AIDC供电架构大洗牌，储能终于从“配角”变“主角”
发布日期：2026/8/27
据相关数据预测，2024年全球数据中心耗电已达415TWh，2030年将翻倍至约945TWh，占全球总用电量近3%。
据国家能源局发布的《中国"人工智能+"能源发展报告2026》，2025年全国算力中心总用电量已达1700亿千瓦时，占全社会用电量的1.6%，预计到2030年将增长至8000亿千瓦时，占比达6%左右。电力供应已成为支撑AI技术发展的约束，储能市场因此被点燃。2026年以来，多家储能厂商密集推出面向AIDC场景的解决方案，包含高倍率锂电芯、BBU、UPS、HVDC、储能系统等各类产品，亦有企业宣布固态变压器SST量产。
在中大型AIDC园区中，供电体系由内至外划分为白区、灰区、绿区三个层级，不同区域需要不同的储能技术与之匹配。
绿区：稳定廉价用电需求，催生长时储能与构网型储能
数据显示，AIDC运营支出中电力成本占比高达40%~60%。西北地区因可再生能源丰富且电价更低成为更优选择，这也是"东数西算"工程的重要驱动力之一。
当前，国家层面正全力推进算电协同，而且鼓励AIDC从单纯用电负荷转变为可参与电网调度的柔性调节资源。
此时，打造源网荷储一体化、绿电直连，已成为AIDC降低用电成本主流方案。
在此趋势下，钠离子电池、液流电池等长时储能技术路线迎来蓬勃发展。
同时，为适应负载频率频繁波动的特点，构网型储能技术通过主动构建电压和频率参考，维持电网实时平衡与稳定。此外，该区域储能还可替代部分电网扩容，辅助缩短电网改造周期。
不过，大规模新能源与储能接入电网往往面临多重交直流转换，传统工频变压器仅能被动完成电压等级转换，无法主动调节功率流向与电能质量。
SST固态变压器可在完成电压转换的同时发挥电能质量管理功能，降低全链路能源损耗，并为储能系统提供高效充放电接口，提高绿电转换效率。
灰区：800V配电革命，激发SST与备电研发升级
随着AI服务器机架功率从120kW向600kW乃至兆瓦级攀升，传统供电架构在效率、占地、成本三个维度同时触及天花板。
目前部分互联网厂商采用的巴拿马电源方案，用移相变压器替代传统工频变压器，将中压配电、变压、整流高度集成，实现中压交流直接转为最高800V直流输出，峰值效率可达97.5%。
因此，以SST固态变压器为核心的Power Block方案被视为面向吉瓦级超大型AI工厂的终极方案。
SST采用SiC/GaN半导体功率器件取代工频变压器，工作频率可从50Hz提升至20kHz以上，元件体积压缩70%~80%，占地减少50%以上，可将10kV中压交流直接变换为800V直流，效率达98.5%以上，节能效果显著。
不过根据英伟达白皮书，SST方案预计2029年才能成熟落地。
白区：机柜内功率冲击，撬开快充储能市场增量
AIDC供电的白区，指服务器机柜内部至芯片级的供电区域，电压等级为48V以内。随着AI训练负载持续增长和大规模推理应用落地，白区面临的挑战来自于GPU毫秒级脉冲带来的极端功率波动。
不过，超级电容能量密度有限（10~30Wh/kg），无法支持长时间放电。10C甚至更高倍率的超快充磷酸铁锂电池以及高倍率钠离子电池，兼具高功率密度与适度能量密度，有望填补二者之间的技术空白，成为下一代BBU方案的候选技术。
其实，在供电线路之外，AI数据中心单机柜功率提升也将带来更高产热能耗，液冷热管理成为必选项，这与储能系统的热管理需求高度重叠。
目前，已有企业尝试将储能与算力共用冷却循环系统、共享温控策略并统一能源调度，这有助于进一步降低数据中心PUE。
整体来看，AIDC供电架构转变以后，传统储能产品已无法满足行业需求，需要围绕算力负载的未来发展趋势重新设计和定义。
来源：光储充产研院
