9月4日，中央网信办等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026-2030年）》。这份文件将算力设施与电力系统的协同运行置于核心位置，明确提出到2030年，推动算力设施等重点领域的可再生能源电力消费水平，达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平。
这意味着，未来五年算力产业的扩张将不再单纯追求规模，而是被纳入区域能源消纳的整体框架中。文件要求统筹算力设施的绿电需求与新能源消纳需要，引导算力资源向风光水等清洁能源富集地区集聚。在技术层面，方案明确将攻关算力和电力协同调度、绿电直连以及高效、长时、大容量新型储能等技术和标准，并开展绿证绿电交易，着力提升算力设施绿电使用比例。
这一政策导向直指当前算力产业面临的能源瓶颈。随着人工智能大模型训练和推理需求的爆发式增长，数据中心的能耗规模正在快速攀升。如何在保障算力供给的同时，避免对传统电网造成过大压力，并有效消纳西北地区大量富余的风光电量，成为行业必须解决的现实问题。方案提出的“算电协同”，本质上是要让算力负荷跟随绿电出力进行动态调整，将原本不稳定的可再生能源转化为稳定的算力产出。
在硬件设施层面，方案对算力设施的绿色设计提出了具体要求。文件支持液冷散热、余热回收、低功耗芯片等技术创新和推广应用，并探索算力设施800V高压直流供电架构，推动超百千瓦单机柜部署。同时，方案明确要求加快“老旧小散”算力设施设备更新改造，推广先进适用节能降碳技术装备，组织开展节能监察和节能降碳诊断服务，引导算力设施节能改造升级。
除了算力基础设施，方案还将数字孪生技术在城市能源网络中的应用作为重点方向。文件提出，推进数字孪生技术在城市能源网络深度应用，提升覆盖电、气、热、水等城市基础能源智能调度水平，整合分布式光伏、储能设施等资源，实现能源高效配置。这表明，未来的城市能源管理将不再依赖单一电网的集中调度，而是通过数字化手段将分散的发电、储能和用电单元整合为一个可灵活调节的智能网络。
在人工智能技术本身的发展路径上，方案也给出了明确的绿色约束。文件要求加强存算一体、高性能存储、数据压缩、分布式训练框架等关键支撑技术研发，加快突破高速互联、高带宽内存、低功耗计算等核心技术。同时，方案提出构建生成式人工智能全生命周期资源消耗评估体系，指导生成式人工智能服务提供商主动披露大模型资源利用情况，引导人工智能技术绿色高效发展。
从通信基站到数字企业，从农业制造到城市运行，这份方案覆盖了数字化与绿色化融合的多个关键领域。但贯穿其中的核心逻辑始终清晰：通过数智技术提升能源利用效率，通过能源结构的绿色转型支撑数字经济的持续扩张。算力与电力的深度绑定，正在成为这一转型进程中最具实质性的抓手。
原文标题 : 【储能】七部门划定算力绿电转型施工图
9月4日，中央网信办等七部门联合印发《促进数字化绿色化协同转型发展实施方案（2026-2030年）》。这份文件将算力设施与电力系统的协同运行置于核心位置，明确提出到2030年，推动算力设施等重点领域的可再生能源电力消费水平，达到所在省份可再生能源电力消纳责任权重水平。
这意味着，未来五年算力产业的扩张将不再单纯追求规模，而是被纳入区域能源消纳的整体框架中。文件要求统筹算力设施的绿电需求与新能源消纳需要，引导算力资源向风光水等清洁能源富集地区集聚。在技术层面，方案明确将攻关算力和电力协同调度、绿电直连以及高效、长时、大容量新型储能等技术和标准，并开展绿证绿电交易，着力提升算力设施绿电使用比例。
这一政策导向直指当前算力产业面临的能源瓶颈。随着人工智能大模型训练和推理需求的爆发式增长，数据中心的能耗规模正在快速攀升。如何在保障算力供给的同时，避免对传统电网造成过大压力，并有效消纳西北地区大量富余的风光电量，成为行业必须解决的现实问题。方案提出的“算电协同”，本质上是要让算力负荷跟随绿电出力进行动态调整，将原本不稳定的可再生能源转化为稳定的算力产出。
在硬件设施层面，方案对算力设施的绿色设计提出了具体要求。文件支持液冷散热、余热回收、低功耗芯片等技术创新和推广应用，并探索算力设施800V高压直流供电架构，推动超百千瓦单机柜部署。同时，方案明确要求加快“老旧小散”算力设施设备更新改造，推广先进适用节能降碳技术装备，组织开展节能监察和节能降碳诊断服务，引导算力设施节能改造升级。
除了算力基础设施，方案还将数字孪生技术在城市能源网络中的应用作为重点方向。文件提出，推进数字孪生技术在城市能源网络深度应用，提升覆盖电、气、热、水等城市基础能源智能调度水平，整合分布式光伏、储能设施等资源，实现能源高效配置。这表明，未来的城市能源管理将不再依赖单一电网的集中调度，而是通过数字化手段将分散的发电、储能和用电单元整合为一个可灵活调节的智能网络。
在人工智能技术本身的发展路径上，方案也给出了明确的绿色约束。文件要求加强存算一体、高性能存储、数据压缩、分布式训练框架等关键支撑技术研发，加快突破高速互联、高带宽内存、低功耗计算等核心技术。同时，方案提出构建生成式人工智能全生命周期资源消耗评估体系，指导生成式人工智能服务提供商主动披露大模型资源利用情况，引导人工智能技术绿色高效发展。
从通信基站到数字企业，从农业制造到城市运行，这份方案覆盖了数字化与绿色化融合的多个关键领域。但贯穿其中的核心逻辑始终清晰：通过数智技术提升能源利用效率，通过能源结构的绿色转型支撑数字经济的持续扩张。算力与电力的深度绑定，正在成为这一转型进程中最具实质性的抓手。
原文标题 : 【储能】七部门划定算力绿电转型施工图
