预测

产业界普遍欢迎这一进展，认为它将减少碳边境壁垒，提高贸易便利性，并降低企业合规成本。英国政府预测，连接碳市场的措施每年将为英国企业节省约8亿英镑。同时，这一举措也可能为未来建立更广泛的国际碳市场合作机制

能源结构转型。国际能源署预测，2030年起，为实现“净零排放”，全球投资每年将达4.5万亿美元。宁德时代将在今年实现所有电池工厂的碳中和，并积极对外输出技术和解决方案，助力钢铁、水泥、化工等传统产业

产业协会预计，2025年全球光伏新增装机规模将达655GW，中性预测下同比增长10%，虽增速放缓但仍具潜力。不过，太阳能产业要持续释放潜力，需应对诸多挑战。经过近年爆炸性扩张，增长速度将放缓，2026年

，实现分布式光伏的“可观、可测、可调、可控”，符合参与电力市场化交易分时计量和精准预测的技术要求。从上述三方面，整村开发模式构建起“规模-制度-技术”三位一体的市场化竞争优势。这些优势不仅为项目入市奠定了
，降低交易成本，提升预测精度。无论是直接参与还是聚合参与，整村开发项目均可根据自身条件和市场规则选择最优路径。合理运用这两种模式，能充分释放其在电力市场中的收益潜力，实现可持续运营。三、“整村开发”如何

的问题。新旧经济评价模式过去我们设计院在进行经济评价时，全寿命周期的项目收入模型是以固定电价支撑，例如以煤电基准价或补贴电价为基础，结合发电量预测、初始投资、运维成本等参数，通过财务模型计算内部收益率
影响，电价预测难度陡增。同时，政策规则复杂，差价结算机制、绿证分离定价、中长期合同灵活性等规则需嵌入模型，虽然机制电价与机制电量可以从一定程度上去平抑市场价格波动的风险，让新能源的交易电价有序向市场

资源分配。人工智能不仅提升了电力调度的效率，还优化了资源配置、降低了运营成本，并增强了电网的可靠性。以下是人工智能在电力调度控制领域是核心应用场景及技术落地现状。01.智能负荷预测与能源调度优化
人工智能通过机器学习和深度学习算法，整合历史用电数据、气象信息、社会行为等多源数据，实现高精度负荷预测。传统负荷预测方法受限于线性建模思维与浅层特征提取能力，难以应对新型电力系统多源异构数据的复杂关联，循环

预测技术，对可再生能源发电和负荷需求进行更精准的预测，从而优化虚拟电厂的调度;部署先进的控制系统，实现对聚合的分布式能源资源的实时监控和协调控制;开发数字孪生技术，构建虚拟的电厂模型，用于仿真和优化

发电量的同时也能为可再生能源项目带来更高收益。据AGL预测，结合配套的5MWh储能系统，该标志性项目将助力 Canally Almond Orchard 大幅削减 85% 的柴油消耗量，这一

AI子公司，被业内视为其深化“新能源+数字化”战略的重要举措。近年来，AI技术在光伏发电预测、储能系统优化、智能运维等领域的作用日益凸显，阳光电源此举有望进一步提升其逆变器、储能及智慧能源管理系统的