排放配额 8 欧盟碳市场的减排成效 2008年以来平均每年 下降3%，电力行业下 降4%。2023年比 2022年下降15.5%。 来源: Refinitiv, 欧盟委员会 *EUETS在2013年扩大纳入行业，2021年英国脱欧后建立单独的碳市场，EUETS覆盖欧盟27个成员国加挪威、冰岛和列 支敦士登，以及北爱尔兰电力行业 2008年: 21亿吨 2023年: 11.12亿吨 9

GRID 20 我国电力系统人工智能发展的态势 口我国电力系统人工智能大模型研发呈现出蓬勃发展的态势，众多企业和机构积极投入研发。 口结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型 技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。 口 我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著 , 但仍需突破数据共享、实时计 月，国网长沙供电公司研发人工智能“配网调度员”“光明”。 口 2024 年 12 月 19 日，国家电网发布千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”。 南方电网： 口 2023 年 09 月，南网发布电力行业人工智能创新平台及“自主可控电力大模型 ( 大瓦特 )” 。 口 2023 年 12 月，南网总调发布“大瓦特 - 天璇”电力调度专业大模型。 口 2024 年 01 月，南方电网广西电网公司发布广西输电人工智能大模型。 语言处理和时间序列 分 析等多种 AI 算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。 ■ 算力与算法优化：硬件采用全国产 GPU 算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建 电 力行业调度知识库，采用“大小模型”协同机制，即“大模型 + 机理模型”融合方式，发挥 二者优势。 ■ 物理 - 数据混合驱动：将电力系统物理方程嵌入大模型训练，提升可解释性和泛化能力。

关心的、有争议的、目前决策困难的关键问题提交到平 台讨论，选出核心问题委托智库开展高质量研究，并将研究成果和政策建议提交到平台征求意见，从而支持 相关政策的制定和落地，推动中国电力行业的改革和可持续发展，提高电力行业节能减排、应对气候变化的 能力。 项目课题组 江苏省宏观经济学会成立于 1987 年，为省一级学会，是由全省从事宏观经济研究与管理的研究机构、高校、 行业代表企业等单位和政 8487 亿千瓦时，“十四五” 年均增速 7.42%，年均新增用电负荷超 700 万千瓦。1000 千伏淮南—南京—上海特高 2 数据来源：江苏省《政府工作报告》 3 数据来源：江苏省电力行业协会、南方能源观察 | 5 | 新型电力系统助力零碳园区建设 压交流工程、±800 千伏雁淮、锡泰、建苏特高压直流工程相继贯通，形成了“一交四 直”特高压受电格局，区外来电引入能力超过 4500

面向碳达峰碳中和的新能源发展调节支撑研究（2025） 面向双碳目标与电力保供的煤电定位调整、布局优化与转型路 径研究（2025） 双碳目标下中国钢铁行业电气化发展研究报告（2025） 福建省双碳目标下的电力行业低碳转型和深度脱碳路径优化研 究（2025） 福建省清洁能源高质量发展战略研究（2025） “双碳”目标下煤炭基地省份重大生产力布局调整——以山西 为例（2024） 鄂尔多斯低碳转型及案例研究（2024） 理系统的研发与应用补贴，使电网能更精准地预测和应对新能源的波动。 23 4.3 继续加强煤电清洁化改造和 低碳化改造 为保障电力稳定供应能力，煤电仍然发挥着“压舱石”的作用，因此开展存量煤电 机组的清洁化和低碳化改造，对降低电力行业二氧化碳排放量具有至关重要的作用。基 于目前改造成本高、意愿不强的问题，建议加强关键技术研发与专项资金政策补贴，推 动煤电行业逐步转型和自主降碳。 4.4 建立市场化容量补偿与成本 分摊机制

立足国家政策导向，聚焦电力、钢铁、石化、建材、建筑、机械、电子信息 制造及信息通信八大重点行业，系统解构其绿色低碳转型路径。 1. 电力行业 我国以构建新型能源体系为核心，通过新型电力系统建设与终端用能清洁替 代（绿电、绿氢、绿氨、绿色甲醇等）加速能源结构深度调整。电力行业涵盖常 规发电（燃煤、燃气、核电、水电）、新能源发电（风电、光伏、光热、海洋能、 燃料电池）、电网（输变配电及调度）、终端用能与电力设备全链条，储能技术 用户采纳节能降碳技术。 2. 钢铁行业 我国钢铁业以长流程为主的生产工艺，以高碳化石能源为主的能源结构决定 了行业能耗高、碳排放量大、减碳困难。行业碳排放量占全国排放总量的 15%以 上，仅次于电力行业。随着碳主题贸易规则和供应链碳中和要求不断提高,绿色低 碳发展已成为全球钢铁行业战略竞争的制高点。 工艺流程变革。摆脱传统工艺流程和装备的束缚，寻求关键技术变革性创新。 推动电炉短流程、研 家石化企业提供动态碳评估，减排决策效率提升 40%， 推动企业碳数据纳入全球 CDP 披露体系，数字化正成为能碳协同管控的核心引 擎。 碳资产管理与市场化增值。碳足迹核算与碳金融创新驱动碳资产向生产力转 化，助力行业融入全球气候治理体系。2024 年石化产品碳标签认证覆盖率提升 至 20%，万华化学水性涂料凭借较同类产品低 30%的碳足迹获欧盟碳关税豁免， 年出口额增长 25%，凸显碳标签对国际竞争力的赋能价值；全国碳市场石化行业

2005—2007 年、2008— 2012 年、2013—2020 年三个完整发展阶段，目前进入第四个发展阶段。前两个 阶段配额以免费分配为主，配额拍卖比例分别为 5%和 10%；第三个阶段以拍卖 为主，电力行业配额全部通过拍卖获得，工业等以免费分配为主，期初总体拍卖 比例为 50%，并逐年提升，期末达到 57%左右，拍卖收入的 78%用于支持气候 相关项目。 2021 年欧盟委员会通过立法提案，确定了更加积极的减排目标，2030 1990 年基础 碳市场与碳金融发展报告 4 减少 8% 上减少 20% 上不低于 55% 拍卖比例 免费分配为主 拍卖比例最多 5% 免费分配为主 拍卖比例最多 5% 以拍卖为主，电 力行业全部拍 卖，工业等部分 行业仍免费分 配，总体 50% 和第三阶段维 持不变，57%左 右 分配方法 历史法 历史法 基准线法 基准线法 在欧盟，碳市场经过多年的发展，已逐渐形成一个完善的市场体系。欧盟碳 企业碳足迹追踪与预警、碳排放报告生成与披露、节能减排项目设计及目标监测、 企业碳资产交易与履约这四个层面进行构建，实现从能耗设备数据采集，到云端 数据运算，再到可视化洞察与追踪的双碳数据化管理。其建设遵循国家焦化、钢 铁、电力行业碳排放标准与指南，构建起各行业、各产品的业务场景模型，覆盖 洗煤、焦化、炼铁等八大工序，形成完整的工业链碳数据采集链和园区监测管理 平台，大幅提升企业碳资产管理的精细化水平。​ 部分企业通过

关心的、有争议的、目前决策困难的关键问题提交到平 台讨论，选出核心问题委托智库开展高质量研究，并将研究成果和政策建议提交到平台征求意见，从而支持 相关政策的制定和落地，推动中国电力行业的改革和可持续发展，提高电力行业节能减排、应对气候变化的 能力。 项目课题组 中国能源研究会 CHINA ENERGY RESEARCH SOCIETY 中国能源研究会于 1981 年 1 月成立，是由

广泛应用。这些技术通过实时监测、智能分析和精准预测，实 现了电力系统的全方位状态感知和动态优化管理，提升了系统 的稳定性和可控性。 2.2.1 关键数智技术 电力AI大模型 电力AI大模型即在通用大模型的基础之上，使用海量电力行业 信息加以训练，打造出具备适配于电力调度、巡检、交易等行 业特色场景的思维链能力的专业大模型。电力AI大模型在语言 模型、深度学习等算法加持下，可成为具备理解和推理能力的 中枢平台，并集成其他各类可用工具，全面赋能预测、预警、 ���� 行业应用组件 37 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 结语与展望 随着数字化技术的不断进步，新型电力系统的发 展正带来前所未有的机遇。数字化不仅是数字技 术的革新，更是推动电力行业实现绿色、高效、 智能发展的核心驱动力。 在这一转型过程中，IT-OT-ET（信息技术、运营 技术、能源技术）融合在电力系统中扮演着至关 重要的角色，它是推动电力系统向数字化、智能 化转型的关键力量。这种融合不仅涉及到技术层 安全措施来确保数据在采集、传输、存储和处理 过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问，确 保电力系统的稳定运行。 数字人才的培养是实现电力数字化的关键。需要培 养和引进一批既懂电力系统又懂数字化技术的复合 型人才。这些人才将成为推动电力行业数字化转型 的重要力量，通过他们的创新和实践，电力系统将 能够更好地适应数字化时代的发展需求。 数字生态的构建将为电力数字化提供广阔的舞台。 通过构建开放、合作、共赢的数字生态，促进不 同参与者之间的资源共享和价值共创。在这个生

广泛应用。这些技术通过实时监测、智能分析和精准预测，实 现了电力系统的全方位状态感知和动态优化管理，提升了系统 的稳定性和可控性。 2.2.1 关键数智技术 电力AI大模型 电力AI大模型即在通用大模型的基础之上，使用海量电力行业 信息加以训练，打造出具备适配于电力调度、巡检、交易等行 业特色场景的思维链能力的专业大模型。电力AI大模型在语言 模型、深度学习等算法加持下，可成为具备理解和推理能力的 中枢平台，并集成其他各类可用工具，全面赋能预测、预警、 ���� 行业应用组件 37 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统 结语与展望 随着数字化技术的不断进步，新型电力系统的发 展正带来前所未有的机遇。数字化不仅是数字技 术的革新，更是推动电力行业实现绿色、高效、 智能发展的核心驱动力。 在这一转型过程中，IT-OT-ET（信息技术、运营 技术、能源技术）融合在电力系统中扮演着至关 重要的角色，它是推动电力系统向数字化、智能 化转型的关键力量。这种融合不仅涉及到技术层 安全措施来确保数据在采集、传输、存储和处理 过程中的安全性，防止数据泄露和非法访问，确 保电力系统的稳定运行。 数字人才的培养是实现电力数字化的关键。需要培 养和引进一批既懂电力系统又懂数字化技术的复合 型人才。这些人才将成为推动电力行业数字化转型 的重要力量，通过他们的创新和实践，电力系统将 能够更好地适应数字化时代的发展需求。 数字生态的构建将为电力数字化提供广阔的舞台。 通过构建开放、合作、共赢的数字生态，促进不 同参与者之间的资源共享和价值共创。在这个生

托底基石，电力行业同时也是助 力“碳达峰、碳中和”目标实现的关键抓手。一方面，电力行业是国内二氧化碳排放最大的行业来源，年排放量达 40%左右，充分发展利用技术相对成熟的低零碳发电技术，可以在中短期内快速推动低零碳转型；另一方面，工 业、交通、建筑等终端用能部门的低碳转型也要依赖于终端用能电气化，因而推动电力低零碳发展将对全社会、 全行业的“双碳”进程带来溢出效应。 电力行业的“双碳”进