电运行模式。白天，厂区优先利用光伏发电替代高成本尖峰电价用电，同时将就地消纳后的富余电量储存，保障用电高峰时段及夜间生产使用。

“这一运行模式，既降低了尖峰电价支出，也提升了绿电消纳比例。” 海螺水泥相关负责人表示，“厂区光伏发电实现60%自发自用，剩余40%依托储能基本实现全部消纳，避免光伏电量反送电网。”

而当这种智能调控能力被进一步放大到区域层面的虚拟电厂时，AI 的作用就不仅局限于调控单个企业的用电，而是开始对整个区域的用能进行统筹优化。

“在虚拟电厂场景中，AI会对范围内的居民负荷、新能源充电桩、工厂设备等多类用电行为进行推演，并根据当前电网负荷及储能情况，决定是否需要削减负荷或上调用能。”对于虚拟电厂的作用，齐曙光这样解释道。随着绿电占比不断提升，电网对新能源波动的承载压力加大，虚拟电厂正成为促进绿电消纳、提升绿电灵活性的关键机制。

海螺水泥参与了虚拟电厂的调控。当周边电网负荷偏紧时，海螺水泥的厂区会根据虚拟电厂下发的调控指令适度调整厂区用电，从而减轻电网负荷。举例来说，在用电高峰时段，虚拟电厂发送指令，要求将厂区内的空调制冷温度上调1℃，员工几乎察觉不到明显变化，也不会对企业生产活动产生影响，但却能明显缓解电网压力。

“在水泥生产等高能耗场景中，AI的调节能力正在让这些企业从‘用电大户’转变成为电网的‘负荷调节器’。”齐曙光表示。

同时，她也强调，AI技术并不能独自完成这一闭环。绿色能源的精准预测、安全交易、柔性调度等，不仅需要AI与大数据、云计算、5G/6G通信、区块链等技术深度融合，更需要进一步嵌入工业、电力等垂直领域的业务逻辑与行业应用中。

“唯有依靠多技术协同，AI才能真正发挥其对能源绿色转型的赋能作用。”齐曙光表示。

让绿电更具性价比

通过合理安排绿电使用时段，高能耗行业削减了高峰电价支出，参与虚拟电厂调控还能获取补贴，成为企业对冲绿电溢价的方式，让绿电更实惠。

另一方面，AI 技术在企业侧对生产节奏和用能行为进行优化调度，与智能微电网的电力调节形成协同，使绿电在更合适的时段被消纳，进一步提升了绿电性价比。

更重要的是，在“双碳”目标持续推进、碳成本越来越高的当下，绿电还能够给企业带来竞争优势。

“提升绿电自用比例，能为企业形象加分，让品牌在海内外更有竞争力。”海螺水泥负责人表示。

在新兴行业，绿电也正在成为支撑绿色算力、提升数字化基础设施竞争力的关键力量。

“绿色算力不仅体现企业的绿色发展能力，也会逐步转化为算力成本、基础设施效率和服务能力方面的综合优势。”百度智能云相关负责人表示。

通过部署“光伏+储能”系统，百度数据中心的绿电覆盖率已达到30%。上述负责人认为，随着算电协同和绿电交易机制不断成熟，更高的能源利用效率和更具竞争力的算力成本将进一步增强企业的竞争力。

“从行业发展趋势看，随着绿电交易机制加速市场化，绿电直供、源网荷储一体化等模式将为算力中心获取稳定、具有成本竞争力的绿色电力创造更好条件。”他说。

记者：曹静

编辑：曹静 妮思娜 涂恬

（实习生邓沛雯对本文亦有贡献）