截至2025年1月底，浙江省內(nèi)電源總裝機(jī)突破1.5億千瓦大關(guān)，達(dá)1.52億千瓦。其中新能源裝機(jī)容量達(dá)5908萬(wàn)千瓦，占比近四成。風(fēng)電光伏發(fā)電合計(jì)裝機(jī)達(dá)到5596萬(wàn)千瓦，成為電源裝機(jī)增長(zhǎng)的主力，并超越煤電成為浙江第一大電源。
伴隨裝機(jī)規(guī)模增長(zhǎng)，風(fēng)電光伏發(fā)電等新能源在電力保障上的作用進(jìn)一步凸顯。數(shù)據(jù)顯示，2025年2月8日，浙江風(fēng)電光伏發(fā)電最大出力3215萬(wàn)千瓦，首次超過(guò)3000萬(wàn)千瓦，其中光伏最大出力2864萬(wàn)千瓦，創(chuàng)歷史新高。
近年來(lái)，以創(chuàng)建全國(guó)清潔能源示范省為契機(jī)，浙江省持續(xù)優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，新能源發(fā)電能力穩(wěn)步增長(zhǎng)。2024年，浙江新能源發(fā)電量達(dá)717.8億千瓦時(shí)，同比增長(zhǎng)29.24%。
這個(gè)信息不一般。作為工業(yè)大省，能夠做到這一點(diǎn)，非常不容易。
截至2023年12月，全國(guó)已有多個(gè)省份在風(fēng)電和光伏發(fā)電方面超越了煤電。具體來(lái)說(shuō)，青海和甘肅是其中的代表省份。
青海省在清潔能源發(fā)電量方面占比接近九成，顯示出其風(fēng)電和光伏發(fā)電的顯著優(yōu)勢(shì)。而甘肅省的新能源發(fā)電量也超過(guò)了煤電，進(jìn)一步證明了這些地區(qū)在可再生能源領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
全國(guó)范圍內(nèi)新能源的裝機(jī)規(guī)模也在2023年實(shí)現(xiàn)了歷史性跨越，突破了2億千瓦。這一成就標(biāo)志著我國(guó)在新能源發(fā)電領(lǐng)域取得了重要進(jìn)展，為實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展目標(biāo)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
作為內(nèi)陸省份，湖北人最羨慕浙江的海上風(fēng)電。
根據(jù)浙江省能源局發(fā)布的《浙江省海上風(fēng)電發(fā)展規(guī)劃（2021-2035年）》，到2035年海上風(fēng)電裝機(jī)容量達(dá)到1000萬(wàn)千瓦以上。
在具體實(shí)施方面，浙江省已經(jīng)啟動(dòng)了多個(gè)海上風(fēng)電項(xiàng)目。例如，浙能嘉興1號(hào)海上風(fēng)電場(chǎng)是浙江省首個(gè)開(kāi)工建設(shè)的海上風(fēng)電項(xiàng)目，該項(xiàng)目位于杭州灣平湖海域，裝機(jī)容量達(dá)301.2兆瓦。還積極推進(jìn)其他海上風(fēng)電項(xiàng)目的建設(shè)，如華能蒼南4號(hào)海上風(fēng)電項(xiàng)目等。
盡管如此，浙江只能是排在第四位。
截至2023年12月，中國(guó)海上風(fēng)電裝機(jī)容量持續(xù)領(lǐng)跑全球，具體排名如下：
江蘇?。鹤鳛橹袊?guó)海上風(fēng)電的領(lǐng)頭羊，江蘇省的海上風(fēng)電裝機(jī)容量穩(wěn)居全國(guó)第一。其豐富的海上風(fēng)電資源和強(qiáng)大的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)為這一成就提供了堅(jiān)實(shí)支撐。
廣東?。簭V東省在海上風(fēng)電領(lǐng)域也取得了顯著進(jìn)展，裝機(jī)容量緊隨江蘇省之后，位列全國(guó)第二。
福建?。焊＝ㄊ{借其優(yōu)越的海域條件和政策支持，海上風(fēng)電裝機(jī)容量在全國(guó)排名中占據(jù)重要位置。
浙江省第四。
山東?。撼浞掷闷溲睾５貐^(qū)的風(fēng)能資源，大力發(fā)展海上風(fēng)電。
我們知道，人工智能（AI）的快速發(fā)展對(duì)電力需求提出了新的挑戰(zhàn)和要求。AI技術(shù)的廣泛應(yīng)用，尤其是在數(shù)據(jù)中心、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理任務(wù)中，消耗了大量電力。
1. 高計(jì)算能力需求
AI模型（如深度學(xué)習(xí)）的訓(xùn)練和推理需要大量的計(jì)算資源，尤其是GPU、TPU等高性能硬件。高性能計(jì)算設(shè)備通常功耗極高，單個(gè)GPU的功耗可達(dá)數(shù)百瓦，而大型AI訓(xùn)練集群的功耗可能達(dá)到兆瓦級(jí)別。訓(xùn)練一個(gè)大型語(yǔ)言模型（如GPT-3）可能消耗數(shù)十萬(wàn)度電，相當(dāng)于數(shù)百個(gè)家庭一年的用電量。
2. 數(shù)據(jù)中心電力消耗
AI依賴(lài)于大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心來(lái)存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中心需要持續(xù)供電以支持服務(wù)器、冷卻系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗約占全球總用電量的1-2%，而AI相關(guān)計(jì)算正在成為數(shù)據(jù)中心電力消耗的主要驅(qū)動(dòng)力。
3. 持續(xù)性和穩(wěn)定性
AI任務(wù)（如云計(jì)算、實(shí)時(shí)推理）需要不間斷的電力供應(yīng)。電力供應(yīng)的穩(wěn)定性至關(guān)重要，任何中斷都可能導(dǎo)致服務(wù)中斷或數(shù)據(jù)丟失。需要配備備用電源（如UPS）和可再生能源儲(chǔ)能系統(tǒng)。
4. 能效優(yōu)化
隨著AI規(guī)模的擴(kuò)大，電力消耗的快速增長(zhǎng)引發(fā)了能效問(wèn)題。需要更高效的硬件（如低功耗芯片）和算法優(yōu)化，以減少單位計(jì)算任務(wù)的能耗。業(yè)界正在開(kāi)發(fā)專(zhuān)門(mén)針對(duì)AI的能效優(yōu)化技術(shù)，如稀疏計(jì)算、量化訓(xùn)練和低精度計(jì)算。
5. 綠色電力需求
AI的高能耗引發(fā)了環(huán)境擔(dān)憂，尤其是碳排放問(wèn)題。越來(lái)越多的企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)要求使用可再生能源（如風(fēng)電、光伏）為AI計(jì)算供電。谷歌、微軟等科技巨頭承諾使用100%可再生能源為其數(shù)據(jù)中心供電。
6. 分布式計(jì)算和邊緣計(jì)算
為了減少數(shù)據(jù)傳輸和集中化計(jì)算的能耗，邊緣計(jì)算和分布式AI正在興起。邊緣設(shè)備（如智能手機(jī)、物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）需要低功耗設(shè)計(jì)，以延長(zhǎng)電池壽命并減少整體電力消耗。
7. 未來(lái)挑戰(zhàn)
隨著AI模型規(guī)模（如大語(yǔ)言模型、多模態(tài)模型）的不斷擴(kuò)大，電力需求將持續(xù)增長(zhǎng)?，F(xiàn)有的電網(wǎng)和能源基礎(chǔ)設(shè)施可能難以滿足AI的快速增長(zhǎng)需求，需要升級(jí)和改造。政府和行業(yè)需要制定政策，推動(dòng)AI與可再生能源的結(jié)合，并鼓勵(lì)能效優(yōu)化。
