需求侧资源潜力评估与开发利用路径 | 1 | 摘要 江苏 2025 年夏季最高用电负荷已突破 1.55 亿千瓦，风光发电装机占比超过 45%， 高负荷与高比例新能源并存的局面给江苏新型电力系统建设带来电力保供和新能源消纳的 双重难题。因此，充分挖掘和发挥需求侧资源的调节能力、提升系统灵活性，成为江苏建 设新型电力系统的关键举措之一。近年来，江苏在优化需求侧管理和推动需求侧资源主 动调节等多方面取得 等挑战。 本报告立足江苏电力发展现状和未来发展态势，结合资源特性分析近中期需求侧资源 的开发利用潜力，并提出切实可行的需求侧资源开发利用路径建议。鉴于近中期江苏将面 临午间新能源消纳和用电高峰时段电力保供的多重压力，现有的传统电源侧灵活性调节资 源难以满足电力电量平衡需求，开发需求侧可调资源是解决以上难题的有效且经济的手段。 考虑到资源潜力、技术成熟度和已有开发实践，报告建议积极培育虚拟电厂、智能微电网、 1.55 亿千瓦，风光发电装机已达 1.1 亿千瓦 [1]。由于新能源发电具有间歇性和波动 性，其实际出力难以稳定满足高峰负荷需求，导致电力保供压力增大；同时，新能源发 电的快速增长对电网调度和消纳能力提出更高要求，江苏新型电力系统建设面临着电力 保供和新能源消纳的双重难题。需求侧各领域新兴的、多样化的海量终端用户为提升系 统灵活性提供了资源和潜力，成为江苏建设新型电力系统的关键支撑。《江苏沿海地区

采购与供应链 返回目录 洞察 推动 创新 4. 关于价值的讨论不断变化 也许可以原谅采购部门在过去五年中不太确定要专注的重点。优先事项快速转变，从降低成本到疫情安全， 再到 ESG 赋能，从确保供应链安全到缓解通货膨胀。有时这会令人们不知所措。 2025 年，采购和供应链管理的业务价值不再仅仅取决于成本。随着弹性、可持续性、风险管理和合规性等新 压力的出现，价值主张已经发生变化。问题不在 标准的遵守越来越受到投资者、监管机构和消费者的严格审视，因此成为商业活动 中不容妥协的一环。领导者需要积极承担责任，确保将 ESG 目标纳入供应链战略。例如，供应链管理者必须追 踪并减少范围 3 排放，并确保供应商遵守道德劳工实践。 采购部门必须与供应商合作，确保他们达到这些标准。这可能意味着要重新谈判合同，纳入可持续发展条款， 或投资于实时监控供应商合规性的技术。领导者还应通过建立灵活的采购系统，集成合规性追踪和报告工具， 求企业对上游供应链中的行为负责。欧盟的《企业可持续性报告指令》(CSRD) 和美国的《维吾尔强迫劳动预 防法案》(UFLPA) 等法规代表着一种新的现实：企业必须在自己的运营中严格遵守环境、社会和道德标准，并 确保供应商同样做到。 1 五分之四的采购领导者表示 ESG 问题很重要 2 3 4 5 6 7 占受访者的百分比 不知道 完全不重要 40 30 20 10 0 19% 稳定 3%

年4⽉8⽇发布的357号⽂《指导意⻅》。该⽂件统⼀了虚拟电⼚定义——"基于电⼒系统架构，运⽤现代信息通信和控 制技术，聚合分布式电源、可调节负荷、储能等分散资源，作为新型经营主体参与电⼒优化运⾏和市场交易"；强调 虚拟电⼚在增强电⼒保供、促进新能源消纳、完善电⼒市场⽅⾯的重要作⽤；并提出明确的发展⽬标："到2027年虚 拟电⼚机制成熟规范、参与电⼒市场机制健全，全国虚拟电⼚调节能⼒达2000万千⽡以上；到2030年应⽤场景进⼀ 四、国内典型企业与平台案例分析 电⽹及电⼒企业系 南⽅电⽹公司 国家电⽹公司 国⽹电科院（南瑞集团） 电⽹系企业打造的虚拟电⼚更注重与电⼒调度系统的深度融合和安全可靠，侧重服务于电 ⽹的削峰填⾕和应急保供需求，其商业模式往往带有⼀定政策性导向，收益主要来⾃政府 补贴或电⽹付费。 科技与软件企业系 阿⾥巴巴（阿⾥云） 华为数字能源 远光软件 东⽅电⼦ 科技型企业的虚拟电⼚模式更偏重提供通

时，在全球发电结构中的占比相比 2023 年增加了 1.5 个百分点，达到 15%。 能源转型面临多重挑战。当前新能源进入倍增式发展新阶段，能源供应安全、产业链协同、 公正转型等挑战日益凸显。一是电力安全保供新挑战。新能源出力的随机性、波动性、不确定性 强，“大装机、小电量”特点突出，抵御故障能力降低，伴随新能源规模迅速扩张，尤其是在极 端天气条件下，电力供应保障难度不断增加。二是新能源产业“脱钩断链”风险增加。新能源 二是新能源出力不确定性叠加对系统的弱支撑能力，加重了极端天气下新能源高占比电力系统 的脆弱性。冬季寒潮过程中负荷快速拉升，而风光资源波动下降，叠加覆冰覆雪造成风光受阻， 保供难度大。夏季“极热无风”天气多发，对电力保供造成较大影响。 电力系统灵活性调节资源不足。近年来中国在确保电力供应的基础上，新能源消纳率总体 保持较高水平，但高速增长的新能源快速消耗了电力系统调节资源。一是日内平衡调节面临较 架互联，构建西部电网，可以实现更大范围多能互补高效开发；将东部主要受电地区通过特高压 骨干网架互联，构建东部电网，可以支撑大规模电力馈入；东、西部电网内部加强互联，可以有 效提高跨省跨区电力互济水平和安全保供能力。预计到 2030 年，中国跨区电力流将达到 3.4 亿 千瓦，2050 年达到 6 亿～7 亿千瓦。 图 3.14 中国能源资源分布示意图 80% 以上的水能在西部 80% 的煤炭资源分布

持政策降低企业转型成本，加速煤矿智能化落地。黑龙江印发《黑龙 江省煤矿标准化智能化建设扶持激励政策》，从投资及财政政策、安 全生产等四个方面提出了一系列扶持激励政策。内蒙古采取“三优先、 三倾斜”激励政策，将煤炭保供政策与智能化建设最大限度结合起来， 充分激发企业的内生动力。贵州加大省级财政支持力度，出台省级综 合支持政策，引导企业加大智能化建设投入。河南专门安排财政资金 约 7 亿元，对建成的智能化采掘工作面进行奖补。新疆充分运用国家 妥推进，首批国家智能化示范煤矿建设取得显著成效，示范牵引和辐 射带动作用明显，形成了不同地区、不同地质条件的煤矿智能化建设 新方案新样板新模式，显著提高了煤炭行业新质生产力发展水平，为 2020 年以来的煤炭高质量增产保供、行业高质量发展、保障国家能源 安全发挥了基础性、根本性的支撑作用。 1.煤矿智能化顶层设计和专业分工进一步优化细化。煤矿智能化 建设是一项系统工程，大型煤炭企业统筹开展了关于煤矿智能化建设 200 万 t 且满足面内无人作业要求；建设 千米以深矿井安全高效综采典型示范工程，实现深部煤炭资源随采精 准探测与数字透明化开采；建设 600m 超长工作面典型示范工程，构 建“向上弹性增产保供-向下弹性节本降耗”的智能柔性生产体系， 提升煤炭能源供应保障能力。 2.开发煤矿无人化高阶数智开采技术。依托地质保障系统实现煤 层赋存条件透明化，构建智能化地质模型指导综采透明化开采，突破

算试运行。 （一） 22 ◼ 国网市场存在问题： 1.新能源参与电力市场： -新能源快速增长凸显系统调节能力不足，其随机性、波动性、间歇性等特点，导致电力电量平衡难度加大，新能源消纳和电力保供面临更大压力。 -部分地区省间送出能力与新能源装机不匹配，影响新能源利用率。 2.系统调节能力： -新能源的快速发展需要更多的系统调节能力，但现有调节能力可能不足以应对新能源的波动性和间歇性。

电网项目，培育注册的虚拟电厂最 大聚合能力达 60 万千瓦。 2025 年 7 月 2.3 江苏省零碳园区建设中存在主要问题 能源绿色转型和安全保供协同发展难度较大。江苏作为能源消费大省而资源禀赋不足， 化石能源占比高于全国，面临能源清洁转型和安全保供双重压力。一是苏南地区可再生能 源禀赋有限，同时又是全省负荷较为集中区域，能源清洁转型压力较大。二是可再生能源 长时间大容量存储存在技术瓶颈。

能够提供帮助。76% 的供应链和运营 高管认为，生成式 AI 将优化产品设计，并推 动产品生命周期的可持续发展。 利用 AI 助手，首席供应链官能够高效整合信 息，迅速将洞察传递给董事会，以确保供应 链的各项动态能够在战略层面得到及时反映 和调整。决策执行后，AI 助手能加速决策反 馈速度，提供实时的真实数据，帮助高管判 断策略是否行之有效，并迅速调整以应对市 场变化。 借助生成式

基础资料 - 标签管理 主要流程特点：强制供应商打 印 标签之后送货 ， 减少仓库收 货环 节贴码的问题 要求：需要甲方足够强势才能 确 保供应商安装要求打印标签 操作：可开放打印标签系统到 各 个供应商，用于统一标签格 式 基础资料 - 供应商打码流程 主要流程特点：由仓库收 货 之后统一打印标签，便于内

制和采购计划。通过深度学习技术，DeepSeek 大模型能够分析历 史销售数据、季节性波动以及市场趋势，为企业提供精准的库存预 测，减少食材浪费，降低运营成本。此外，该模型还能够实时监控 供应链中的各个环节，及时发现潜在问题，确保供应链的高效运 转。 以下是 DeepSeek 大模型在餐饮服务中的应用场景及其对应的 优势：  智能点餐系统：通过分析顾客的饮食偏好，推荐个性化菜品， 提升顾客体验。  库存管理：精准预测食材需求，减少浪费，降低成本。 一步 提升服务的精细化水平。 其次，DeepSeek 可以应用于厨房管理，优化食材采购和库存 管理。通过分析历史销售数据和季节性趋势，模型可以预测未来一 段时间内的食材需求，从而减少浪费并确保供应链的稳定性。此 外，模型还可以实时监控厨房设备的运行状态，预测潜在故障并提 前通知维护，减少停机时间和维修成本。 在客户关系管理方面，DeepSeek 可以通过自然语言处理技术 分析顾客的 的满意度，也显著提升了餐厅的运营效率。 其次，供应链管理将更加智能化。通过大模型的预测分析，餐 厅可以更准确地预测食材需求，优化库存管理，减少浪费。同时， 大模型还能帮助餐厅识别供应链中的风险点，提前采取应对措施， 确保供应链的稳定性。 在食品安全方面，deepseek 大模型的应用将大大提高食品安 全监控的效率和准确性。通过实时数据分析，系统能够快速识别食 品安全隐患，及时预警，保障消费者的饮食安全。 此外