人工智能的尽头是电网?兰德报告揭示美国2030年电力困境

2025年6月30日，兰德公司发布研究报告《评估美国到2030年的新增人工智能电力容量》（Assessing the United States' Additional AI Power Capacity by 2030），系统性地评估了在人工智能需求呈指数级增长的背景下，美国电力系统面临的严峻挑战与潜在机遇。报告指出，尽管规划中的发电项目众多，但考虑到项目完成率、资源间歇性、电网损耗和计划退役等多重因素，到2030年美国电网实际可增加的有效电力容量远低于预期，可能无法满足人工智能数据中心爆炸性的电力需求。报告通过对前端电网（FTM）和用户侧（BTM）发电资源的深度剖析，提出了一个更为现实的电力容量评估框架，并为政策制定者、电网规划者和行业参与者提供了一系列关键建议。启元洞见编译整理了报告的核心内容，以供读者参考。

PART1

问题提出：

人工智能引发的“电荒”焦虑

当前，人工智能发展的惊人速度和规模，正对美国的电力基础设施构成前所未有的压力。先进人工智能模型的训练和推理需要巨大的计算资源，导致数据中心的电力需求急剧攀升。现有电网已在努力应对这一局面，而未来的挑战将更为严峻。

关于到2030年美国数据中心的电力需求增长，各方预测差异巨大，从新增34吉瓦（GW）到253吉瓦不等。这种差异源于对需求增长速度、技术效率提升、数据中心扩张计划等方面的不同判断。例如：

兰德公司预测，到2030年，仅人工智能数据中心就可能为全球带来327吉瓦的电力需求，其中美国的需求量预计在158吉瓦至253吉瓦之间；美国高盛公司（Goldman Sachs）预测，到2030年，包括人工智能和非人工智能用途在内的数据中心将带来47吉瓦的增量需求；劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）的预测则更为惊人，认为到2028年美国数据中心总耗电量可能达到74到132吉瓦，意味着在当前水平上增加34-92吉瓦。

除了总量的挑战，单个超大规模数据中心的电力消耗也极为可观，一个设施的耗电量到2030年可能高达5吉瓦，这相当于美国爱达荷州（Idaho，5.4吉瓦）或缅因州（Maine，5.3吉瓦）等整个州在2023年的夏季净发电能力。

尽管面临挑战，接入电网仍然是数据中心的首选，因为它能提供更高的可靠性、韧性和成本效益。因此，本报告的核心问题是：考虑到当前的扩容计划，到2030年，美国到底能增加多少可用于支持人工智能等新增负荷的电力容量？

为回答这一问题，报告引入了一个新的评估指标——可用容量（Available Capacity）。该指标不仅考虑了发电设施的铭牌容量（Nameplate Capacity，即理论最大输出），还综合了项目完成的不确定性、可再生能源的间歇性（通过有效荷载能力“ELCC”或容量认证因子“CAF”进行折算）、输配电损耗以及计划中的发电机组退役等现实因素，从而提供一个能与数据中心等新增负荷进行直接比较的、更为可靠的容量估算方式。

本报告的分析涵盖了两种主要的电力资源。

前端电网（Front-of-the-Meter，FTM）资源：指与广域电网整合的大型发电厂和储能设施。

用户侧（Behind-the-Meter，BTM）资源：指位于用户（如家庭、商业楼宇）一侧的分布式发电和储能系统，如屋顶光伏和电池储能。

PART2

前端电网（FTM）的前景：

从宏大规划到骨感现实

报告对FTM新增容量的评估遵循一个四步法（见图1），层层剥离理想化的规划数据，最终得出净可用容量的现实估算。

图1 将规划中的前端电网（FTM）项目转化为可满足数据中心电力需求的可用容量的方法图示

第一步：估算规划中的总容量

通过对美国七个独立系统运营商（ISO）的互联请求队列数据和美国能源信息署（EIA）的发电机清单进行分析，报告识别出到2030年，计划并网的FTM项目总铭牌容量高达1015吉瓦。其中，约49%是可再生能源（主要是太阳能和风能），44%是电池储能。（见图2）

图2 美国规划中的能源项目新增铭牌容量（按年份，2025-2030）

第二步：考虑项目完成率

历史数据表明，进入互联队列的项目最终只有一小部分能够成功并网发电。报告估算了不同地区和不同资源类型的平均完成率。例如，化石燃料项目的平均完成率约为27%，而可再生能源和储能项目仅为13%。其中，一些地区的储能项目完成率甚至低于1%。

将这些完成率加入计算后，1015吉瓦的规划容量急剧缩水。结果显示，预计到2030年实际能够完成并网的铭牌容量仅为151吉瓦，相比规划值减少了近七倍。（见图3）

图3 美国预计将建成的新增电力铭牌容量（按年份，2025-2030）

第三步：计算有效容量

对于可再生能源和储能这类间歇性或能量受限的资源，其铭牌容量并不能完全代表其在高峰负荷时段的可靠贡献。报告采用了各ISO使用的容量认证因子（CAF）或有效荷载能力（ELCC）对此进行折算。

例如，核电和煤电的CAF通常在85%以上；太阳能的CAF在许多地区仅为10%-20%，甚至更低；储能的CAF相对较高，通常在70%以上，但其贡献依赖于能否从电网获得充足的电力进行充电。

经过CAF/ELCC折算并扣除约5%的输配电损耗后，151吉瓦的预计建成容量进一步减少。最终，新增项目的总“可用容量”仅为77吉瓦。

第四步：扣除计划退役容量

在增加新电源的同时，老旧的发电机组也在不断退役。报告显示，到2030年，美国计划退役约55.6吉瓦的铭牌容量，其中70%是煤电，29%是油气发电。这些退役机组大多是能够提供稳定出力的“可靠容量”，其折算后的可用容量损失约为44吉瓦。（见图4）

图4 规划中的退役容量（按资源类型和地区，2025-2030）

最终结论：FTM净增容量仅为33吉瓦

将新增的77吉瓦可用容量与损失的44吉瓦退役容量相抵，报告得出惊人结论：到2030年，美国前端电网的净可用容量增量仅为33吉瓦。（见图5和图6）

图5 可用新增容量与计划退役容量对比（按年份，GW）

图6 美国前端电网（FTM）电力容量从规划到预计净增的变化对比（到2030年）

这一数字远低于大多数机构对人工智能电力需求的预测下限。此外，这种净增容量在地区间分布极不均衡。美国德州电网（ERCOT）是唯一一个预计将实现大规模净增长的地区，预计新增59吉瓦。而其他多个地区，如美国PJM电力市场、美国中部大陆独立系统运营商（MISO）和美国加州输电系统运行商（CAISO），由于大量的机组退役，其净可用容量实际上是负增长的。（见表1）

表1 各地区活跃项目、预测新增、退役及最终净估算的可用容量（2025-2030，单位：GW）

PART3

释放FTM潜力的五大杠杆

面对严峻的前景，报告分析了五种可能在短期内（到2030年）释放更多FTM可用容量的潜在“杠杆”，并对它们的影响进行了量化评估（见表2）。

杠杆一

优先支持高容量因子（High-CAF）项目。优先处理天然气和储能等高可靠性项目的并网请求。分析显示，这类项目的完成率每提高1个百分点，可带来约4吉瓦的新增可用容量。如果所有规划中的高CAF项目（主要是295吉瓦的储能和35吉瓦的天然气）都能100%完成，理论上可带来330吉瓦的总可用容量，但实现难度极大。

杠杆二

延迟计划退役。推迟现有44吉瓦可用容量的退役计划。这是短期内最直接有效的手段之一。如果一半的退役计划被推迟，就可增加22吉瓦的可用容量。然而，这会带来环境、经济和社会成本，因为这些老旧机组效率低下且污染严重。

杠杆三

为独立可再生能源项目加装储能。将规划中的独立太阳能和风能项目改造为“光伏+储能”或“风能+储能”的混合项目。这能显著提高可再生能源的有效容量。报告估算，如果所有规划中的可再生能源项目都进行混合化改造，最多可解锁30吉瓦的额外可用容量。

杠杆四

优先处理已进入后期阶段的项目。优先推进那些已经完成了签署施工服务协议（CSA）等关键环节的项目，这些项目成功并网的概率更高。如果能确保所有已进入后期阶段的项目（约63吉瓦）全部完成并网，将是一大助力。

杠杆五

全面改进电网互联流程。这是最根本但也最长期的解决方案，美国电网互联队列的严重积压是限制新增供应的最大瓶颈。分析表明，所有项目的完成率普遍提高1个百分点，就能带来5吉瓦的可用容量。

表2 解锁额外容量的潜在杠杆总结

PART4

用户侧（BTM）的崛起：

不可忽视的新兴力量

除了FTM，用户侧的分布式能源（BTM）特别是屋顶光伏和电池储能，正在成为电力供应体系中越来越重要的组成部分。BTM资源虽然不能完全替代电网为数据中心供电，但它们可以有效降低高峰时段的电网负荷，从而间接释放出更多容量给其他用户。

报告基于美国国家可再生能源实验室（NREL）的“标准情景”数据，并结合了各ISO的最新数据，对BTM容量的增长进行了预测。

（一）基准情景预测

1.铭牌容量增长：预计到2030年，美国BTM光伏铭牌容量将从2024年的约51吉瓦增长到106.5吉瓦；BTM储能将从5.9吉瓦增长到41.5吉瓦。（见表3和表4）

2.有效容量增长：将这些铭牌容量同样通过ELCC/CAF进行折算后，报告预测，到2030年，BTM资源将能提供49吉瓦的新增有效容量来帮助削减电网峰值负荷。（见表5）

BTM新增有效容量的区域分布也呈现出一定特点（见图7），其中德州（ERCOT）、中西部（MISO）和一些非ISO地区增长潜力最大。

表3 各地区用户侧（BTM）太阳能光伏铭牌容量增长预测（至2030年，单位：GW）

表4 各地区用户侧（BTM）储能铭牌容量增长预测（至2030年，单位：GW）

表5 各地区用户侧（BTM）总有效容量增长预测（至2030年，单位：MW）

图7 各地区/电网运营商（ISO/RTO）用户侧（BTM）可用容量新增量（到2030年，单位：GW）

（二）不确定性与敏感性分析

BTM的预测比FTM更具不确定性，因为它依赖于经济模型而非具体的项目队列。为此，报告进行了两种敏感性分析：

1.积极情景：假设未来所有新增的BTM光伏都与储能捆绑（即“光伏+储能”混合系统）。由于混合系统的ELCC远高于单独的光伏系统，在这种情景下，到2030年BTM可贡献的有效容量将飙升至83吉瓦，比基准情景高出70%。这凸显了储能对于提升分布式能源价值的决定性作用。

2.消极情景：假设由于供应链问题或政策变化，可再生能源的成本高于预期，导致BTM光伏和储能的部署速度放缓。在这种情景下，到2030年BTM贡献的有效容量将降至38吉瓦，比基准情景低23%。

PART5

综合结论与政策建议

将FTM和BTM的预测结果汇总，报告综合得出最终结论：到2030年，美国电网预计将新增总计82吉瓦的净可用电力容量，其中包括来自前端电网（FTM）的33吉瓦和来自用户侧（BTM）的49吉瓦。（见表6）

尽管82吉瓦是一个不小的数字，但它仅仅处于对人工智能电力需求预测范围（34-253吉瓦）的中下区间。这意味着，如果人工智能的发展和电力需求遵循较为激进的预测路径，那么美国电力系统将面临严重的供应短缺。

表6 各地区前端电网（FTM）和用户侧（BTM）可用容量新增汇总（2025–2030, 单位：GW）

基于以上分析，报告向政策制定者、电网运营商和行业参与者提出了一系列深刻的建议。

（一）

针对前端电网（FTM）的建议

1.关注点应从“铭牌容量”转向“净有效容量”。政策和激励措施应优先支持那些能提供稳定、灵活力量的资源，如天然气、储能和核能，而非仅仅追求可再生能源装机容量的数字。

2.果断采取短期干预措施。面对迫在眉睫的短缺风险，必须考虑一些“一事一议”的解决方案，如战略性地延长部分高价值化石燃料机组的服役年限，并为改造机组提供支持。

3.大力简化和加速电网互联流程。改革互联队列的研究和审批流程是重中之重。可以考虑为已满足特定条件（如完成选址、获得主要许可）的“准备就绪”（shovel-ready）项目开辟快速通道。

4.重新审视核能的价值和时间表。尽管报告的基准分析未包含新增核电，但决策者应重点考虑重启已退役核电站和建设新核电站（包括小型模块化反应堆SMR）的可能性，并将其纳入长期规划。

（二）

针对用户侧（BTM）的建议

1.大力鼓励BTM资源的部署，尤其是储能。BTM是平衡供需、提高电网韧性的重要工具。政策应特别鼓励BTM储能的安装，因为其对降低峰值负荷的贡献远大于光伏。

2.加强对BTM资源的监测和整合。电网运营商需要更准确地掌握BTM资源的规模和运行状态，将其作为一种可调度的“资源”而非简单的“负荷削减”来管理。

3.确保BTM用户公平分摊电网成本。随着BTM渗透率提高，需要设计合理的电价机制，确保BTM用户为其使用的电网备用和维护服务支付公平的费用，避免“电网死亡螺旋”（即成本不断转移给剩余的非BTM用户）。

总之，兰德公司的这份报告为我们描绘了一幅复杂而充满挑战的未来图景。人工智能的浪潮既是技术革命的推动力，也是对能源基础设施的一次极限压力测试。若要确保这场技术革命能够平稳、可持续地进行，以美国为典型代表的大国必须立即行动起来，对电力系统的规划、建设和运营模式进行一场深刻的变革。

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