2024

版數字能源2030構建萬物互聯的智能世界數字能源

2030賴是實現減碳目標的最優途徑之一。“解綁”化石能源依賴一方面要大力提高能源效率，減少化石能源消費總量；另一方面是大力發展可再生能源。各國紛紛提出針對性的能源改革發展目標和溫室氣體控制目標。2023

年底在阿聯酋舉辦的

COP28

會議上，多個國家地區形成共識，將在

2030

年前加快減少溫室氣體排放的行動，包括加快由化石燃料向風能和太陽能等可再生能源的轉型，爭取到

2030

年在全球范圍內實現可再生能源發電能力增加兩倍、能源效率提高一倍的目標，啟動“結束化石燃料”的時代。03截至

2024

年上半年，已有超過

150

個國家提出了減碳相關承諾。如中國國家發展與改革委員會和國家能源局發布《能源生產和消費革命戰略（2016-2030）》，明確到

2030

年，中國新增能源需求將主要依靠清潔能源滿足。2030年，能源消費總量控制在

60

億噸標煤以內，非化石能源占一次能源消費比重達到

20%

左右；二氧化碳排放

2030

年左右達到峰值并爭取盡早達峰。歐盟《2030

氣候與能源政策框架》提出了“

到

2030

年將其溫室氣體凈排放量相較于1990

年水準至少減少

55%，可再生能源消費目標提高到

38-40%”的目標。美國政府承諾到2030

年，溫室氣體排放量將較

2005

年水平減少

50%-52%，而實現這一目標，其中最重要的措施之一是要求

2030

年美國電網

80%

的電力來自無排放的能源。數字能源

2030地球人口的膨脹和國家工業化發展，促進人類對能源的需求達到了前所未有的水平。據估計，自從

19

世紀

50

年代出現商業石油鉆探以來，全球已經開采超過

1350

億噸的原油，這個數字每天都在增加。目前每年世界一次能源消費約140

億噸油當量，化石能源的消費總量仍達到85%

以上，距離化石能源枯竭的日子不再遙遠。根據

BP

統計數據，按目前的開發技術和開采強度，全球探明石油、天然氣、煤炭的儲采比分別約為

54

年、49

年和

139

年。所以發展可再生能源，走可持續發展之路才是立根之本。聯合國大會第七十屆會議上通過的《2030

年可持續發展議程》目標七中設定了發展的基本目標：2030

年確保人人獲得負擔得起、可靠和可持續的現代能源。大幅增加可再生能源在全球能源結構中的比例。全球能效改善率提高一倍。加強國際合作，促進獲取清潔能源的研究和技術，包括可再生能源、能效，以及先進和更清潔的化石燃料技術，并促進對能源基礎設施和清潔能源技術的投資，以便根據發展中國家，特別是最不發達國家、小島嶼發展中國家和內陸發展中國家各自的支持方案，為所有人提供可持續的現代能源服務。世界各國正把發展可再生能源作為未來能源戰略的重要組成部分。為了促進可再生能源發展，許多國家制定了相應的發展戰略和規劃，

明確了可再生能源發展目標，

制定了支持可再生能源發展的法規和政策。

2023

年，印度政府發布最新的國家電力計劃，明確提出

2026—2027

年可再生能源累計裝機量達到336.6GW，2031—2032

年達到

596.3GW。越南政府預計

2030

年可再生能源發電量比重達到30.9%~39.2%，2050

年可再生能源發電量比重達到

67.5%~71.5%。馬來西亞政府宣布更新可再生能源發展目標，到

2050

年可再生能源在全國電力結構中將占

70%

左右。阿聯酋計劃到2030

年將可再生能源產量提高兩倍，為此將在可再生能源領域投資約

550

億美元。意大利政世界經濟可持續發展需要可持續性的能源供給，可再生能源將成為最重要的能源供給方式04數字能源

2030風光發電成本競爭力優勢明顯，發展迅速，2030

年占可再生能源70%，成為最主要的可再生能源05府將

2030

年可再生能源裝機發展目標從此前的

80GW

提升至

131GW，葡萄牙政府將

2030年可再生能源裝機發展目標從此前的

27.4GW提升至

42.8GW。2023

年

9

月，歐洲議會投票通過了推動可再生能源部署的提案，2030

年可再生能源在歐盟最終能源消費中的份額目標從

32%

提升為

42.5%，

各成員國應努力實現45%。我們預測，到

2030

年，全球可再生能源發電占比將達到

65%。全球電力生產以化石燃料為主，是因為它們相對其他能源在成本上具有優勢，因此轉型到以可再生能源為主的深度脫碳能源系統的關鍵是提高可在生能源相對于化石燃料的成本競爭力。近幾十年，可再生能源已成為全球具有戰略性的新興產業。許多國家都將風電、光伏發電作為新一代能源技術的戰略，投入大量資金支持技術研發和產業發展。得益于技術創新的驅動，風電、光伏發電成本過高的情況已經完全改變。牛津大學學者

MaxRoser

的跟蹤研究發現，2009

年，光伏大型地面電站度電成本為

0.36

美元。到

2019

年，光伏成本下降了

89%，度電成本下降到

0.04

美元。而化石燃料尤其是煤電的上網電價成本幾乎保持不變。背后的原因是，煤電發電效率最高達到

47%，大幅度提高效率的空間不大，而且，化石燃料的電價不僅取決于技術，很大程度上取決于燃料本身的成本。發電廠燃燒的煤炭成本約占總成本的

40%。即使建造發電廠的成本會下降，燃料成本也決定了總成本有一個下限。而光伏組件每增加一倍的累計裝機容量，價格就會下降

20.2%。隨著新的光伏組件技術和工藝的成熟，未來光伏度電成本將持續下降。風電和光伏生產靈活性更高。長期以來，能源的開發利用主要是基于資源稟賦，風電和光伏作為新興綠色能源技術，突破了載體的資源稟賦限制，可以在任何符合條件的地方開展生產，比如分布式光伏投資門檻低，投資吸引力迅速提升，各行業爭相參與投資建設。風電和光伏發電經濟性和靈活性提升促使園區、大工業、工商業等用戶利用分布式發電的意愿增加，而這也正在改變全球能源開發利用模式。作為風電的重要組成部分，海上風電不占用土地資源，且接近沿海用電負荷中心，就地消納避免了遠距離輸電造成的資源浪費，風電場從陸地向海上發展已經成為一種新趨勢。據

IRENA

統計，截至

2023

年底，全球風電和光伏累計裝機容量超過

1000GW

和

1400GW。我們預計，到2030

年光伏累計裝機容量將接近

6000GW。數字能源

203002電力電子在電能的發輸配用各個環節發揮關鍵價值。風電、光伏等可再生能源的用途主要是發電，構建以電能為中心，以電網為紐帶，建設以電力電子設備為基礎的能源系統是能源產業變革的方向。電力電子設備的優點在于其接口不受限、響應速度快、變換效率高，在電力的生產、傳輸、消費環節應用廣泛。在電力生產方面，風電、光伏新能源這些不同于常規同步發電機的電源，難以直接并網輸送，只能采用電力電子變換技術換成頻率可調節的交流電，且需要滿足上網的質量要求，如光伏逆變器、風能變流器等通過電力電子開關調整電壓波形，支持風電、光伏發電并網和提高系統發電效率。在電力傳輸分配方面，長距離輸電形式使用智能化的大功率電力電子裝備，可以顯著提升線路輸送水平、改善潮流分布、增強電網供電可靠性，提升電網安全防御能力，從而提高大型電網互聯傳輸的安全可靠性，提升傳輸效率。配電場景中，隨著大量分布式電源、微電網和柔性負荷接入配電網，“即插即用”的接入要求越來越高，線路無功功率增大，電網高電壓、諧波干擾等電能質量問題日益突出，傳統配電網電能質量和供電可靠性提升空間有限，難以滿足用戶高電能質量用電需求。多功能電力電子變壓器、直流斷路器、直流開關等電力電子裝備可以保障不同負荷類型的電能質量和多種電能形式的定制需求。在電力消費方面，最主要的變化是分布式電技術驅動清潔能源快速發展，使能行業走向綠色能源時代建設以電力電子設備為基礎的新型能源系統是能源產業變革的方向06數字能源

2030源和儲能裝置的接入，大量新型負荷需要直流電源以及需要主動支撐源荷互動，如數據中心、通信基站、電動汽車充電站、計算機設備、LED

照明等，高效率，高功率密度，高可靠性，低成本的轉換電源和開關設備等正滿足用戶日益多樣的個性化需求和高標準的電能質量治理需求。07新型功率半導體應用需求大幅提升。未來的能源系統以可再生能源最大限度地開發利用、能源效率最高為目標，對能源輸送和控制的安全、高效、智能等方面提出更高的要求，包括適應新能源電力的輸送和分配的網絡，與分布式電源、儲能等融合互動的高效終端系統，與信息系統結合的綜合服務體系等。這些都需要通過電力電子化設備進行運行、補償、控制。目前這些設備中所使用的基本都還是硅基器件，而硅基器件的參數性能已接近其材料的物理極限，無法擔負起未來大規模清潔能源生產傳輸和消納吸收的重任，節能效果也接近極限。以碳化硅為代表的第三代半導體功率芯片和器件，以其高壓、高頻、高溫、高速的優良特性，能夠大幅提升各類電力電子設備的能量密度，降低成本造價，增強可靠性和適用性，提高電能轉換效率，降低損耗。光伏、風電等新能源發電、直流特高壓輸電、新能源汽車、軌道交通、工業電源、民用家電等領域具有極大的電能高效轉換需求，而新型功率半導體則適應了這一需求趨勢，滲透率將全面提升。受新能源汽車、工業電源等應用的推動，碳化硅價格下降，性能和可靠性進一步提高。碳化硅產業鏈爆發的拐點臨近，市場潛力將被充分挖掘。2023

年，碳化硅器件市場規模達

20

億美元，麥肯錫公司估計

2030

年其市場規模將達到

100

億到

140億美金，呈現高速增長之勢。我們預計在

2030年光伏逆變器的碳化硅滲透率將增長到

70%

以上，在充電基礎設施、電動汽車領域滲透率超過

80%，在通信電源、服務器電源上將全面推廣應用。數字能源

2030風電、光伏等新能源裝機快速增長和應用靈活性推進能源系統向“分布式”時代轉型，未來的能源系統是去中心化、以大量分布式能源應用為主多中心“星系”型生態系統，這些能源系統分布在成千上億的大型電站、園區、建筑、家庭、電動汽車等場景。必須要改變傳統的大工業思維方式，通過數字技術將這些分布式的能源系統實現智能化的聯接和控制，達到萬物互聯、高度智能的形態，整個能源系統才能安全穩定、智慧高效、經濟便捷、清潔低碳、互聯共享、柔性自洽。隨著

5G、云、AI、大數據、物聯網等新興技術的快速發展，全社會的數字化變革掀開新篇章，進入“萬物感知、萬物互聯、萬物智能”的數字時代，“無處不在的聯接，無所不及的智能”正成為現實。新一代數字化技術加速向能源領域滲透，推動能源格局重大變革。在組網方面，全球范圍內低功率廣域網技術快速興起商用，面向物聯網廣覆蓋、低時延、海量接入的

5G技術正加速場景融合，為人、機、物的智能化按需組網互聯提供良好技術支撐。在信息處理方面，信息感知、知識表示、機器學習等技術迅速發展，極大提升物聯網的智能化數據處理能力。在物聯網虛擬平臺、數字孿生與操作系統方面，基于云計算及開源軟件的廣泛應用，有效降低能源系統的生態門檻，推動能源系統的操作系統及數字化生態的廣泛應用。隨著分布式能源的廣泛應用，用戶不僅是用能單位，還將是生產能源的單位。高度智能化的能源系統可以根據市場能源價格，提前靈活開啟設備或儲存電能，源網荷儲一體化調度互補，跨時間、空間尺度的能源系統之間的能量流可以你來我往，互補共濟；電動汽車可以兼職儲能設備，向電網反送電、輔助削峰填谷；數據中心不光消費能源，靈活調節負載，其大量的余熱也可以用來供暖；智能終端全面滲透千家萬戶，承載消費末端的電力感知、計量、交易；分布式能源、儲能及電力現貨市場高度發展，泛在的產消者通過虛擬電廠聚合調控，成就能源系統的需求側響應和能源增值服務

......

我們預計，2030

年光伏電站應用

AI

技術比例將達到

90%。數字技術使能能源系統智能化，讓新能源系統更安全穩定、智慧高效08數字能源

20300309未來十年，傳統化石能源發電的主力地位將逐步動搖，風電、光伏、水電等可再生能源將成為新增能源主力。消費側電氣化進程加速，電動汽車、氫能、儲能、熱泵、儲熱等技術快速發展，交通、供暖等用能終端電代油、代氣、代煤的步伐不斷加快。能源系統將接入越來越多的高級“插件”，信息流和能量流充分融合形成一個能源云“操作系統”，聯接能源生產和能源消費，促進源、網、荷、儲、人等各能源參與方互聯互通，真正實現互聯網式的雙向交互。在眾多的能源場景變革中，以光伏為代表的新型電力系統能源基礎設施，以電動汽車為代表的新型電動出行能源基礎設施，以及以ICT

能源基礎設施為代表的新型數字產業能源基礎設施，蘊藏著巨大的技術創新、產業創新和商業模式創新機遇。我們預測，在電力生產端，到

2030

年可在生能源占全球發電總量比例將超過

65%，光伏的度電成本將低至

0.01

美元，全球裝機總量將接近

6000GW。在能源消費側，電氣化率將達到

30%，電動汽車年充電量將超過

1.1

萬億度，超過

80%

的

ICT

能源基礎設施將采用綠能供電。三新能源基礎設施將成為智能時代的能源底座數字能源

2030“

光伏平價”

走向“

光儲平價”，光伏產業進入“光伏

+

儲能”平價時代通常用

LCOE

（

Levelized

Cost

of

Electricity，平準度電成本）來衡量光伏電站整個生命周期的單位發電量成本，并可用來與其他電源發電成本對比。在全投資模型下，LCOE

與初始投資、運維費用、發電小時數有關。我們預測

2030

年光伏發電LCOE

度電成本可能低至

0.01

美元。光伏電站一般由光伏組件和光伏系統平衡部件

(Balanceof

System，BOS)

構成（平衡部件一般包含電纜、逆變器、接線等）。目前普遍投資模型中，光伏組件投資占比約占

45%，未來十年受光伏組件發電效率提升，技術工藝提升，制造環節成本下降等綜合因素的影響，光伏組件占系統成本比例將降低到

30%

以下。涉及

LCOE

的其他

BOS

部件及整體運維的成本占比提升，其相關技術創新也在不斷提升光伏發電的整體成本競爭力。隨著電池和系統技術加速演進，

儲能

LCOS（Levelized

Cost

of

Storage，平準儲能成本）也在不斷降低，推動儲能逐步成為電力系統主力調節資源。“光伏平價”走向“光儲平價”，光伏產業進入“光伏

+

儲能”平價時代，儲能產業進入了高速成長期，在新能源消納、電網調峰、峰谷套利等商業場景中體現出巨大價值。長時儲能各種技術路線齊頭并進。在中國，抽水蓄能的裝機量占比從

2016

年的

97%

下降到2023

年的

67%，鋰離子電池、鈉離子電池、液流電池、飛輪儲能、氫儲能等不同形式的儲能占比不斷上升。我們預測到

2030

年，全球儲能年度新增裝機將從目前的

46GW

增長到超過140GW,

隨著化石能源發電機組逐步退出，各種長時儲能將成為新型電力系統的主力調節資源。智能光風儲發電機助力新能源成為主力電光風儲發電機技術助力增強電網韌性。光伏發電的波動性、間歇性常被比喻為“我行我素”的“自轉”，接入電網發電時需常規電源提供調峰和備用等輔助服務才可以滿足電網調度的要求。大量的風力和光伏發電接入帶來一系列新的系統問題與挑戰，如系統慣量、頻率調節能力降低，系統電壓調控能力減弱，故障與震蕩特性發生重大變化，會讓電網越來越“脆弱”。如何讓風力和光伏發電與電網轉變為“協調統一”的“公轉”，是支撐新能源大量接入，實現能源結構轉型的關鍵。電網中傳統同步發電機組一般由火電廠或水電廠承擔，采用機械式結構，可以提供穩定的電壓和頻率支撐，且易于進行調節和控制。隨著傳統同步發電機組的不斷減少退出，非同步機電源將會在電網中占非常高的比重，導致電力系統的運行特性發生本質變化。這就需要新能源也要能模擬傳統同步發電機組的技術指標，主動支撐電網頻率、電壓波動，保障電網安全穩定運行。光風儲發電機技術將電力電子技術、儲能技術、數字化技術充分融合協同，模擬同步發電機組的機電暫態特性，具有同步發電機組的慣量、阻尼、一次調頻、無功調壓等并網運行外特性，推動風力和光伏發電技術指標向火電靠攏，光風儲發電機技術有效提升對新能源系統運行的主動支撐和并網友好性能，使新能源成為優質電源，為大量新能源接入提供了堅實的技術基礎。新型電力系統能源基礎設施將以清潔能源為主體，初步形成“源網荷儲”一體化1011數字能源

2030數字化和

AI

技術快速發展，在電力系統廣泛應用，支撐智慧能源系統實現低碳化、電氣化趨勢下，電力系統越來越復雜，包含萬億級測點、萬

TW

級能源交易量、億級設備量，對算力需求越來越高，要求秒級快速調度、多能綜合優化，AI

成為能源變革的關鍵技術。在發電側，數字技術與光伏技術融合，運維管理、生產管理和資產管理變得極簡、智能、高效。光伏電站從一個啞電站變成一個有機的智能生命體。AI

將代替專家職能，使能光伏電站自主協同優化。通過對天氣變化的預測，采用智能跟蹤算法，讓組件、支架、逆變器協同運行，找到最佳角度，釋放最大潛力。AI

可以精準定位故障，將單人運維工作量從“月”降低到“分鐘”，全面提升發電效率和重構運維體驗，助力電站生產力和安全性提升。預計2030

年光伏電站應用

AI

技術比例達到

90%。在電網側，通過

AI

算法實現準確的發電功率預測和負荷預測，提升能源調度效率。對輸電線路巡檢使用

AI

模型，可以將作業效率提升

80倍，大幅減少停電時間。在用電側，利用

AI

技術進行綜合能效管理，可以將綠能應用效率提升

15%

以上。在虛擬電廠和電力交易市場上，AI

智能體可以通過群體智能、博弈智能，為交易主體提供最佳決策方案。能源云將能量流和信息流智能融合，源、網、荷、儲協調互濟能量流與信息流融合，構建一朵能源云，將作為數字能源世界的“操作系統”，統領信息流、調控能量流，真正實現“比特管理瓦特”，持續推進能源革命。未來的能源系統將以電力系統為關鍵承載，而電力系統需要將發、輸、配、用、儲的各個環節全面構建在數字技術與電力電子技術之上。一方面提升對新能源的“可觀、可測、可控、可調”水平，解決新能源接入系統的脆弱性，提高新能源消納水平；另一方面提升對微電網、綜合能源、分布式電源等海量末端系統的群控群調能力，讓發電單元和用戶進行實時數據雙向互動。通過網絡反饋回來的數據可以使發電單元掌握用戶的消費習慣，從而對發電量進行合理調節，達到提升資源利用率的目的，實時保障電能質量和電力系統安全穩定運行。能源云實現能量流跨時間、空間尺度的協同。能源資源與能源需求往往呈逆向分布的格局，以中國為例，西北、西南地區風光水資源豐富但電力消費需求較低，中東部、華南地區電力消費需求高但是能源資源稟賦較差。高比例新能源集中接入下局部網架的高隨機性與波動性，導致電力輸送瓶頸；在消費側隨著電動汽車、分布式電源等海量用戶和電源的廣泛接入，對于配電網資源需求不斷提高，區域電網越來越脆弱。需要進一步加強網架的分區與互聯功能，簡化系統運行方式、提高相互支援能力；加強故障隔離功能，避免連鎖故障引發骨干電網崩潰。能源云一方面可以提高配電網資源互濟功能，配合主動配電網、柔性直流配電網等技術的應用，支持微電網、虛擬電廠、綜合能源系統等多種場景的應用；另一方面有助提升輸配電網的數字化與信息化水平，加強運行的靈活性與適應性，提升輸配電網控制能力。能源云讓能源生產消費關系具有更大彈性。在能源云的統一管理下，分布式的源、網、荷、儲融合的綜合能源高度自治，實現區域內節點實時監控和管理，平衡區域內部能量消耗，實現本地能源生產與用能負荷基本平衡，確保能源生產和使用的智能化匹配及協同運行，達到提升資源利用率的目的，如優化算法確保光伏、儲能、風電的發電運行時間段與電力市場、天氣預報、生產需求等進行協同，通過數據的整合，確保發電的組合最優。多個綜合能源進行柔性互聯和數字化調控，能夠實現能源供需更大范圍內的平衡，在系統投資經濟性、碳排放指標、綜合能效等不同目標下充分挖掘能源系統的靈活性，實現更廣泛能源形式之間的需求互補，多種能源靈活轉化和多能源綜合需求響應，為電力系統消納可再生能源提供了額外彈性。數字能源

2030以智能充電網絡為代表的新型電動出行能源基礎設施廣泛應用，帶來出行變革交通出行全面電氣化轉型，電動汽車發展加速新能源汽車發展超預期，車電動化已成不可逆趨勢。新能源汽車發展超預期，截至

2023

年底，中國新能源乘用車保有量

1800

多萬輛，預測到2034

年新能源乘用車保有量將達到

1.8

億量，10

年增長

10

倍。中國新能源商用車截至

2023年底保有量

244

萬輛，預計到

2034

年，保有量將達到

2200

多萬輛，10

年增長

9

倍，汽車電動化已成為不可逆的趨勢。2023

年全球電動汽車充電量達

3000

億度，預測到

2033

年全球充電量將增長

8

倍，達到

2.4萬億度，相當于全球社會用電量的

10%。充電網絡本質上是汽車電動化的底座，是未來新型城市的基礎設施，但充電焦慮仍然是用戶選擇電動汽車的第一痛點，是影響汽車電動化發展的關鍵要素。建好一張充電網絡，可加速提高電動汽車的滲透率，從而繁榮本地產業和生態。充電網絡本質是地盤和流量生意，投資要支持未來平滑演進，隨著電動汽車數量持續增長，未來一定能夠實現長期收益。電動汽車加速普及，私家車主已超過運營車主成為主力，其占比達

87%。充電需求從運營車主的成本優先，走向私家車主的體驗優先。當前存量充電基礎設施仍然存在充不上、充不好、充不安心等問題。多數充電設施一次充電成功率仍小于

85%；風冷充電樁的高噪聲非常影響車主的充電體驗；仍有

50%

以上熱失控事故發生在充電期間或充電后數小時內，加劇了用戶選擇電動汽車的顧慮。加速建設充電基礎設施是提升用戶體驗，發展電動汽車產業的重要措施。12數字能源

2030全面超充化是未來必然的發展趨勢。首先從技術角度來看，第三代半導體如以碳化硅、氮化鎵為代表的功率半導體已經實現了規模量產，并支持商用。第三代半導體技術上的成熟，一是為電動汽車帶來效率上的大幅提升，二是其耐高壓能力，推動電動汽車架構向高壓化演進。而高壓化可以實現小電流大功率充電，進一步推動超充的發展。作為電動汽車的另一類核心部件，動力電池也迎來了升級換代。在動力電池系統中對充電功率影響最大的便是電芯，4C大倍率的電芯從

2023

開始已經實現了規模量產，且價格在不斷降低，趨近于普通電芯，使車企更有動力加快超充車型的開發步伐。兩個因素作用下，超充化將是一個不可阻擋的趨勢。2021

年，支持超充的車型只有

8

款，到

23

年底的廣州車展上，各大車廠公布的超快充車型已達

113

款。從結構性上來看，超充車型正由高端向中低端快速滲透，超充車型數量將快速提升。超充化對于商用車的價值更加巨大，在時間就是金錢的商用車使用場景里，超充節省的補能時間意味著更低的運營成本和更高的營業收入。全面高壓化，全面超充化，已成趨勢，預計

2030

年，超充車型保有量將超過

60%。充電場景在不斷地延伸，工況日益復雜多樣，如熱帶、海邊、礦區等，帶來高溫、高濕、高鹽、多塵的惡劣工作環境，對充電設施的運行和維護帶來極大挑戰。傳統充電設備采用風冷或半液冷散熱模式，防護能力不足，充電模塊中的電路板和功率器件與外界環境直接接觸，濕塵和高溫導致模塊年失效率高達

3~8%，甚至更高。充電設備使用壽命大幅降低，生命周期僅3~5

年。機柜風扇和模塊風扇屬于機械部件易損壞，還需要經常清潔維護，一年至少需要

4次人工上站進行清潔維護作業，極大地增加了場站運維成本。因此，充電設備的散熱技術將由風冷或半液冷向全液冷轉變，全液冷架構是指終端、模塊、主機等都采用液冷散熱。全液冷設備可達到

IP55

及以上的高防護等級，可徹底隔絕與外界腐蝕性物質的接觸與交換，延長設備使用壽命。同時，在大電流充電時，充電槍插接端口產生的高熱會被液冷線纜帶走并迅速降溫，功率器件所產生的熱量也能被液冷水道及時交換，系統還能根據散熱需求智能調控流速，達到精準降溫。全液冷架構帶來以下三大價值：高質量，模塊年失效率低于千分之五；長壽命，10

年及以上生命周期；廣覆蓋，不挑部署場景，簡化運維，極大地節約了運維成本。當前存量充電網絡，仍然廣泛存在數字化孤島效應，網絡層、場站層、設備層、車輛層都存在數字化程度不充分，協同程度不夠的問題。面向未來，實現全面智能化，需要實現“云站樁車”四層深度協同，帶來三重價值。第一，更好地使能車樁協同。通過車機系統實現車輛與充電樁的實時通信，根據車輛的電量、位置、目的地等信息，為車主提供最優的充電方案和導航路線。通過采用無線充電、自動插槍、自動駕駛等技術，簡化充電操作步驟，實現充電“超充、液冷、智能”充電網絡全面普及，推動車與充電設施高質量協同發展13數字能源

2030過程自動化。采用區塊鏈、人臉識別等技術，實現充電無感支付，提高充電支付安全性和便捷性。第二，更好地支撐電網協同，通過毫秒級需求響應，高精度智能調度，打造電網友好型充電網。能根據電力網的負荷、電價等信息，動態調整充電場站的運行策略，實現充電需求與電力供給的平衡和優化。第三，充電網的全數字化運維，通過云端管理、故障遠程診斷、故障自恢復等技術，及時發現、定位和處理充電網的故障和異常，減少人工巡檢和維修，提高充電網在線率和服務質量，助力運營商更低成本運營、更廣范圍覆蓋。電動汽車與各類能源系統深度融合互動，成為重要的可調節資源電動汽車全面參與能源系統互動，成為能量流控制的重要調節器。大規模電動汽車和可再生能源推廣為“車網協同”提供了機遇。在發電側對大量靈活電源以及在需求側對可調節負荷資源的需求都在不斷增加。與家用電器等負荷不同，電動汽車作為負荷具有高度的靈活和可調節性。在未來無線充電、智能充電、無人駕駛等技術成熟推廣后，電動汽車可靈活地選擇充放換電，自主參與電力現貨市場和輔助服務市場。這不僅可以降低電動汽車充電對電網的影響，也可為電力系統調控提供新的調度資源，更能避免大量電網和電源相關的投資浪費。2030

年，全球的電動汽車存量可能突破

1.5

億輛。在理想情況下能夠提供的儲能容量將相當于

2020

年儲能裝機規模的

40

倍，具備作為可調節負荷以及靈活電源的潛力。電動汽車以有序充電方式參與局部削峰填谷，利用峰谷電價差“套利”具有更可觀的經濟性。未來電動汽車參與調頻輔助服務將具有更高的市場價值，電動汽車可充分發揮其靈活負荷的優勢，以有序充電方式參與用戶側的削峰填谷、分布式光伏充電、需求響應、調峰輔助服務、現貨市場平衡等應用。充電基礎設施一邊連接的是車輛、交通、出行，一邊連接的是豐富多樣的能源使用場景，是能源與交通互聯的能源入口、交易入口、交互入口、行為入口和信息入口，成為能源云的重要使能部件之一。充電網絡的大規模新建以及數字化、物聯網、云計算、大數據、人工智能等技術的發展，帶來多層次的智能化提升：充電基礎設施的智能化可以實現充電網絡的可視、可管、可控、可優，極大降低運維、運行成本和提升運營效率、收益。充電樁作為數據接口，利用規模化、集成化、數據化、網聯化優勢，打造“車

-樁-

電網-

互聯網-

增值業務”的智能充電網絡，擴展多種商業模式，實現經濟效益與社會效益的良性循環。對充電設施運營商而言，可以為商圈建設、房地產開發、4S

店布局、二手車交易、數字支付、

電商運營等行業提供數據咨詢服務，依法合規變現，擴大收入來源，提升市場運營能力。對于地方政府而言，可以為城市規劃、電力調度、民生服務、基礎建設提供數據支撐，讓充電基礎設施成為智慧城市的重要組成部分。我們預計到

2030

年，電動汽車年充電量將超過1.1

萬億度。14數字能源

2030二氧化碳。中國北京市政府更是要求數據中心自建分布式可再生能源設施，同時到

2030

年實現

100%

清潔能源利用。歐洲云基礎架構和數據中心的關鍵參與者制定了一項自我監管計劃《氣候中和數據中心公約》。除了數據中心本身的綠色低碳化迫在眉睫，作為承載千行百業的新型基礎設施，數據中心可以有效促進其所承載的高能耗行業進行快速的數字化轉型和低碳化轉型。數字經濟的耗能產出結構具有

"

二重疊加

"

的特殊屬性，即每

"

耗費

"

在數據中心上的一度電，其不僅僅是為數據中心企業貢獻了一定運營產值，同時也為運行在其上的各種云計算、大數據、互聯網服務等應用類產業貢獻了大量運營產值。據測算，每消耗

1

噸標準煤，能夠為數據中心直接貢獻產值

1.1

萬元，并可貢獻

88.8

萬元的數字產業化增加值，同時還可帶動各行業數字化轉型，間接產生

360.5

萬元的產業數字化市場（已剔除這些廠商業務中與數據中心不直接相關的部2024

年，來自蜂窩網絡與固定寬帶的消費者數據流量將以

29％的年復合增長率增長，數據流量總量從

2018

年的

130

萬

PB

增長到

2024

年的

580

萬

PB，這樣的增長速度對現有的包括數據中心、數據中心互聯網絡和互聯網接入網絡等

ICT

基礎設施產生了巨大的挑戰。為了應對全新需求，運營商、云廠商、互聯網企業等紛紛對其數據中心進行升級、擴容與擴建。而數據中心在處理業務負載的過程中消耗大量電能，產生大量的間接碳排放。構建高效低碳的通信網絡和數據中心已不僅僅是企業自身經營的需要，更是重大的社會責任。全球的領先運營商，在提供高質量信息與通信技術服務的同時，已經紛紛開啟減碳宣言和行動：Vodafone、Orange

提出在

2040

年實現“

凈零”

排放，而

Telefonica

則將目標提前到

2030。此外，谷歌提出在

2030

年之前，實現在全球所有數據中心和園區全天候使用無碳能源。微軟承諾到2030

年成為負碳公司，并在

2050

年消除微軟自

1975

年成立以來直接或通過用電排放的所有新型數字產業能源基礎設施實現綠色、極簡、智能、安全，助力數字世界堅定運行15數字能源

2030分）。據全球電子可持續性倡議組織（GeSI）預測，到

2030

年，全球

ICT

行業碳排放占全球碳排放的

1.97%；而

ICT

技術通過使能其他行業，將幫助減少全球總碳排放的

20%，是自身排放量的

10

倍，這一現象被稱為

"

碳手印

"。由此可見，數據中心的綠色低碳進程不僅促進自身的高質量發展，還能賦能高能耗的傳統產業，通過

"

上云用數賦智

"

行動不僅僅實現

"

一業帶百業

"，同時帶來

"

階乘降耗效應

"，對提升全社會生產效率和全要素生產率作用巨大。我們預測未來十年，ICT

能源基礎設施將朝如下幾個方向發展，超過

80%

的

ICT

能源基礎設施將采用綠能供電。“綠色電力”將帶來更多的“綠色算力”全球數字化浪潮的推進下，ICT

行業逐步成為“高能耗”行業，在減碳目標的驅動下，ICT

基礎設施的綠色供能應用成為必然方向，光伏、風電、氫能等清潔能源將更普遍地應用于

ICT能源基礎設施。受惠于這些分布式能源的成本和靈活性優勢，未來十年超過

80%

的

ICT

基礎設施供電系統中將包含分布式的綠色能源，通信站點單站功耗較小，分布式光伏將可能成為主力供電形式，使能通信網絡走向“零碳”。與傳統采用新能源

PPA（Power

PurchaseAgreement，購電合同）和購買綠證不同，數據中心將更多的采用清潔能源直供模式，如在數據中心園區和屋頂建設分布式光伏電站，或在周邊區域建設大型光伏地面電站、風電電站和其它清潔能源電站，直供數據中心。在智慧化的調控下，這些傳統單向的分布式能源系統也將聚集參與電網調峰等輔助服務市場，輔助解決風電、光伏隨機性和間歇性問題，不僅提升了

ICT

基礎設施的供電收益，實現基礎資源商業價值最大化，也提高了整個能源系統的穩定性和可靠性。安全可靠始終是

ICT

基礎設施最本質需求ICT

基礎設施是海量數據承載的物理基礎，是信息集中處理、計算、存儲、傳輸、交換、管理的核心資源基地，也是當今社會經濟正常運轉的關鍵保障，因此安全性是數據中心的生命。而基礎設施的可靠性、安全性一直是較薄弱的環節，完善的端到端保障機制，是其生命周期內安全穩定運行最牢靠的基座。高可靠產品和專業化服務是保障基礎設施安全可靠運行的關鍵。每一個基礎設施的組成背后都有著數以千萬計不同部件，在如此眾多的零部件組成下，為了確保基礎設施具備高可靠性高安全性，需要從產品本源安全可靠出發到專業化團隊設計運維，構建端到端全鏈保障機制，1617數字能源

2030才能確保其安全可靠。以鋰電為例，規劃上就要考慮拉遠部署或者按照獨立隔間、水消防等設計鋰離子電池室，建設上要選擇高可靠產品，同時在運輸、倉儲、安裝規范上進行強管控，運維上要有巡檢機制，構建應急響應能力，端到端的保障數據中心運行安全。隨著

ICT

基礎設施功率密度的提升，故障應急處理的時間也大幅縮短，對于

ICT

基礎設施維護提出了更高的挑戰。得益于人工智能技術的發展，使用

AI

技術進行風險預測和管理數據中心基礎設施成為可能。AI

算法可以從歷史和實時數據中學習，預測和識別異常模式，從而使ICT

基礎設施的安全管理從被動的救火模式轉變為主動的防火模式，從運維手段上提升

ICT

基礎設施的可靠性。ICT

能源基礎設施全面架構重構，融合極簡，智能高效網絡和數據中心愈加龐大和復雜。對“簡單”的持續追求驅動

ICT

能源基礎設施的架構在未來進一步融合化極簡化發展。如當前通信站點多采用室內站建設模式，采用傳統空調制冷，站點整體能效只有

60%。傳統供電方案設計中，一般會采用多套電源支持不同電壓制式，部署復雜。我們認為未來十年通信站點的形態將發生巨大變化，以柜替房，以桿替柜成為主流建設模式，站點更簡單、更省地、更省租金、更可靠。數據中心的樓宇建設模式也將快速轉變，傳統混凝土式建筑周期往往超過

20

個月，建設周期長，材料不環保，可回收性差。預制裝配式的數據中心建設模式在未來十年將成為主流，一方面降低混凝土、橡膠、巖棉夾芯板等高碳排放材料應用，同時又大量減少現場施工和后期維護，一千個機柜的數據中心只需要數月即可建成，滿足業務快速上線的需求。在網絡和數據中心供電方案上，供電鏈路融合也將成為一種新的趨勢，匹配更多新能源接入、兼容多路能源供給、平滑演進成為供電架構演進的方向。如多模式的調度控制和管理，模塊化的疊加演進，多場景應用下實現不同業務、不同設備的融合。我們看到這種融合架構下的通信站點電源、電池正融合成刀片式架構，實現電源、儲能、溫控及配電模塊化，按需演進，滿足網絡跨代演進。數據中心的變壓器、UPS（不間斷電源系統）、配電等全供電鏈路融合，節省占地。在備電方面更是全面鋰電化，實現發、儲、用電的智能協同，減少數據中心

UPS

的配置容量，降低數據中心占地及建設成本。DCforAI,AIfor

DC隨著人工智能技術的不斷進步，數據中心的運營正在經歷一場革命性的變革。AI

不僅能夠提升數據中心的能源效率，降低運營成本，還能在保障數據中心安全方面發揮關鍵作用。在安全領域，AI

能夠通過先進的預測分析技術，對關鍵設備如

UPS

系統中的電容和風扇等進行壽命預測，同時利用離群算法等手段，提前識別鋰電池的潛在故障，實現故障的早期發現和預防，這類似于古代名醫扁鵲的

"

治未病"

理念。在綠色節能方面，AI

節能算法通過實時分析和調整，優化了數據中心的制冷系統。與傳統的人工調優相比，AI

算法能夠根據實時天氣變化自動調整參數，從而實現制冷效率的顯著提升，據估計，整體制冷效率可以提高

8%

至

15%。在簡化運維方面，AI

的應用極大地減少了日常運維的工作量和難度。例如，對于供配電系統的巡檢，傳統方法需要每天進行

6

至

12

次現場抄表，而通過

AI

技術，2000

個機柜的巡檢可以在短短

5

分鐘內完成。此外，AI

運維助手能夠實現

24

小時不間斷的設備監控，實時接收設備告警信息，并提供相應的解決方案。每月自動生成的健康報告，為業務決策提供了有力的數據支撐。AI

技術在數據中心的應用，不僅提升了運營效率，降低了能耗，還增強了數據中心的安全性和可靠性。隨著技術的進一步發展，我們有理由相信，AI

將成為數據中心運營不可或缺的一部分，引領數據中心走向更加綠色、極簡和安全的未來。數字能源

203004大量的特性各異的電源、負荷、儲能等裝備以電力電子為接口接入現有電力系統，使電力系統向著高比例可再生能源和高比例電力電子設備

(

簡稱“雙高”)

趨勢快速發展。雙高特征引發了電力系統電壓失穩、頻率失穩、功角失穩、寬頻振蕩等并網安全的問題，嚴重降低了電網強度。新能源設備電壓耐受能力差，故障情況下僅能提供

1.1

倍額定電流的動態電壓支撐，而傳統火電可達到

5~10

倍，加上新能源需要逐級升壓接入主網，與并網點電氣距離是常規機組的

2~3

倍，提供的短路容量比較小，降低了電壓支撐水平。新能源并網逆變器、變流器等設備不具備慣量響應能力，導致電網整體慣量低，降低了系統調頻能力。新能源低慣量還會引起功角曲線幅值下降，導致功角失穩。新能源發電設備的快速響應特性，還引發了中頻帶、高頻帶寬頻振蕩的新問題。對于大型清潔能源基地而言，電站占地面積大、容量規模大，電站內的設備多、運維艱難，100MW

的電站就需要

5

個人至少一天才能完成一次簡單的巡檢工作。同時基地項目大多地處偏遠地區，環境惡劣——不是處在高溫、風沙極大的荒漠地區，就是在高濕高鹽霧的海上，或者是在高海拔高寒的平原上，對設備的質量和可靠性帶來巨大考驗，同時也對基地電站的運營安全造成嚴重危脅。“質量”

和“安全”將成為新能源發展的關鍵挑戰大量電力電子設備的使用對新能源電站的并網安全和運營安全帶來嚴峻挑戰18數字能源

2030對于分布式光伏系統而言，由于設備越來越多地進入建筑、園區、家庭，與日常生產生活更加緊密結合在一起，屋頂光伏一旦發生事故，將嚴重威脅生命和財產安全。據相關機構調研，直流拉弧是屋頂電站引發火災的主要隱患，光伏組件焊點接觸不良、線纜老化、端子虛接等原因都可能產生電弧。另外，屋頂光伏項目中，設備即使停機，只要有光照，直流側光伏板電壓通常可達到

600V

至

1000V，為施工運維人員及業主帶來潛在風險。尤其是在出現火災等緊急狀況的情況下，由于光伏陣列攜帶高壓，救援人員無法到屋頂進行救災；由于屋頂帶電，也無法通過普通方式用水進行滅火，大大增加19了救援難度。在國外，對帶有光伏系統的屋頂在救災時采取‘let

it

burn’策略，只能眼睜睜的看著光伏板燒毀后再進行滅火，極大的影響了救援過程，造成更多的人身財產損失。應對雙高帶來的安全挑戰，首先需要關注設備的質量。產業應該形成高質量的共識，通過硬件質量、軟件質量來保證產品的安全性和可靠性。其次要將組件、儲能、構網、數字化、智能化等單點技術創新融合應用，讓新能源發電從跟隨電網走向支撐電網，在系統運維上做好直流智能安全診斷、預警和防護，保障各種場景下的人身和資產安全。數字能源

2030伴隨著儲能的快速規模應用，儲能電站發生了多起嚴重事故，造成大量經濟損失和人員傷亡。2024

年

5

月，美國加州圣地亞哥市當時全球最大的

250MWh

的儲能電站發生火災，并多次復燃，前后持續

11

天才完全撲滅，造成了嚴重的損失和環境影響。據不完全統計，

2019~2023年，全球發生

65

起重大儲能火災事故，其中由于工藝質量不達標、銅箔材料涂抹不均等電池質量問題引起的電站儲能和工商業儲能事故

27起，由于鐵屑脫落至模組內部等電池質量問題引起的戶用儲能事故

12

起