当电力与算力“双向奔赴”，储能借AIDC打开新蓝海

　　3月31日~4月3日，第十四届储能国际峰会暨展览会（ESIE 2026）在北京·首都国际会展中心召开。包括宁德时代（300750）、阳光电源（300274）、远景能源等在内的超800家储能全产业链企业参展。展馆内人流不断，大储系统、储能3S、户储与工商业储能、人工智能数据中心（AIDC）储能系统及电气设备等热门品类成为观众关注的焦点。

　　展会热度的背后，是产业规模的跨越式增长。《储能产业研究白皮书2026》显示，截至2025年底，我国新型储能总装机已突破100吉瓦，占国内电力储能总规模的2/3以上，与“十三五”末相比增长超40倍，在全球新型储能市场中的占比首次过半，达到51.9%。展望未来，2026年至2030年，中国储能在保守与理想场景下的年均复合增长率分别约为20.7%和25.5%。

　　展会期间，以“储能+ AIDC协同发展”为主题的论坛座无虚席。在高速增长的产业图景中，“储能+ AIDC”全新的应用场景正在成为焦点。事实上，近些年，我国在大力推动算力电力协同机制初步形成，并落实相关项目，提升数据中心绿电占比。今年“算电协同”更是被首次写入政府工作报告。那么，这一政策与市场的双重热点转向，对储能行业究竟意味着哪些具体机遇？

　　AIDC三大结构性挑战

　　在数字经济高速迭代、AI算力中心规模指数级扩张的背景下，能耗成本高企与电力保障压力加剧。AIDC的高耗能、高可靠供电需求为储能提供了天然适配场景。

　　国际能源署预测，到2030年全球数据中心耗电量将达945太瓦时，超过日本当前的全国用电量，较2024年实现翻倍增长。我国算力规模年均增速已达45%，2025年智算中心能耗较 2020年增长六倍，电力需求增速远超传统工业领域。

　　中移能源科技（北京）有限公司智算能源业务中心能源产品部副主任郭云峥在论坛上系统梳理了智算中心高能耗的需求给供电系统带来“三高”新挑战：一是高功率，单柜从10kW及迈向MW级。二是高波动，高频峰值给供给配电带来挑战，负载频繁激增将对供配电系统的油机、UPS、电池、断路器等设备的稳定运行带来挑战。三是高容量，园区从MW级迈向GW级，对绿电消纳与能源多元协同提出全新要求。针对上述挑战，他认为，应对高功率，可按需抬升电压等级，解决供电能力、空间等问题。而对于高波动，通过梯级储能补偿平抑负荷尖峰，可解决供电可靠性问题。应对高容量，需要能源多元化供给，解决电网容量与算力容量不匹配问题。

　　除了“三高”挑战，“算电协同”落地过程中还存在多重矛盾。国网冀北电力有限公司高级专家岳昊则从安全、绿色、经济三大核心介绍：在安全方面，智能算力数据中心具有单地点、全时段、大功率的用电特点，对电力供应稳定性要求更高。他提出，提升供电可靠性和电能质量，在AI基础设施方面兼顾长时储能（秒到分钟级）和短时储能（毫秒到秒级）。

　　在绿色低碳方面，通过构网型储能，可解决绿电直连场景下高比例新能源供电稳定性难题。岳昊以张家口怀来腾讯“风光储一体化数据中心微电网项目”为例，该项目采用“风光储＋负荷”智能管理模式，年省电费超350万元。

　　而在经济性方面，岳昊认为，首先数据中心储能可以在电价低谷时充电，高峰时放电，实现“低储高发”的套利收益，节约电度电费。其次，利用削峰填谷降低需量电费。此外还可以参与辅助服务市场，数据中心依托储能可以作为独立用户，也可以通过接入虚拟电厂，在电网紧张时接指令充放电，获得补贴和收益。

　　“新型储能+可再生能源”逐步成数据中心标配

　　“在‘双碳’目标的大背景下，AIDC指数级增长的能耗压力，以及极致安全与绿色的双重要求，使得‘新型储能+可再生能源’的协同模式正在逐步成为数据中心的标配。”中国信息通信研究院高级工程师贾骏在论坛上表示，在技术层面，智能型电池、浸没式电池、高电压系统等方案正加速推动数据中心“锂进铅退”的进程，全面提升安全性与能效。尽管目前数据中心储能规模仍然较小，但从全球趋势来看，该领域已成为储能增长最快的细分赛道之一，展现出巨大的增长潜力。

　　AI技术的深度介入，也在从多个维度优化储能系统的性能，为其落地AIDC提供更有力的技术支撑。北京金风零碳能源有限公司储能研发部部长宋万广向21世纪经济报道记者表示，AI对储能系统产品设计和技术研发的影响已体现在多个方面。安全预警技术方面，AI介入后，储能系统的安全预警算法植入云端EMS和边端BMS中开发，显著提高了短储能电站热失控安全早预警的提前时间和准确率。储能系统运行效率优化方面，依据场站天气数据、电网调用功率情况及电池SOH状态，AI控制决策模型，可按日输出定制化的液冷机组运行策略，可减少不必要的冷机能耗，提升系统全年综合运行效率。

　　“在储能落地数据中心的核心要求中，高可靠性排在第一位。” 宋万广表示，数据中心对供电可靠性要求极高，一次断电可能造成巨大财产损失，而储能系统中的PCS/DC-DC等电力电子设备在实际运行中仍存在一定的故障风险，数据中心对故障几乎零容忍。他提出两条路径：一是持续提升储能系统本身的可靠性；二是采用储能系统的冗余热备份设计（如多个储能单元复用一套备用储能系统），来降低储能系统供电中断的风险，这或是当前及未来一段时间的解决方案。

　　腾讯战略发展部碳中和高级顾问翟永平在论坛上提出了“算随电走”的范式变革方向。他介绍，为了响应国家“东数西算”战略，实现算力需求与绿色电力供给在时空上的精准匹配。腾讯已与远景科技集团合作，选址内蒙古赤峰的绿电直供数据中心，部署模块化机柜，接入风电及储能，构建“源网荷储”一体化。动态调节负载，让算力调度实现最优的“算随电走”或“电算同优”协同策略。同时，他认为，应超越短期能耗焦虑，从产业级能效跃迁视角重构AI的能源价值——AI在钢铁、水泥、电网、建筑、交通等高耗能领域的穿透式赋能，能够优化生产流程、提升预测精度、实现智能调控，系统性降低全社会终端能耗。“国际能源署预测，2030年AI有望助力全球减排5%~10%，将AI视作‘先投入、后回报’的能源杠杆，其净节能效应将在3~5年后显现。”翟永平表示。

　　从展会实际情况来看，“算电协同”正在从概念走向实践。记者发现，已有企业在现场展示从端到端的针对AIDC的能源解决方案。对于储能行业而言，“算电协同”带来的或许不仅是新增市场，更是一次技术迭代与生态重构的战略机遇。