行业研究|深度报告|公用事业从AI受限能源讲起，电力弹性系数何来？

报告要点

“人工智能发展的最大制约是能源问题”背后反映的正是AI极高的能耗水平，以ChatGPT的3月份访问量测算，其一年的耗电量接近7.86万户3口之家的耗电量。而且预计未来人工智能所依赖的数据中心耗电量到2025年将达到我国全社会用电的3.6%以上，但实际上人工智能仅是全社会用电的构成因素之一，多元化的新兴产业将催生广泛的新兴电力需求。对于我国来说，2023年我们预计全国电力供需仍将处于偏紧状态，且为保障电力供需平衡，火电仍将是核心的稳定器，而以人工智能等高耗能且高附加值的新兴行业崛起也将为绿电溢价提供更强支撑。

分析师及联系人

张韦华SAC:S0490517080003

司旗 SAC:S0490520120001

宋尚骞SAC:S0490520110001

公用事业

从AI受限能源讲起，电力弹性系数何来？

人工智能时代来临，能源瓶颈成为核心矛盾

3月29日，360集团董事长周鸿袆在战略发布会上提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”。实际上，截至2022年6月，世界上最先进的超级计算机Frontier的运算容量才达到人脑的水平，但是其能耗约是人脑的100万倍。即使考虑到未来超级计算机的功耗优化，若人工智能在未来快速普及，百万倍的功耗差距也势必会带来用电需求的加速增长。以ChatGPT为例，按照2023年3月份的访问记录为基准，我们测算其年用电量将达到2.23亿千瓦时，相当于7.86万户3口之家的耗电量。而且近10年间，我国数据中心耗电量年均增速超过10%，占全社会用电量的比重也已经达到了2.85%，且预计到2025年将迅速达到3.6%，数据中心快速增长的用电需求成为用电需求增长的重要推手。从总量到结构的角度，人工智能仅是全社会用电需求众多影响因素之一，伴随众多新兴产业需求的出现，贯穿国民经济的电力系统将产生怎样的结构性变化？电力弹性系数发生怎样的变迁？2023年电力供需将会走向何处？缺电问题是否再度来袭？这是市场以及我们关注的核心矛盾。

电力弹性系数起伏波动，居民三产贡献与日俱增

电力弹性系数是用电增速和GDP增速的比值，反映电力消费增长与经济发展的相对关系。回顾2003年以来的表现，我国电力弹性系数历经2003-2008年和2010-2015年两轮下降周期，进入“十三五”后明显回升，并在近3年持续保持高于1的水平。分拆其原因，我们发现：1）二产电力弹性系数起到了核心支撑作用，多数年份二产弹性系数贡献的高低直接决定了当年电力弹性系数的表现；2）部分年份虽然二产弹性系数贡献较为一般，但总体电力弹性仍有较强表现，例如2020年和2022年居民需求贡献起到了非常显著的作用；3）三产弹性系数贡献呈现稳中有升的趋势。综合近年来电力弹性系数与各产业用电情况的变化，2023年经济复苏带动高耗能行业开工率提升，以及综合工业电能替代与居民电气化水平提升带来的边际增量，经测算我们认为2023年电力弹性系数大概率仍将处于高于1的状态，需求表现依然旺盛。

供需紧缺大概率将延续，火绿电力商品价值各异

展望2023年，我们预计2023年全社会会用电量将同比增长5.5%，与之对应：发电侧增量中41.73%由风电和光伏提供，水电提供约24.78%的增量供给，核电贡献3.74%，剩余29.75%由火电提供。考虑新机组投产的影响，预计2023年火电利用小时将会同比减少，且未来2年仍将延续走低态势。近年出现的缺电问题，更多反映高峰时期电力供应的紧张，我们预计2023年发电侧新增负荷将达到7181\~8986万千瓦，其中42%由新增火电保障，火电扮演着电力系统最为关键的保供角色，同时需求方面预计用电负荷将新增7522\~8244万千瓦。虽然供求关系维持紧平衡，但这主要是从增量维度进行测算，若考虑到2022年电力供需已处偏紧的状态，预计2023年迎峰度夏期间我国电力供需仍将存在一定缺口。紧平衡的供需关系下，火电价值将继续获得重视，推荐关注华能国际、华电国际、华润电力、中国电力、粤电力A、宝新能源和福能股份；此外以人工智能为代表的新一代高耗能主体对于电价敏感性弱于传统产业，更加注重低碳的社会责任使得其对存在溢价的绿电有更高接受度，推荐关注龙源电力和三峽能源。

风险提示

1、人工智能等新兴行业用电量不及预期风险；2、行业新增装机大于需求导致产能过剩风险。
3、市场化交易电价快速下行风险；4、电力市场化改革政策推进不及预期风险。

2023-04-14

行业研究|深度报告

投资评级看好|维持

市场表现对比图（近12个月）

资料来源：Wind

人工智能高速增长，能源电力成为瓶颈 6
AI与能源的交融，电力需求新增长点.. .6
已知经济预期增速，何解2023年电力供需？ .9
薛定谔的电力弹性系数. 10
二产用电波动系影响系数变化主因 11
三产与居民，弹性系数的看涨期权 .14
木已成舟的2023年电力供需 .18
电源结构清洁转型，火电效率趋势向下 .18
大兴火电建设难解近渴，电力供需紧张仍将延续 .20
火电基础负荷价值凸显，结构优化支撑绿电溢价 .25
投资建议.. .27
风险提示... 29

图表目录

图1：360发布会提出“人工智能发展的最大制约是能源问题” .6
图2：中国数据中心机架数量快速增长（单位：万标准机架） ..7
图3：数据中心用电量及其占全社会用电的比重（单位：亿千瓦时）
图4：因ChatGPT狂热的用户热情，OpenAI宣布暂停Plus付费项目的购买...
图5：我国GDP增速与全社会用电量增速情况（单位：%） ..9
图6：2020年-2022年全国多个省份出现限电情况（标红为出现缺电省份）
图7：我国电力弹性系数的历史表现.. ..10
图8：不同产业弹性系数贡献累积图. ..1
图9：二产电力弹性系数与整体电力弹性系数相关性极强
图10：二产电力弹性系数情况...
图11：二产用电增速与二产GDP增速. ...12
图12：工业产能利用率. ..····················································································· ...12
图13：资本形成的GDP贡献与二产投资占比. ..13
图14：近3年用电量贡献前五行业 ...13
图15：工业部门电气化水平有望持续提升.
图16：我国电能替代电量规模情况（单位：亿千瓦时）
图17：第三产业电力弹性系数波动提升，三产用电增长贡献率趋势向上. ...14
图18：全国充电设施快速增长带动需求激增. ...5
图19：居民用电弹性系数贡献. .5
图20：居民用电占比与增长贡献 ..16
图21：居民用电近年来保持高增速. ..16
图22：农业与居民电气化水平 ..16
图23：人均居民用电量快速增长.. ..16
图24：我国用电需求情况与展望（单位：亿千瓦时） .18
图25：2023年新增装机结构预期 ..19
图26：总装机结构清洁化转型 ...19
图27：各电源利用小时展. ...20
图28：2023年发电量增长构成（单位：亿千瓦时） ..··.·.··....·····..···.·······..········.···..· ....20
图29：2022年全年火电机组核准规模高达9293万千瓦（单位：万千瓦） ..21
图30：新增有效负荷结构中，火电依然为系统核心角色.. ...23
图31：2016年以来，我国最高用电负荷增速高于用电量增速越来越频繁（单位：%） .24
图32：2021-2022年的两次缺电均催生了火电明显的超额收益 ..25
图33：各产业GDP（现价）/用电量（单位：元/千瓦时） ...26
表1：人脑与计算机对比.
表2：ChatGPT耗电量测算 ..8
表3：近年表现亮眼的三产细分行业.. ..............·... .5
表4：2011年以来夏季与12月份气温情况（单位：℃） ..16
表5：各电源新增装机与总装机情况与展望（单位：万千瓦） ..18
表6：各电源发电量情况及展望（单位：亿千瓦时） ...19
表7：2022年8月-2023年8月发电供给新增装机测算（单位：万千瓦） ....21
表8：2022年8月-2023年8月发电供给负荷测算（单位：万千瓦） ..22
表9：2022年8月-2023年8月调峰供给负荷测算（单位：万千瓦） ....23
表10：2022年8月-2023年8月新增发电及调峰能力测算（单位：万千瓦） ..23
表11：2023年8月用电负荷增量测算（单位：万千瓦） 24
表12：2023年迎峰度夏阶段电力供需测算（单位：万千瓦） ..24

人工智能高速增长，能源电力成为瓶颈

AI与能源的交融，电力需求新增长点

360集团周鸿祎：人工智能发展的最大制约是能源问题。3月29日，由中国中小企业协会、中国互联网协会、360集团共同主办的“新技术、新服务、新格局一2023数字安全发展与高峰论坛”中，360集团董事长周鸿袆在战略发布会上提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”。“人工智能”与“能源电力”，这两个看似天差地别的两种元素，首次以如此紧密的方式出现在大众的视野中，也同时提醒着市场最为朴素的道理：能源是经济发展的重要前提和保障。

图1：360发布会提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”
人工智能发展的最大制约是能源问题

资料来源：360集团战略发布会，长江证券研究所

数据中心快速增长，电力需求与日俱增。之所以将人工智能的发展与能源相联系起来，背后的根本在于：一方面人工智能所依赖的数据中心近些年一直保持高速增长；另外一方面在于数据中心核心成本便是电力成本。根据国新办举行的《2022年工业和信息化发展情况新闻发布会》，截至2022年，全国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架，算力总规模近五年年均增速超过了25%。由于数据中心电力成本占总成本的60%\~70%，过去十年，中国数据中心用电量年均增速超过10%，2021年数据中心用电量占全社会用电量比重也达到了2.85%，而与之对应的是我国全社会用电量的十年复合增速仅有5.7%，数据中心用电量增速远超全社会用电增速。根据国网能源研究院预测，到2025年我国数据中心的用电量将达到3640亿千瓦时，预计占全社会用电量的比重也将达到3.6%。

图2：中国数据中心机架数量快速增长（单位：万标准机架）

资料来源：Wind，长江证券研究所

图3：数据中心用电量及其占全社会用电的比重（单位：亿千瓦时）

资料来源：Wind，国网能源研究院，长江证券研究所

人工智能突破式快速发展，背后能耗水平提升容易被忽视。2023年以来，以ChatGPT为代表的新一代人工智能迎来跨越式发展，人工智能的热潮席卷而来，但是其背后的超高功耗也同样不容忽视。以世界上最为先进的Frontier超级计算机为例，直到2022年6月，其运算容量才首度超过人脑，但其耗能约是人脑的100万倍。那么也就意味着，即使考虑到未来超级计算机的功耗优化，若人工智能在未来的渗透率快速普及，百万倍的功耗差距也势必会带来用电需求几何倍数级别的增长。

表1：人脑与计算机对比

	Frontier超级计算机（2022年6月）	人脑
计算速度	1.102 exaFLOPS	约1exaFLOPS
功率	21MW	10~20W
尺寸	680立方米	1.3~1.4千克
成本	6亿美元
存储	读取75TB/s；35TB/s写入；150亿IOPS闪存系统，以及700PBOrion Lustre文件系统	2.5PB

资料来源：FrontiersinScience，长江证券研究所

ChatGPT的跨时代现象，印证新一轮科技革命已经到来。OpenAl于2022年11月30日正式发布ChatGPT，不到一周的时间就聚集了超过100万用户，推出仅2个月其月活用户就达到1亿，成为历史上增长最快的消费者应用程序。然而，由于用户接近狂热的使用热情，4月5日ChatGPT官网停止Plus付费项目的购买，在升级界面OpenAl表示“因需求量太大暂停了升级服务”。OpenAI停止付费项目的购买背后，也说明一方面自身的算力或已经达到了上限，另外一方面也体现出用户侧极高的热情，表明新一轮以人工智能引领的科技革命已经来临。

图4：因ChatGPT狂热的用户热情，OpenAl宣布暂停Plus付费项目的购买

OPENAl hastemporarilystopped selling the Plusplan.At least theyare aware of thelack of staff and hardware structure suficient to support the demand.

资料来源：OpenAI，长江证券研究所

高耗能不止旧经济，人工智能耗电量不可小觀。根据流量检测网站Similarweb最新统计数据，今年3月ChatGPT吸引了全球近16亿次用户访问，环比增长55.29%，是1月访问量（6.7亿次）的2.4倍，单个用户平均访问时长约5分钟。访问量激增同时，势必带来算力需求和能耗成倍数增长。此处假设每个提问者咨询5个问题，则ChatGPT3月份总咨询次数将达到80亿次，单日咨询次数为2.58亿次。由于每个响应词在A100GPU上需要约0.35秒，若假设每个提问者提问长度约30个响应词/次，那么ChatGPT单日需要处理77.42亿响应词咨询量，使用1张A100GPU需要运行75.27万小时，则对应到单日需要3.14万张A100GPU。而英伟达DGXA100服务器包含8个A100GPU，最大功率为6.5kw，经测算ChatGPT平均单日耗电量将达到61.16万千瓦时，年耗电量达到2.2亿千瓦时。考虑到ChatGPT用户及访问量在可预期的未来仍将爆发式增长，因此预计实际年耗电量将不止于此。以我国城乡居民用电量与我国人口进行简单拆分，2022年我国人均生活用电量为946.77千瓦时，因此此时尚不具备完全体形态的ChatGPT已经相当于7.86万户3口之家的耗电需求总量。

表2：ChatGPT耗电量测算

单位	指标
单月访问量	亿次	16			20
单次问题数	个	5	10	15 5	10	15
单个问题长度	响应词			30
A100GPU单个响应词耗费时间	秒			0.35
英伟达DGX A100功率	千瓦		6.5
日耗电量	万千瓦时	61.16	122.31	183.47	76.44	152.89	229.33
年耗电量	亿千瓦时	2.23	4.46	6.70	2.79	5.58	8.37

资料来源：Similarweb，英伟达官网，长江证券研究所

已知经济预期增速，何解2023年电力供需？

为何经济增长与用电需求背离？2023年已知经济增速预期，电力需求如何刻画？人工智能的快速发展所带来的用电需求增量，也仅仅只是众多经济元素影响的一种，随着经济结构的持续优化，经济增长与用电增长相关性的波动以及后续演变成为市场关注的要点之一。实际上，2020年以来，受疫情影响经济需求整体表现贏弱，但用电需求显著优于经济增速的表现。在此之前，我国也在相邻年份发生过用电增速与GDP增速显著偏离的情况，比如2013-2015年GDP增速缓慢下行、而用电需求增速急转直下。本篇报告，我们希望探究：究竟是哪些因素造成了用电需求增速和GDP经济增速的剪刀差？在政府工作报告预期2023年GDP同比增长5%的情况下，如何客观刻画全年用电需求的表现？

图5：我国GDP增速与全社会用电量增速情况（单位：%）

资料来源：Wind，长江证券研究所

此外，从2020年冬季、到2021年春季、再到2022年夏季，局部地区供需紧张的情况连续出现，2023年的电力供需形势如何？各电源装机和电量结构会呈现怎样的变化？2023年高峰时期是否还会出现缺电问题？

图6：2020年-2022年全国多个省份出现限电情况（标红为出现缺电省份）

资料来源：各省政府官网，长江证券研究所

薛定谔的电力弹性系数

电力弹性系数，通常来说是指一段时间内电力消费增速与国民生产总值增速的比值，反映电力消费增长与经济发展相对关系，数值上而言：电力弹性系数=用电量的增速÷GDP增速。

以2003年以来的表现来看，我国电力弹性系数历经2003-2008年和2010-2015年两轮下降周期，进入“十三五”后明显回升，并在近3年持续保持高于1的水平。

图7：我国电力弹性系数的历史表现

资料来源：Wind，长江证券研究所

总体来看，电力弹性系数的波动性巨大，其底层原因是什么？为了进一步拆分导致电力弹性系数高波动的因素，我们需要将电力弹性系数的计算公式进行归因拆分，对电力弹性系数拆分出来的这4个组成部分，我们将其称为不同产业的弹性系数贡献：

从拆分出来的各子项数据情况可以看出：

多数时间二产是需求的决定性因子：二产电力弹性系数起到了核心支撑作用，多数年份二产弹性系数贡献的高低直接决定了当年电力弹性系数的表现；

》部分时间居民弹性接力定价：部分年份虽然二产弹性系数贡献较为一般，但总体电力弹性仍有较强表现，比如2020年和2022年，居民弹性贡献起到了非常显著的作用；

长期增长规律有迹可循：三产弹性系数贡献呈现稳中有升的趋势。

图8：不同产业弹性系数贡献累积图

资料来源：Wind，长江证券研究所

二产用电波动系影响系数变化主因

二产表现优异是电力需求增长的充分不必要条件。除了电力弹性系数的归因分拆以外，根据各产业的用电量增速和各产业GDP增速计算得到的各产业电力弹性系数，也能得到二产影响为主的结论：二产电力弹性系数与整体电力弹性系数之间的相关系数为0.88，若是将受到疫情影响较大的2020-2022年从中剔除，相关系数更是高达0.98。

图9：二产电力弹性系数与整体电力弹性系数相关性极强

资料来源：Wind，长江证券研究所

不过在历史上，二产电力弹性系数也不乏出现急跌急涨的情况，比如2013-2015年快速下降并降至负值，2016年起开始修复并在2018年达到1.24。

图10：二产电力弹性系数情况

资料来源：Wind，长江证券研究所

2013-2015年，受到整体经济下行压力加大的影响，二产用电量增速和二产GDP增速均有明显下滑，同期工业产能利用率也呈现波动下降的趋势。但是相对而言，在固定资产投资仍起到一定支撑GDP增长作用的情况下，二产用电量增速的降低幅度远远大于二产GDP增速，最终反映为二产电力弹性系数和整体电力弹性系数的快速下降。

2016-2018年，经历供给侧改革的深化推进，落后产能淘汰、产品价格回升，工业产能利用率同步出现明显提升，二产用电增速开始底部回升，与此同时，同一时期经济结构坚定转型且注重产业结构优化，GDP中资本形成贡献占比明显低于2013-2014年，二产固定资产投资占比持续下滑，映射为更加稳定的二产GDP增速，二产电力弹性系数和整体电力弹性系数的快速提升。

图11：二产用电增速与二产GDP增速

资料来源：Wind，长江证券研究所

图12：工业产能利用率

资料来源：Wind，长江证券研究所

图13：资本形成的GDP贡献与二产投资占比

资料来源：Wind，长江证券研究所

近年来，受益于新能源产业链的拉动，与产业结构变化、技术升级所带来的细分赛道高景气，部分高耗能行业对用电需求的拉动作用依然较为明显，若考虑2023年经济稳步复苏的宏观大环境，预计全年二产用电需求仍有较好的表现。此外，工业领域电气化水平的提升，以及工业电锅炉、建材电窑炉、冶金电炉等传统电能替代技术的应用和推进，都将在中期持续成为二产用电的重要边际增量贡献。

图14：近3年用电量贡献前五行业

资料来源：Wind，长江证券研究所

图15：工业部门电气化水平有望持续提升

资料来源：中电联，长江证券研究所

图16：我国电能替代电量规模情况（单位：亿千瓦时）

资料来源：中电联，长江证券研究所

三产与居民，弹性系数的看涨期权

三产与居民成为弹性系数中枢拾升的中坚力量。除了电力弹性系数的决定性因素二产表现以外，近年来随着产业结构的转型、气候变化的影响以及电气化水平的提高，三产和居民用电的优异表现也成为了推高电力弹性系数的不可忽视因素。从第三产业的角度来看，“十三五”以来三产电力弹性系数波动提升，而从电量增长角度来看，三产用电在整体用电量增长中的贡献也呈现了非常明显的波动向上趋势。

图17：第三产业电力弹性系数波动提升，三产用电增长贡献率趋势向上1

资料来源：Wind，长江证券研究所

三产下属具体细分行业中，信息化产业和电动车成为增长主要抓手。针对三产下属的具体行业而言，考虑疫情以来的三年整体情况，信息化相关产业用电贡献和增速均处于较高水平，此前虽然增速较高，但因为规模较低导致用电贡献度偏低的充换电服务业，也凭借着较低的用电占比（2022年约0.41%）贡献了2.12%的增长贡献率。考虑到信息化产业的持续高速发展，以及电动车渗透率的稳步提升，中长期来看预计其仍将是带动三产乃至全社会用电增长的重要推手。

表3：近年表现亮眼的三产细分行业

行业	三年累计用电贡献率	三年复合用电增速
全行业整体		5.59%
信息传输、软件和信息技术服务业	3.75%	13.01%
其中：电信、广播电视和卫星传输服务 1.71%		12.39%
互联网和相关服务 1.61%		15.74%
批发和零售业 6.51%		9.22%
其中：充换电服务业 2.12%		64.16%

资料来源：中电联，长江证券研究所

图18：全国充电设施快速增长带动需求激增

资料来源：中电联，长江证券研究所

从居民电力消费来看，我们所构建的居民用电弹性系数贡献2014年以来在波动提升，并且在2020年、2022年都成为了支撑电力弹性系数表现的核心乃至最重要的因素。

图19：居民用电弹性系数贡献

资料来源：Wind，长江证券研究所

细究原因，首先疫情影响下居家时间拉长无疑是避不开的话题，其推动居民用电增速和占比显著提升。2020年，我国居民用电占比达到14.58%，显著高于2018-2019年14.15%和14.19%的水平，用电增速也从2019年的5.7%持续快速提升至双位数增长。

图20：居民用电占比与增长贡献

资料来源：Wind，长江证券研究所

图21：居民用电近年来保持高增速

资料来源：Wind，长江证券研究所

原因之二，在于天气因素的影响与居民电气化水平的提升。随着居民生活水平的提高、农网建设的推进，居民生活电力消费也在快速激增。2022年，我国农业和居民部门电气化水平达到39.8%，较2016年提升13.8个百分点，人均居民用电量较2015年增长约80%。电气化水平提升后，尤其是空调设备的普及，也使得气温对居民用电的影响更为明显。以居民用电弹性系数贡献显著提升的2020年和2022年为例，除了疫情影响下的居家时长偏多以外，2020年和2022年冬季12月的偏低气温，以及2022年夏季历史同期最高的气温带来的更多的制冷或制热用电需求。考虑到未来电气化水平渗透率的进一步拔高，居民电力消费能力预计还将保持较高增速与用电贡献度。

图22：农业与居民电气化水平

资料来源：中电联，长江证券研究所

图23：人均居民用电量快速增长

资料来源：Wind，长江证券研究所

表4：2011年以来夏季与12月份气温情况（单位：℃）

月份	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020	2021	2022
6月	20.4	20.1	20.7	20.5	20.3	20.6	20.3	20.7	20.6	21.0	20.8	21.3
7月	22.1	24.0	22.4	22.3	22.1	22.7	23.2	22.9	22.1	22.4	23.1	23.2
8月	21.3	21.4	22.3	20.6	21.1	22.0	21.5	22.2	21.6 21.6		21.1	22.4
12月	-3.8	-4.1	-2.8	-3.3	-2.1	-0.3	-2.2	-3.2	-2.7	-3.6	-2.8	-4.2

资料来源：中国气象局，长江证券研究所

综合近年来电力弹性系数与各产业用电情况的变化，考虑2023年经济复苏带动高耗能行业开工率提升，以及工业电能替代与居民电气化水平提升所带来的增量，我们预计2023年电力弹性系数仍将大概率处于高于1的状态。

木已成舟的2023年电力供需

层层递进、抽丝剥茧，如何测算2023年电力供需、负荷平衡？对于电力供需的展望需要拆分为电量和电力两部分进行，按照我国电力消纳的优先级，水风光核等清洁电能优先于火电上网消纳，剩余部分由火电进行保障，而考虑到火电当前相对偏低的利用小时数仍有较大的提升空间，且电力最大特性之一在于没有库存，因此发用电量规模必然是相对平衡的结果，但电量占比的变化、装机结构的演变依然是判断电力供需的一个重要抓手。

此外，近年出现的缺电问题更多映射的是高峰时期电力供应的紧张，反映为尖峰用电负荷功率难以被发电侧满足，从而需要适当开展有序用电，因此电力功率平衡与判断缺电与否存在重要的勾稽关系。

电源结构清洁转型，火电效率趋势向下

产业逻辑以供定需，测算推演以需定率。考虑到电力弹性系数的历史波动，以及今年需求稳步恢复的大趋势，审慎假设2023年电力弹性系数为1.1，同时参照政府工作报告中给出的5%的GDP增速预期，我们预计2023年全社会会用电量同比增长5.5%，用电量较2022年增加4750亿千瓦时。在中期的2024-2025年，我们预计电力弹性系数缓慢回落但仍高于1，对应用电量增速分别为4.99%和4.50%。

图24：我国用电需求情况与展望（单位：亿千瓦时）

资料来源：Wind，长江证券研究所

在确定用电需求总量后，此处按照清洁能源优先发电、剩余份额火电填补的方式进行测算。其中，清洁能源装机容量的新增主要参照2023年全国能源工作会议的指引，预计2023年风电装机新增6000万千瓦，光伏装机新增10000万千瓦，水电装机新增950万千瓦；核电方面根据在建机组投产进度推算，预计投产防城港3号机组118万千瓦，霞浦核电60万千瓦；火电方面，虽然中电联给出了2023年投产化石能源装机0.7亿千瓦的目标，但综合考虑核准到投产的资本开支进程，审慎假设2023年投产量6000万千瓦。后续年份主要依据核准或在建机组进度推算。

表5：各电源新增装机与总装机情况与展望（单位：万千瓦）

新增装机	2020	2021	2022	2023E	2024E	2025E
新增装机容量	18,992	17,634	18,713	22,670	27,155	29,932
其中：火电	5,462	5,161	3,561	6,000	7,599	7,699
水电	1,376	2,076	2,258	950	697	747
核电	115	337	227	178	359	486
风电	7,148	4,695	3,696	6,000	6,500	7,000
太阳能	4,875	5,313	8,605	10,000	12,000	14,000

总装机	2020	2021	2022	2023E	2024E	2025E
合计	220,058	237,692	256,405	279,075	306,230	336,162
其中：火电	124,517	129,678	133,239	139,239	146,838	154,537
水电	37,016	39,092	41,350	42,300	42,997	43,744
核电	4,989	5,326	5,553	5,731	6,090	6,576
风电	28,153	32,848	36,544	42,544	49,044	56,044
太阳能	25,343	30,656	39,261	49,261	61,261	75,261

资料来源：Wind，国家能源局，中电联，长江证券研究所

根据测算结果，我们预计2023年新增装机中，风电光伏合计占比达到69.2%；到2023年底风电和光伏的合计装机占比将从2022年底的29.6%提升到32.9%，新型电力系统中新能源电源占比稳步提升。

图25：2023年新增装机结构预期

图26：总装机结构清洁化转型

资料来源：Wind，国家能源局，中电联，长江证券研究所
资料来源：Wind，国家能源局，中电联，长江证券研究所

基本测算逻辑：电量方面，考虑水风光资源情况的变化，以及新建风光项目向以风光大基地为首的西北I类资源区集中，整体波动性电源的利用小时数有望稳中有升。但是，与此同时需要同步考虑风电光伏的新增装机大量集中在年底的四季度，因此在通过装机规模和利用小时推算发电量时，还需要根据历史数据的情况赋予年初和年末装机容量不同的权重，以用于调整反映客观情况。在水风光核电量确定后，剩余不足需求由火电作为基础供给补足，最终经过推算得到火电装机利用小时。

表6：各电源发电量情况及展望（单位：亿千瓦时）

发电量	2020	2021	2022	2023E	2024E	2025E
全电源发电量	76,236	83,768	86,941	92,381	96,989	101,353
同比	4.00%	9.80%	3.60%	6.26%	4.99%	4.50%
其中：火电	51,743.00	56,463.00	57,307.00	58,931.50	59,923.27	60,588.61
同比	2.50%	9.10%	1.20%	2.83%	1.68%	1.11%
水电	13,552.00	13,401.00	13,550.00	14,898.07	15,404.64	15,448.48
同比	4.10%	-1.10%	1.10%	9.95%	3.40%	0.28%
核电	3,662.00	4,075.00	4,178.00	4,381.58	4,590.17	4,918.44
同比	5.00%	11.30%	2.50%	4.87%	4.76%	7.15%
风电	4,665.00	6,556.00	7,624.00	8,612.06	10,060.09	11,640.37
同比	15.10%	40.50%	16.30%	12.96%	16.81%	15.71%
太阳能	2,611.00	3,270.00	4,276.00	5,557.86	7,010.40	8,757.14
同比	16.60%	25.20%	30.80%	29.98%	26.13%	24.92%

资料来源：Wind，长江证券研究所

经测算，我们预计2023年电量需同比多发5440亿千瓦时以满足用电需求的增长，其中2270亿千瓦时（占比41.73%）由风电和光伏提供，1348亿千瓦时（占比约24.78%）由水电提供，核电则贡献204亿千瓦时增量（占比约3.74%），其它1624亿千瓦时由基荷电源火电提供。但是，考虑到新机组投产的影响，我们预计2023年火电利用小时将会同比减少，且预计未来2年仍将延续走低态势。

图27：各电源利用小时展望

资料来源：Wind，长江证券研究所

图28：2023年发电量增长构成（单位：亿千瓦时）

资料来源：Wind，长江证券研究所

大兴火电建设难解近渴，电力供需紧张仍将延续

2020年冬季以来，已经连续三年紧张的供需让市场及政策层面意识到电力供给的结构性短缺系供需持续趋紧的核心原因。在能源安全战略地位提升的背景下，2022年以来火电核准建设加速已经有明显信号，2022年新核准火电装机规模达到9293万千瓦，核准总量甚至超过过去5年的总和。但是，如同所有上游周期行业一样，由于建设周期的时间错配，在火电普遍建设周期长达2年的背景下，当期新核准的火电机组难以在2023年形成有效的电力供给。在此背景下，2023年电力供需会走向何处？

图29：2022年全年火电机组核准规模高达9293万千瓦（单位：万千瓦）

资料来源：北极星电力网，长江证券研究所

实际上，我们在2021年发布的《限电洞察》系列研究报告就明确提出：电力供需紧张本质上是用电高峰期的供电能力无法满足用电需求，而双碳目标下，电力供给侧稳定输出电源增量有限，灵活性调节能力也处于发展初期，而用电侧波动性持续提升，且用电负荷逐年增长，电力供需紧张或贯穿整个“十四五”期间。

在即将步入2023年迎峰度夏的当下，我们希望通过本篇报告再度强调我们的观点：2022年我国最高用电负荷在8月份创出了12.90亿千瓦的最高记录，从历史数据来看，我国最高用电负荷主要集中在8月份出现，因此我们以2022年8月份为基准进行供需测算：

新增净发电装机：

火电：2022年全年，由于同时存在部分火电机组退出现役，火电净新增装机规模约3500万千瓦，考虑到在供需持续趋紧的情况下，火电机组存在一定的加速投产情况，因此我们假设到2023年8月份出现负荷高点时，我国火电机组净新增装机4000万千瓦；

水电：截至2023年2月，我国常规水电装机较2022年8月新增788万千瓦，其中大型电站中白鹤滩电站投产贡献600万千瓦，苏洼龙电站投产贡献60万千瓦，除此以外，几乎没有大型水电项目可以在2023年实现投产，且2023年以来常规水电合计净新增装机仅15万千瓦。因此，审慎假设到2023年8月我国常规水电机组较去年同期累计净新增装机850万千瓦；

核电：2022年8月份以来，我国仅因扩容核增核电装机4万千瓦，除此以外再无新增核电投产装机，因此按照2023年我国核电装机新增霞浦快堆60万千瓦及防城港3号机组118万千瓦，预计全年新增投产合计182万千瓦；

风电及光伏：2022年全年我国风电及光伏分别净新增装机3673万千瓦及8604万千瓦，考虑到新增装机在2023年仍将继续维持高位，假设到2023年8月份负荷高点时，风电及光伏将分别净新增装机6000万千瓦和1亿千瓦。

根据各电源的实际情况，并对其分别做悲观及乐观假设，整体来看中性假设下我们预计到2023年8月，我国发电侧将净新增装机2.1亿千瓦。

表7：2022年8月-2023年8月发电供给新增装机测算（单位：万千瓦）

		新增装机容量
电源	悲观假设	中性假设	乐观假设

火电	3500 4000	4500
水电	800	850 900
核电	182	182 182
风电	5500	6000 6500
光伏	9000	10000 11000
合计	18982	21032 23082

资料来源：Wind，长江证券研究所

新增有效供电负荷：

由于各类电源在实际发电过程中并不能做到时刻完全出力，因此我们继续沿用此前在2021年11月份的发布的《煤电改造能否改善趋紧的电力供需格局？》中对于各电源受阻系数的假设，并且将线损率调整为2022年最新值4.84%。在现有假设下，我们测算预计到2023年8月份，我国发电侧有效供电负荷将同比新增5449万千瓦\~6750万千瓦。

表8：2022年8月-2023年8月发电供给负荷测算（单位：万千瓦）

电源	受阻系数	新增发电负荷
		悲观假设	中性假设	乐观假设
火电	6%	3280	3748	4217
水电	20%	640	680	720
核电	0%	182	182	182
风电	95%	275	300	325
光伏	85%	1350	1500	1650
线损率		4.84%	4.84%	4.84%
合计		5449	6100	6750

资料来源：Wind，长江证券研究所

新增有效调峰负荷：

除新增电源装机以增加电力供给负荷外，受高比例新能源接入电网的催化，“十四五”期间调峰资源预计也将会迎来长足发展，其中主流调峰资源是抽水蓄能电站、新型储能和火电灵活性改造带来的调峰负荷。

抽水蓄能：截至2023年2月，我国抽水蓄能较去年8月份累计新增330万千瓦，基本假设剩余的6个月的时间里我国新增同样规模的抽水蓄能，即2023年8月我国抽水蓄能预计较新增660万千瓦；

火电灵活性改造：根据国家发改委11月3日发布的《关于开展全国煤电机组改造升级的通知》，“十四五”期间我国将完成2亿千瓦的煤电灵活性改造，对应新增系统调节能力3000\~4000万千瓦，因此中性假设“十四五”新增3500万千瓦，2023年预计新增700万千瓦。

新型储能：根据国家发改委及国家能源局发布的《关于加快推动新型储能发展的指导意见》，到2025年新型储能装机规模达3000万千瓦以上。而截至2022年末，我国新型储能装机达到870万千瓦，相较2021年底增长110%以上，考虑到储能装机仍处于渗透率快速提升阶段，假设到2023年8月高峰时段我国一年周期内会新增新型储能800万千瓦。

表9：2022年8月-2023年8月调峰供给负荷测算（单位：万千瓦）

电源	新增调峰负荷水平
电源	悲观假设	中性假设	乐观假设
抽水蓄能	520	660	700
火电灵活性改造	600	700	750
新型储能	700	800	900
线损率	4.84%	4.84%	4.84%
合计	1732	2055	2236

资料来源：Wind，长江证券研究所

综合发电装机以及调节性电源新增装机贡献负荷，我们预计2022年8月到2023年8月我国再次面临迎峰度夏的高点时，我国将合计新增有效供电负荷7181万千瓦\~8986万千瓦。

表10：2022年8月-2023年8月新增发电及调峰能力测算（单位：万千瓦）

类型	新增有效供电负荷水平
类型	悲观假设	中性假设	乐观假设
发电供给新增负荷	5449	6100	6750
调峰能力新增负荷	1732	2055	2236
合计	7181	8155	8986

资料来源：Wind，长江证券研究所

尤为值得关注的是，在新增有效供电负荷的结构中，火电依然是最为关键的电源，新增火电贡献的负荷占全部新增负荷的比重达到44%，若考虑火电灵活性改造释放的有效负荷，则火电合计新增的有效供电负荷占比将达到52%。因此，毫无疑问，维持火电装机的合理存在和适度增长，仍将是电源侧能否实现负荷有效增长尤为关键的一点，这也正体现出火电作为基荷电源对于新型电力系统的重要价值。

图30：新增有效负荷结构中，火电依然为系统核心角色

资料来源：Wind，长江证券研究所

需求方面：

2016年-2022年的7年中，仅有2年最高用电负荷增速低于全社会用电量增速，其余时间节点均高于全社会用电增速。根据我们此前的分析，在2023年全社会用电5.5%的增长基础上，所映射的全社会最高用电负荷增速最保守的测算将也在5.5%，基于此展开敏感性分析，乐观假设2023年最高用电负荷将较2022年增长6%，则从电力需求消费端来看，全社会用电负荷端增量预计在2023年达到7093万千瓦\~7738万千瓦。

图31：2016年以来，我国最高用电负荷增速高于用电量增速越来越频繁（单位：%）

资料来源：Wind，长江证券研究所

表11:2023年8月用电负荷增量测算（单位：万千瓦）

	2022年最高用电负荷	假设负荷增速	最高用电负荷	最高用电负荷增量
保守假设	128,964	5.5%	136,057	7093
乐观假设	128,964	6.0%	136,702	7738

资料来源：Wind，长江证券研究所

除了基本电力供需以外，电网在日常运行过程中还将需要预留一定的备用容量，以随时应对突变的供方或需方负荷波动。根据安徽省办公厅《关于印发安徽省电力供应保障三年行动方案（2022一2024）的通知》，其对备用容量假设为用电最大负荷需求的12%，我们参考这一假设结果，并将此前具备稳定出力能力的电源水电及煤电受阻装机归为备用供电负荷。经我们的测算，在用电负荷2种情景、电力供给3种情景的互相匹配下，6种模拟结果中，增量供给能匹配增量需求的仅有3种情况，但这并不意味着3种电力供需可以达到平衡甚至略有过剩，主要由于我们是从增量的维度进行电力平衡测算，而若想要真正达到电力供需平衡，还需考虑增量负荷能否满足此前电力供需的缺口。

表12：2023年迎峰度夏阶段电力供需测算（单位：万千瓦）

用电负荷假设	2023年用电负荷增剔除受阻煤电及水电		电力需求增量	2023年供电负荷增供给假设		增量缺口
		外备用容量
保守假设	7093	429	7522	悲观假设	7181	-341
				中性假设	8155	633
				乐观假设	8986	1464
乐观假设	7738	507	8244	悲观假设	7181	-1063
				中性假设	8155	-89

乐观假设

8986

742

资料来源：Wind，长江证券研究所

2022年迎峰度夏期间，全国多地面临严峻的电力供需紧缺的情况，其中仅浙江省在5月末对迎峰度夏期间电力平衡所做初步测算时，就已经显示全省供需缺口在650万\~750万千瓦。然而实际上，在夏季持续高温天气影响下，其电力供需缺口远超预测值。需要特别强调的是，这仅仅是浙江省一个省份的电力供需缺口，实际上在2022年我国浙江、四川、重庆、江苏、湖北等多个省份均面临不同程度上的电力供需紧缺的局面。

换而言之，这意味着即使考虑到供给端最乐观的假设，而需求端按照5.5%的最低负荷增长假设，从增量供需维度来看也仅有1464万千瓦的负荷盈余，电力平衡缺口的风险口巨大，因此我们认为：2023年电力供需紧缺的局面或仍将延续，在“双碳”目标下电力供给侧的稳定基础负荷电源增量有限，而需求侧波动性持续提升且用电负荷逐年增长，电力供需紧张或贯穿整个“十四五”期间。

火电基础负荷价值凸显，结构优化支撑绿电溢价

正如我们一直所强调的，保障电力平衡、能源安全的核心抓手，依然是各类电源发展齐头并进、构建合理供给结构，“十四五”将会是电力运营资产重估的重要窗口。复盘2021年以来历次在迎峰度夏阶段的火电表现来看，在供需紧张的7-9月份均催生了火电板块明显的超额收益，其背后便是以火电为代表的基础负荷能源对于电力系统核心保供作用被政策及市场所重新认知。在政策方向持续维护，电力市场化深化推进，电价体系日益完善，成本改善趋势明朗的背景下，我们再次重申看好火电运营资产的配置价值。

图32：2021-2022年的两次缺电均催生了火电明显的超额收益

资料来源：Wind，长江证券研究所

此外，随着经济结构的持续优化，高新技术产业对经济增长的贡献持续增长，单位GDP能耗持续减少，度电可实现GDP价值对应增加。以第三产业为例，2022年度电实现的GDP为42.98元/千瓦时，其中信息、计算机及软件业度电实现的GDP为35.67元／千瓦时。第二产业近些年虽然度电可实现GDP稳步提升，但截至2022年也仅有7.90元/千瓦时，其能效水平仍远低于第三产业。在可预期的未来，以AI为代表的信息、计算机及软件业等第三产业的高能效产业占比跨越式增长，相较于传统产业其电力成本占总产值的比重下降，也就意味着其对于电价的容忍度会高于传统高耗能产业。在国家鼓励以大数据中心为代表的新兴产业使用绿电的政策背景下，绿电高电价的接受度或也将提升，绿电交易的长期溢价也有望得到市场的确认，长期看好绿电溢价未来为新能源运营资产所带来的收益增量。

图33：各产业GDP（现价）/用电量（单位：元/千瓦时）

资料来源：Wind，长江证券研究所

投资建议

人工智能时代来临，能源瓶颈成为核心矛盾

3月29日，360集团董事长周鸿祎在战略发布会上提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”。实际上，截至2022年6月，世界上最先进的超级计算机Frontier的运算容量才达到人脑的水平，但是其能耗约是人脑的100万倍。即使考虑到未来超级计算机的功耗优化，若人工智能在未来快速普及，百万倍的功耗差距也势必会带来用电需求的加速增长。以ChatGPT为例，按照2023年3月份的访问记录为基准，我们测算其年用电量将达到2.23亿千瓦时，相当于7.86万户3口之家的耗电量。而且近10年间，我国数据中心耗电量年均增速超过10%，占全社会用电量的比重也已经达到了2.85%，且预计到2025年将迅速达到3.6%，数据中心快速增长的用电需求成为用电需求增长的重要推手。从总量到结构的角度，人工智能仅是全社会用电需求众多影响因素之一，伴随众多新兴产业需求的出现，贯穿国民经济的电力系统将产生怎样的结构性变化？电力弹性系数发生怎样的变迁？2023年电力供需将会走向何处？缺电问题是否再度来袭？这是市场以及我们关注的核心矛盾。

电力弹性系数起伏波动，居民三产贡献与日俱增

供需紧缺大概率将延续，火绿电力商品价值各异

投资建议

偏紧的电力供需火电价值将会被市场重视，电力体制改革的稳步推进将会使得火电保供价值被政策和市场所认知，在此背景下火电有望迎来价值重估，推荐关注华能国际、华电国际、华润电力、中国电力、粤电力A、宝新能源和福能股份；此外以人工智能为代表的新一代高耗能主体对于电价敏感性弱于传统产业，更加注重低碳的社会责任使得其对存在溢价的绿电有更高接受度，未来绿电溢价有望得到市场的更强支撑，推荐关注绿电龙头龙源电力、三峡能源和中国核电；此外水电作为廉价且清洁的电源有望得到新一代高耗能主体更加强烈的追求，电价的支撑有望同步强化，推荐关注水电行业龙头及华能水电。

风险提示

1、人工智能等新兴行业用电量不及预期风险。未来人工智能等新兴行业用电量若不及预期，可能会导致全社会用电增速逐步下行，从而带来绿电等电力需求也同步弱化，从而会对绿电溢价产生不利影响，从而影响行业的收入端表现；

2、行业新增装机大于需求导致产能过剩风险。虽然当前电力供需处于明显偏紧的状态，但若未来通过大规模扩建火电或其他电源装机以保障电力供需平衡，可能会导致电力供需从当前的偏紧向宽松甚至过剩快速恶化，从而对行业供需产生较大影响，进而影响火电的利用小时及电价的稳定，对行业远期发展产生不利影响。

3、市场化交易电价快速下行风险。当前电力市场化交易电价普遍实现了较燃煤基准价的上浮，但后续市场化交易电价能否持续维持高位存在不确定性，若供需快速趋于宽松，市场化电价随之下行，将会对电力项目盈利性产生不利影响。

4、电力市场化改革政策推进不及预期风险。现在整个电力市场化交易的推进需要政策层面的长期支持，但政策推进存在一定的不确定性，若后续电力市场化改革政策推进不及预期，则会导致政策电力系统的稳定性受到一定挑战，从而对电力行业整体营收及利润端产生不利影响。

投资评级说明

行业评级	报告发布日后的12个月内行业股票指数的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为：
看	好：相对表现优于同期相关证券市场代表性指数
中性：	相对表现与同期相关证券市场代表性指数持平
	看淡：相对表现弱于同期相关证券市场代表性指数
公司评级	报告发布日后的12个月内公司的涨跌幅相对同期相关证券市场代表性指数的涨跌幅为基准，投资建议的评级标准为：
买	入：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅大于10%
增持：	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在5%～10%之间
中性：	相对同期相关证券市场代表性指数涨幅在-5%～5%之间
减	持：相对同期相关证券市场代表性指数涨幅小于-5%
无投资评级：	由于我们无法获取必要的资料，或者公司面临无法预见结果的重大不确定性事件，或者其他原因，致使
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行业研究|深度报告|公用事业从AI受限能源讲起，电力弹性系数何来？

报告要点

从AI受限能源讲起，电力弹性系数何来？

人工智能时代来临，能源瓶颈成为核心矛盾

电力弹性系数起伏波动，居民三产贡献与日俱增

供需紧缺大概率将延续，火绿电力商品价值各异

风险提示

市场表现对比图（近12个月）

相关研究

目录

图表目录

人工智能高速增长，能源电力成为瓶颈

AI与能源的交融，电力需求新增长点

已知经济预期增速，何解2023年电力供需？

薛定谔的电力弹性系数

二产用电波动系影响系数变化主因

三产与居民，弹性系数的看涨期权

木已成舟的2023年电力供需

电源结构清洁转型，火电效率趋势向下

大兴火电建设难解近渴，电力供需紧张仍将延续

新增净发电装机：

新增有效供电负荷：

新增有效调峰负荷：

需求方面：

火电基础负荷价值凸显，结构优化支撑绿电溢价

投资建议

人工智能时代来临，能源瓶颈成为核心矛盾

电力弹性系数起伏波动，居民三产贡献与日俱增

供需紧缺大概率将延续，火绿电力商品价值各异

投资建议

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长江证券-公用事业行业深度报告：从AI受限能源讲起，电力弹性系数何来？-230414.pdf