绿电越来越便宜，AI 为什么还是用不上

2026-02-15 ｜ 算力与能源 / 绿电与储能 ｜ 约 5分钟

风电、光伏的电价一降再降，有些时段甚至接近“零电价”。可数据中心的电，为什么还有相当一部分来自化石能源？核心不是绿电不够便宜，而是它不够“稳”、也不够“近”。这篇讲清数据中心用电和绿电之间的时间、空间两重错配，以及背后的电网瓶颈。

核心矛盾一：时间对不上，数据中心要“稳”，风光是“间歇”的

数据中心对供电的要求，几乎是所有用电场景里最苛刻的之一：业内通常要求可用性做到 99.999%，折算下来，一年能容忍的中断时间只有几分钟的量级。

而风电靠风、光伏靠太阳，天生是间歇性的——有风有光就发，没有就停。数据中心要的是“稳”的电，不是“时有时无”的电。

两者在最基本的时间维度上就对不上：绿电出力波动的时候，数据中心的负荷却不能跟着一起波动。

核心矛盾二：空间对不上，资源在西边，需求在东边

中国的风光资源，集中在西部和北部；而算力需求，主要在东部和沿海。

• 风光富集区：西部、北部（如内蒙古、甘肃、青海这类地区）
• 算力需求集中区：东部、沿海

电送不过来，需求也搬不过去，中间隔着几千公里。这是第二重错配。

数据：全国整体弃风弃光不高，但区域分化很大

从全国看，弃风弃光并不严重。据全国新能源消纳监测预警中心：

• 2023 年全国弃风率 2.7%、弃光率 2.0%（对应风电利用率 97.3%、光伏 98.0%）

但把这组数拆到地区，差距就出来了。2023 年弃风率超过 5% 的有：

• 青海 5.8%
• 河北 5.7%
• 内蒙古 5.1%
• 甘肃 5.0%

2023 年弃光率超过 5% 的有：

• 西藏 22%
• 青海 8.6%
• 甘肃 5%

2024 年上半年，全国弃风率 3.9%、弃光率 3.0%，弃风率“超标”（≥5%）的地区增至 8 个。

这组数说明的是：不是没有绿电，而是绿电发出来的地方，往往用不掉、也送不出。

核心矛盾三：电网跟不上，通道、调峰、储能都是瓶颈

绿电要真正用上，光有发电还不够，得有三样配套：

1. 特高压通道：把西部的电送到东部，靠的是输电通道；

2. 调峰能力：风光出力忽高忽低，得有东西在它低的时候顶上、高的时候消化；

3. 储能：把多发的电存起来，等没风没光的时候再用。

这三样，目前都还在追赶。哪一环跟不上，绿电就“送不到、也用不上”。

补充：绿电配 AI，目前其实只是一半

按 IEA 的说法，满足数据中心新增电力需求的电源里，约一半来自可再生能源，另有天然气（约 +175 TWh）和核电（大致相当）。高盛的测算口径也接近：新增电源里约 60% 是天然气，40% 是可再生加储能。

换句话说，“用绿电供 AI”目前只做到了一半。剩下那一半，正是上面说的“稳”和“近”还没解决的部分。

落点：绿电不是不够便宜，是不够稳、不够近

风光的电价还会继续降，这几乎可以确定。但价格解决不了时间和空间的错配，也解决不了通道、调峰、储能的短板。

想让 AI 真正吃上绿电，不能只等电价降，还得在“送得到、稳得住、存得下”这三件事上下功夫。

常见问题

问：绿电都这么便宜了，数据中心为什么还是用不上？

答：不是钱的问题，是“稳”和“近”的问题。数据中心要求近乎不间断供电，而风光是间歇性的；风光资源多在西部北部，算力需求多在东部沿海。时间、空间两重错配，让便宜的绿电落不了地。

问：数据中心对供电稳定性的要求有多高？

答：业内通常要求可用性做到 99.999%（也就是常说的“五个九”），折算下来，一年能容忍的中断时间只有几分钟的量级。这跟靠天吃饭的风光，天然对不上。

问：中国的弃风弃光严重吗？

答：整体上不算严重。据全国新能源消纳监测预警中心，2023 年全国弃风率 2.7%、弃光率 2.0%。但区域分化大：同年青海弃风 5.8%、河北 5.7%、内蒙古 5.1%、甘肃 5.0%，都超过 5%；弃光率超过 5% 的有西藏 22%、青海 8.6%、甘肃 5%。2024 年上半年全国弃风 3.9%、弃光 3.0%，弃风率超标的地区增至 8 个。

问：那想让 AI 用上绿电，到底卡在哪一环？

答：卡在电网侧。特高压输电通道、调峰能力、储能配套，哪一环跟不上都不行。按 IEA 的口径，目前满足数据中心新增需求的电源里只有约一半是可再生，其余是天然气和核电——“绿电配 AI”还只是一半。