海博思创董事长张剑辉：五年内算力中心的储能需求有望超过传统的独立储能
海博思创董事长张剑辉：五年内算力中心的储能需求有望超过传统的独立储能
2026年05月14日 20:3
李雁争
来源：
上海证券报·中国证券网
国家发展改革委等四部门近日印发的《关于促进 人工智能 与能源双向赋能的行动方案》提出，到2027年，清洁能源与算力设施互动能力显著提升；到2030年， 人工智能 与能源双向赋能取得明显成效。 作为国内储能系统集成领域的领军企业， 海博思创 已将算电协同列为未来重点布局的方向。 海博思创 创始人、董事长、首席执行官张剑辉近日接受上海证券报记者专访时表示，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。
算力中心是未来五年增速最快的领域
算力中心为何成为储能企业重点布局的方向？张剑辉抛出两大核心逻辑：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。
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。他以一个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。
在张剑辉看来，算电协同是一个典型的“高价值场景”——既有确定性的高增长需求，又有足够的经济性支撑。储能企业布局算力中心，不是简单的市场跟随，而是对能源消费结构变化的战略性卡位。
真正的算电协同将做到“算随电走、电随算调”
当前，不少项目被称为“算电协同”案例，但张剑辉指出，其中很多本质上仅是在绿电富集区建设算力中心、使用低成本绿电，并非严格意义上的算电协同。
真正的算电协同，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。
“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。”张剑辉说，最终目标是“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。
针对差异化需求， 海博思创 已形成发电侧配储、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。机房侧配储则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。
张剑辉表示，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驱动的电力交易能力将提升公司竞争力
算电协同并非储能对算力的单向支撑。反过来，算力也在为储能产业深度赋能。
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。张剑辉特别强调：“AI驱动的电力交易能力，已经成为公司核心竞争力之一。”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。
在张剑辉看来，储能企业的竞争力正在发生代际转换。过去，比拼的是硬件集成能力和成本控制；现在，软件能力、算法能力、交易能力正成为新的决胜点。算电协同的深化，将进一步放大这一趋势——当储能系统深度嵌入电力市场和算力调度体系，谁的算法更准、响应更快、策略更优，谁就能在竞争中占据主动。
“未来储能企业的护城河，不仅在于能造出什么样的 电池 舱，更在于能用AI把每一度电的价值挖掘到极致。”张剑辉说。算电协同，正在从概念走向实践。对于海博思创而言，这既是一次战略卡位，更是一场能力升维的考验。
（文章来源：上海证券报·中国证券网）
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