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发表于 2025-09-09 08:52:41 东方财富Android版 发布于 新疆
亨通光电
发表于 2025-09-09 08:42:40
来源:人民财讯

  中信证券研报表示,9月8日,国家发改委和国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》,是此前“人工智能+”行动在行业层面的具体落实。电力系统是能源领域的主要构成。近年来电力市场化进程持续推进,“人工智能+能源”行动的落实,以及电力现货市场、辅助服务市场等市场建设节奏的加快将望直接利好电力数智化产业发展。根据中信证券保守估算,2030年电力数智化领域市场规模或达约1800亿元。建议关注电力IT、能源大数据、算电融合等领域及受益于AI赋能的电力市场参与主体。

  全文如下

  新兴产业|首个“AI+”行业政策落地,电力数智化发展前景可期

  9月8日,国家发改委和国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》,是此前“人工智能+”行动在行业层面的具体落实。电力系统是能源领域的主要构成。近年来电力市场化进程持续推进,我们认为“人工智能+能源”行动的落实,以及电力现货市场、辅助服务市场等市场建设节奏的加快将望直接利好电力数智化产业发展。根据我们保守估算,2030年电力数智化领域市场规模或达约1800亿元。建议关注电力IT、能源大数据、算电融合等领域及受益于AI赋能的电力市场参与主体。

  事件:

  2025年9月8日,国家发展改革委、国家能源局发布《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》(以下简称《意见》。意见指出,到2027年,能源与人工智能融合创新体系初步构建,算力与电力协同发展根基不断夯实,人工智能赋能能源核心技术取得显著突破,应用更加广泛深入。

  ▍“人工智能+”行动在各领域正落实落细。

  8月26日,国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》,明确人工智能的国家战略地位,首次提出明确的分阶段目标,并锚定6大落地方向。政策指导下,各领域人工智能规模化商业应用有望逐步进入加速落地阶段。时隔10余日,此次《意见》出台是国务院文件的具体落实,系统部署了人工智能+电网、能源新业态、新能源、水电、火电、核电、煤炭、油气八大应用场景,体现了能源领域数字化智能化发展的重要战略意义。参考2015-2016年“互联网+”行动对服务业各领域的赋能带动,我们预期各细分领域的“人工智能+”行动落实方案将望陆续出台,人工智能技术对工业各领域的赋能需得到更高重视。

  ▍电力市场化加速推进,电力数智化领域或直接受益,我们预计2030年市场规模或达约1800亿元。

  电力系统是能源领域的主要构成。国家发展改革委办公厅、国家能源局综合司于2025年4月联合发布《关于全面加快电力现货市场建设工作的通知》,要求2025年底前基本实现电力现货市场全覆盖,全面开展连续结算运行,充分发挥现货市场发现价格、调节供需的关键作用。我们认为,电力现货市场建设节奏的加快将望直接利好能源数字化领域,既包括市场端的电力交易辅助决策系统、发电侧和电网侧的电力大数据分析、用户侧市场化售电管理系统等,也包括传统电力企业的信息化数字化转型。考虑到以下三方面因素,我们估测至2025年,由现货市场带来的信息化市场规模达到约500亿元,2030年或达约1800亿元。

  总量增大:按6.5%增速递减测算,2030年全社会用电量望达到14万亿千瓦时;电力市场化程度将不断提升,现阶段市场化交易电量占比超过60%,随着后续零售端的逐步放开及工业用电占比进一步提升,预计2030年将达到80%。

  现货扩容:随着各现货市场陆续提速转正,现货交易份额增长加快。考虑山东、山西、广东、浙江等首批现货试点建设节奏较快,其他省份市场尚未成熟,综合假设2025年现货占市场化交易电量比重为8%,2030年将望达20%。

  智能信息化趋势:国网在其2024年工作会议中提出“以‘大云物移智链’等现代信息技术为驱动”。我国电力系统建设正趋向数字化智能化的转型路径,智能电网、调度自动化、电力信息化等加快推进,因此假设度电价格中信息化投资将逐步提升,又考虑到规模效应对成本的平摊,综合假设度电信息化成本占比持平。

  ▍投资建议:

  其一是电力IT。建议关注直接受益于电力市场化进程持续推进和此次“人工智能+能源”文件的电力系统智能化领域。

  其二是能源大数据、算电深度融合。《意见》提出“加大关键共性技术供给”,建议关注能源电力领域的数据、算力、算法等构成的人工智能应用基础支撑体系建设。

  其三是受益于人工智能技术的市场参与主体。《意见》以专栏形式明确了37个人工智能+能源的融合应用发展重点任务,涉及百余项场景。其中,油气方向有6个,煤炭、电网、水电、能源新业态方向各5个,火电、新能源方向4个,核电方向3个,同时,提出了各任务的建设路径与目标。

  ▍风险因素:

  电力市场化进程推进不及预期;“人工智能+能源”政策推进不及预期;算力产业发展不及预期。

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