在全球能源转型浪潮的驱动下，提高能源效率是实现节能目标、应对能源危机的有效策略，更是践行绿色发展的关键路径。国际能源署将提高能效视为“第一燃料”，这一定位充分凸显了其在能源系统中的重要地位。
电力需求侧的能效提升，不仅有助于节约能源、优化能源配置，更能进一步实现节能减排、缓解环境压力的双重目标。因此，聚焦电力需求侧的能效提升潜力挖掘与解决方案落地，对于推动经济高质量发展、助力新质生产力培育具有重要意义。
数字化转型与电力需求侧能效
随着AI、物联网、大数据等技术的快速发展，中国在依托数字技术提升电力需求侧能效领域已开展多项卓有成效的实践探索。
第一，智能电网与智能调度建设成效显著。中国持续推动智能电表普及应用，在城市及工业区域的普及率尤为突出。通过智能电表实现对用户电力需求数据的实时监测、精准分析，为电力需求侧响应机制的落地奠定了坚实的数据基础。与此同时，智能电网技术大幅提升了电力系统的调度效能。中国2009年启动智能电网建设计划，截至2020年末已基本建成统一的坚强智能电网，数字化与智能化水平的提升显著增强了电力系统的灵活响应能力。
第二，能源管理系统推广落地步伐加快。采用能源管理系统的企业、园区及楼宇数量持续增长。根据工信部公布的智能工厂案例集，典型案例通过数字技术赋能、能源利用率实现有效提升。以长飞光纤光缆股份有限公司为例，该公司借助数字技术对生产流程进行实时监控与智能决策优化，能源利用率较此前提升48.4%。此外，智能家居逐渐成为消费热点，相关产业有望在未来3~5年进入快速爆发期。通过能源管理平台的部署与智能家居技术的普及，电力用户能够自主优化用能管理、降低能耗，并根据电力供需情况及电价波动灵活参与需求侧响应，从而推动整个电力系统用能效率的提升。
第三，大数据与AI技术的应用场景持续拓宽。大数据分析技术为电力企业大规模收集、处理及分析用户用能数据提供了支撑，能够精准刻画用户用能模式、预测电力需求行为，为优化电力调度提供科学依据。AI技术在电力需求预测与负荷调度领域的应用关注度日益提升，通过整合分析历史用能数据、气象数据、经济运行数据等多维度信息，AI预测模型的精准度显著优于传统模型，为智能调度提供了有力保障。例如，国网冀北电力有限公司推进AI规模化应用，将AI技术深度融入设备运检、智能调度、预警抢修等场景，通过技术赋能加速业务数字化转型，更好地保障电力需求。
电力需求侧能效提升面临的挑战
数字技术在提升能效方面具有较大潜力，然而当前电力需求侧推动数字化转型以提升能效的实践尚存在较大进步空间，仍面临着能效提升潜力挖掘不足、智能电力需求场景探索有限、数字技术运行增加能耗、潜在的能源反弹效应等挑战。
首先，能效提升潜力的进一步挖掘面临技术难题。
一是技术壁垒。数字技术赋能的能源管理系统需具备复杂分析功能，其应用范围的扩大与应用深度的优化，需以雄厚的技术储备、专业的知识及成熟的团队为支撑。对多数企业而言，进一步深化应用面临着难以获取高质量数据、缺乏专业人才以及算法实现难度大等难题。技术的更新迭代也需要企业投入大量的资金和人才，高昂的转型成本与技术门槛使得中小企业难以承担，进而制约其参与数字化转型的积极性。
二是数据收集与处理难题。在应用数字技术开展电力需求侧能源管理的过程中，需要收集、传输大量的用户数据，其中不乏工商业部门企业的核心业务信息，数据安全与隐私保护已成为制约数字技术深度应用的关键挑战。如何在提升能效的同时保障用户的隐私安全和避免不必要的损失，该技术难题与数字技术的更新迭代同样关键。
三是技术标准不统一。电力需求侧的数字化转型涉及智能电表、智能家居、智能传感器等大量软硬件设备，各类设备与软件之间的不统一标准可能阻碍数字化转型的推进。例如，用户若采用不同厂商的设备，可能面临设备间数据接口不兼容、无法实现有效数据交换与协同控制的问题，导致一体化能源管理系统难以构建；同时，存量传统设备大多难以适配新技术标准，企业需投入巨额资金进行设备更新换代，显著提升了数字化转型的实施成本与推进难度。
其次，智能电力需求场景仍需进一步探索与深化，具体体现在三方面：
一是场景覆盖与应用深度不足。随着数字经济与电力系统的协同发展，电动汽车、分布式能源、智慧城市等领域加速落地，催生了一批新兴电力需求场景。此类场景的能效提升路径探索，需纳入下一步重点工作计划。同时，当前智能电表、能源管理系统等设备的应用仍停留在基础节能控制层面，尚未深入挖掘个性化、智能化的场景需求。
二是数字化转型应用范围受限。尽管工业、商业、居民家庭等领域的数字化转型均取得一定进展，但受限于设备互联互通尚未完全打通、能源管理系统集成度不足、前期投入成本较高及市场普及率偏低等因素，智能家居、智能建筑等新型电力需求场景的开发潜力尚未充分释放。
三是用户侧认知与参与度不足。能源管理系统的推广应用，需以用户具备使用意愿和操作能力为前提。因此，如何提升用户对智慧电力的认知度与参与积极性，是进一步挖掘电力需求侧能效提升潜力的核心挑战之一。
再次，数字技术运行本身的能耗制约能效提升成效，主要体现在两方面：
一是核心数字技术能耗削弱提效效果。AI技术在能源管理系统中的作用日益凸显，但其模型训练、运行推演、数据实时处理及复杂运算等全流程，均需消耗大量计算资源与电力；未来AI技术的爆发式增长，将进一步加剧能耗压力，成为电力需求侧能效提升的重要阻碍。同时，物联网设备的规模化应用也带来能耗挑战。能源管理系统的全面推广，意味着用户侧将新增数以亿计的物联网终端，其持续运行产生的能耗增量不容忽视。
二是数字基础设施能耗限制提效潜力释放。以数据中心为例，随着各项数字技术的深度渗透，全社会计算需求呈大幅增长态势；而数据中心的计算运行、设备冷却、配套设施运转等全环节，均需大量电力支撑，其高能耗特性在一定程度上抵消了电力需求侧的能效提升成果，限制了整体提效潜力的充分发挥。
最后，需警惕能源反弹效应抵消能效提升成效。数字化转型在电力需求侧的应用虽能提升能效，但需警惕能效提升可能导致能源反弹效应，从而部分抵消能效提升所带来的能源节约效应。尤其工业企业对能源服务价格敏感度更高，能源反弹效应的发生概率与影响程度相对更大。
一是由于生产效应，企业倾向于扩大生产规模从而引起能耗增加。数字化转型促进需求侧用能效率的提升，能效的提升降低了产品的单位生产成本，使得产品的价格竞争力提高，企业倾向于扩大产能和生产规模。而生产规模的扩大将导致能源消耗的上升，从而抵消能效提升带来的节能效果。
二是由于替代效应，企业倾向于使用能源投入替代其他投入，从而导致能耗增加。当数字化转型带来能源效率提升效应后，能源的平均成本相对于其他投入而言更低，企业更可能使用能源替代其他投入。当生产效应和替代效应共同作用后，能效提升引致额外的能源消耗，带来的节能效果可能被部分抵消。
通过数字化转型提高电力需求侧能效的政策建议
第一，加大研发投入，筑牢专业人才支撑体系。
一是强化核心技术研发资金与政策保障。聚焦新型材料、通信技术等关键领域，给予持续资金扶持与政策倾斜，加速技术创新迭代，夯实电力需求侧数字化转型的技术基础。设立专项研发基金，定向支持新兴数字技术、能效提升技术的研发与升级；重点强化数据处理、人工智能等核心技术研发，深化基于大数据、AI的预测算法与分析技术应用，全面推进电力系统智能化水平提升。
二是推动“产学研”合作，鼓励跨领域合作和交流学习。提供税收优惠、创新补贴等，支持产学研项目落地。优化成果转化机制，推动研发成果的产业化和规模化应用。加强国际合作与交流，定期开展研讨会分享研究进展，学习和引进国外先进技术与经验。
三是强化专业人才培养与队伍建设。重视高端技术人才的培养，加强人才的复合型能力培训。针对新的技术需求，提供专项的培训，强化数字化技能学习，提升从业人员的技能水平。
第二，出台激励措施，拓展智能电力需求场景。
一是设立专项资金，支持企业和科研团队研发智能电力需求解决方案。对智能电力场景创新项目给予税收减免、财政补贴等政策激励，引导市场主体针对不同领域需求，开发个性化、定制化能源管理系统，深挖各行业能效优化潜力。搭建覆盖工业、商业、居民家庭的智能电力需求试点示范区，提炼可推广、可复制的成功经验，通过典型案例宣传赋能规模化推广，为全行业场景拓展奠定实践基础。
二是完善支撑体系，优化场景探索生态。鼓励跨行业协同协作，推动技术共享与资源整合；支持基于大数据的用户行为分析技术研发，助力个性化节能服务落地。制定数字化技术应用相关标准与法规，规范行业发展路径；深化电价市场化改革，建立需求侧响应激励机制，引导用户主动参与电力优化配置。
三是加大推广力度，扩大场景应用覆盖面。强化智能电力理念与技术科普，通过开展主题讲座、专业培训班、节能宣传周、智能电器展示等活动，依托新媒体、短视频等平台拓宽宣传渠道，提升企业与公众的认知度和接受度。通过财政补贴推广智能家电与智能电力需求管理系统，降低用户购置成本，扩大应用群体基数，加速智能家居、智能建筑等场景的规模化落地。
第三，推动技术升级，优化用能结构。为对冲数字化转型带来的能耗增长压力，应从减少电力需求增量和降低碳足迹两方面协同发力。
一是聚焦节能技术创新，降低数字技术能耗增量。引导企业与科研团队研发高效节能算法，通过优化模型架构、提升运算效率，减少数字基础设施与数字模型运行的能源消耗；推进数据中心节能改造，鼓励采用液冷技术、智能温控系统等先进节能方案，降低空调与冷却系统的能耗占比。同时，在数字设备全应用场景推广智慧能源管理系统，通过实时监测、动态调控优化用能管理，最大限度减少能源浪费。
二是加速能源结构转型，降低碳排放强度。加快能源转型步伐，提高绿色电力在电力消费结构中的占比，有效抵消数字化转型带来的环境外部性影响；推进数字基础设施绿色化升级，推动数据中心、云计算设施低碳发展。制定大型数字基础设施绿色用能标准与专项规划，出台政策支持绿色数据中心建设，探索风光储一体化供电模式为数据中心赋能，全面提升数字基础设施的绿色用能水平。
第四，内化用能外部成本，深化电力体制改革。
一是推动用能外部成本内部化。通过推行碳税政策，完善全国碳市场建设，将外部性环境成本传导至用户侧，引导消费者在使用电力时充分考量环境代价，促使企业在扩大产能、增加能源投入过程中纳入碳排放成本核算。进一步健全环境污染收费标准体系，倒逼企业采用低碳节能技术或开展节能改造，强化全流程能耗管控，从源头抑制能源反弹效应。
二是深化电力体制市场化改革。推进电力价格市场化转型，完善电力现货交易市场机制，让电力价格充分反映市场供需关系与资源稀缺性。通过市场化调节手段，一方面引导用户树立节约用电意识，激发其主动采用智能用电模式的积极性；另一方面清晰还原电力需求的实际成本，缓解价格扭曲引发的能源反弹问题。优化分时电价、峰谷电价政策设计，鼓励用户根据电力系统供需波动灵活调整用电时段与方式，缓解电网供电压力，提升电力系统整体能源利用效率。持续完善电力现货交易市场运作规则，依托市场价格信号引导用户侧优化用电行为；健全居民阶梯电价机制，对非刚性高能耗用电行为形成有效约束。
（作者系厦门大学管理学院讲席教授、中国能源政策研究院院长）
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林伯强
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