2024 2025 2026 2027 AI AI TWh 0% 5% 10% 15% 15 IEA 0% 5% 10% 15% 20% 25% 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 2015 2016 2017 2018 hanger-for-renewable-energy/. 17 IEA 𝐻2 18 IEA 0% 20% 40% 60% 80% 100% 2018 2019 2020 2021 2022 2026 2027 2028 2029 2030 CCUS DRI DRI CCUS H2-DRI 19 20 IEA 0 500 1000 1500 2000 2030 2040 2050 2030 2040 2050 2030 2040 2050

实现端到端的最高能效，最大限度地减少能量传输损耗和冷却需求 • 显著降低碳排放足迹 预测七：可再生能源将成为满足 AI 数据中心增长能耗需求的关键 没有电力，就没有 AI。根据国际能源署（IEA）的预测，AI 是未来十年全球电力需求增长的三大驱动因素之一：在 全球范围内，超大规模数据中心的迅速扩张、全球生活水平提高所带来的空调使用量增加、全球变暖导致的气温 上升，以及交通运输领域的电气 International Energy Agency. Electricity 2025 – Executive Summary [Internet]. Paris: IEA; 2025. Available from: https://www.iea.org/reports/electricity-2025/executive-summary [5] Goldman Sachs. AI to drive Global Conference on Energy and AI; 2024 Dec; Paris, France [Internet]. Available from: https://www.iea.org/events/global-conference-on-energy-ai [7] S&P Global Commodity Insights. Company Sustainability

。例如，氢能产业虽在鄂尔 多斯取得了突破，但在制氢、存储和应用环节仍需要更多的技术创新和产业配套。 25 鄂尔多斯低碳转型及案例研究 3. 鄂尔多斯可再生能源发展路线图 根据国际能源署（IEA）和国际可再生能源机构（IRENA）的全球能源转型路线图， 国家《“十四五”可再生能源发展规划》、《鄂尔多斯“十四五”能源综合发展规划》 以及《鄂尔多斯新能源发展行动方案（2024—2025 年）》，建议鄂尔多斯可再生能源 新研发，主要包括开展氢能技术、清洁能源储能技术、二氧化碳捕集、封存与利用技术 （CCUS）等技术研发。 1. 绿氢 氢能作为一种清洁、高效、灵活的能源，在各部门的脱碳化进程中发挥重要作用。 根据国际能源署（IEA）发布的《全球能源部门 2050 年净零排放路图》，全球氢能需 求在未来几十年将显著增长。预计到 2050 年，氢能的需求量将至少增长六倍，从当前 的约 8000 万吨 / 年增加到 5.36 亿吨 万辆氢能商用车的目标。绿氢作为一种绿色、高效的可再生能 源，不仅有助于解决可再生能源脱网问题，还能推动工业脱碳，因此被誉为“21 世纪的 终极能源”。 我国是全球最大的氢气生产国，也是最大的氢气消费国。根据 IEA 数据，2022 年， 中国占全球氢气供应市场的 34%，需求市场的 29%。中国的氢能生产集中在东部、西 部、北部传统重工业发达地区。其中，华北 31%、西北 29%、华东 14%、西南 6%。截

目前该市变电站均为综自变电站，未有智能变电站建设。城市可调节灵活资源少，系统柔性调节能力弱、智慧水平 低。 现有电网网架已经无法解决高比例新能源并网接入及能源消纳问题 2.3 新型电力系统面临挑战 国际能源署（ IEA ）指导意见  风光发电占比低于 15% 时对电网冲击较小，可直接并入。  风光发电占比在 15~25% 时需引入储能等调峰调频资源。  风光发电占比超 25% 时为保证电网稳定性，所有电厂都必须配置储能等调峰调频资源。

Variable Refrigerant Flow）、冷却塔、 工业/商用锅炉、热水机组等。 ●价值定位：整机决定冷热源的输出能力与能效曲线。部分负荷工况的响应能力对全年能耗影响最大。国际能源 署（IEA）多次强调，热泵是建筑电气化和低碳转型的核心装备。 �、控制与执行层（Field Control） ●代表要素：DDC/PLC、楼宇与设备级控制器、边缘网关、执行器（风阀、阀门、风机）、现场传感网络。

人工智能的快速发展正重塑全球能源格局，持续拉动电力需求增长。AI芯片单卡功 耗达700W，是普通服务器的4-7倍。以GPT-4训练为例，25000块A100芯片年耗电1.2亿 度，相当于20万家庭年用电量。 国际能源署（IEA）预计2030年全球数据中心电力消耗 将较2024年提高一倍以上，AI算力是主要驱动因素。据测算，2030年中国数据中心用电 量预计达到400-600TWh，占全社会用电量的比重约为4.8%-6%；美国数据中心用电量预