佘海峰：AI数据中心应纳入能源系统规划

佘海峰强调，衡量AI数据中心的可持续发展，不应只关注使用了多少清洁能源，更应关注其是否推动了新增清洁能源供给，以及这些能源能否在实际需要时得到有效利用。

这要求新增算力需求与新增清洁能源容量相匹配，并进一步关注清洁能源供给与实际用电负荷在时间尺度上的匹配。传统数据中心广泛采用的PUE（电能使用效率）仍具有重要价值，但难以完整反映数据中心与外部能源系统的协同表现。探索更全面的评价与优化机制，并将相关指标与采购、融资等市场决策相结合，有助于推动先进技术的应用。

佘海峰还结合中国光伏行业“领跑者计划”的发展经验指出，技术标准不仅能够衡量产品表现，也能引导技术创新与市场选择，推动行业从关注初始投资成本转向更加重视效率与技术表现。

当清洁能源供给与数据中心持续、稳定的用电需求之间存在时间错配时，储能的作用便不再局限于应急备用。

佘海峰指出，储能能够主动参与可再生能源调节、电网运行与供需平衡，是连接清洁能源供给与实际负荷需求的重要环节。

通过充放电调节，储能能够优化清洁能源的跨时段利用，并在适用条件下参与电网辅助服务，提升系统灵活性。结合光伏发电、储能与智能能源管理，可以更好地协调清洁能源供给与AI算力负荷，在提高可再生能源利用率的同时支持供电可靠性。

储能的价值，不只是储存电力，更在于让清洁能源在需要的时间发挥作用。这也意味着，数据中心的能源解决方案需要从单一设备配置走向系统层面的协同设计。

围绕数字基础设施不断增长的能源需求，隆基持续推进光伏与储能的深度融合，通过统筹光伏发电、储能调节与智能管理，推动清洁能源供给与实际负荷需求协同运行。

这一方向也是LONGi ONE光储融合战略的重要组成部分。面向AI数据中心等高可靠性用电场景，隆基将持续拓展光储协同的应用路径，提升清洁能源的利用与调节能力，为构建更灵活、可靠的能源系统提供支持。