上海绿电交易的流动性大幅增强，绿电供给持续扩增。2025年3月，国网经营区和南网经营区依托闽粤联网工程，完成全国首笔跨经营区绿电交易，连续22天把来自广西、云南的绿电送至上海。7月11日，国家发改委、能源局正式批复《跨电网经营区常态化电力交易机制方案》。7月，远景科技集团（以下简称“远景”）在“山西蒙西送上海浙江安徽月内省间绿色电力集中竞价交易”中，将来自内蒙古的绿电送到上海用户手中。

上海绿电需求旺盛，如何帮助有绿电消费需求的企业获取更多绿电供给，让更多绿电“送进来”是关键。澎湃研究所研究员8月5日和8日调研参与上海绿电交易的交易机构及跨经营区绿电交易相关企业发现，上海对绿电需求旺盛，高效匹配供需是当务之急。

外向型企业多，绿电需求旺

上海外向型企业多，绿电需求旺盛，供给主要靠省间绿电交易。据了解，自2022年开市以来，上海绿电交易电量逐年翻番，累计购入超150亿千瓦时。截至8月8日，2025年上海绿电消费已达79.8亿千瓦时，其中72.1亿千瓦时均来自省间绿电交易，占比高达90%。

从全国统一电力市场体系看，尽管绿电在其中占比不大，却是关键，对上海来说尤为重要。这与上海很多企业都有强烈的低碳转型需求，以及减碳降排的迫切意愿密切相关。随着绿电市场发展，持续不断的企业涌入市场，进一步提升了交易参与度、活跃度。

企业绿电消费的主要路径有：购买绿证、购买绿电和绿电直连等。研究员从交易机构了解到，从用户反馈来看，企业更倾向于优先购买绿电实现降碳减排。这是因为，绿电属于事前筹划的中长期交易，兼具“电证合一”和强溯源属性，企业可提前规划用电。绿证则在事后按需购买，补充绿电供给不足。

另一方面，上海绿电需求增长快，且形成“刚需”效应。上海企业对绿电的认可度、接受度较高，应用场景明确。以一家生产剃须刀、耳温枪等产品的企业为例，尽管其年用电量仅两三千万千瓦时，但要求其合作方100%使用绿电。因此，带来了一些“刚需”效应。远景能源电力市场部总经理陈帝澎以绿电用户为例谈到，远景的绿电交易业务用户中外企占比较大，很大程度上是响应总部提出的ESG要求，希望使用更高比例的绿电。

据了解，上海绿电价格偏高，陈帝澎解释了其中的原因。目前，风、光等新能源发电有两种交易方式。一是，进入当地现货市场，多为三北等新能源资源丰富的地区。现货市场中实时平衡，分时电价可反映发、用电双方的实时供需。比如，光伏发电中午高峰期集中发电超过用电需求，容易造成发电电价低，甚至出现负电价。二是，对于上海等暂无现货市场的地区，用户主要通过“电证合一”的绿电交易购买绿电。绿电交易是买卖双方事先约定峰谷时段及对应电量，提前锁定消纳对象并约定电价。一般情况下，绿电价格较现货市场交易的电价偏高，甚至高于上海本地发电。因此，如何将更经济的跨经营区绿电送到上海用户手中，是售电企业交易能力的重要体现。

拓展绿电供给，难在匹配

一边是上海绿电需求旺盛，代表了企业对绿电的认可和接受。另一边，绿电供给资源还需持续拓展，供需匹配并不容易。

据了解，企业既可在相关电力交易机构的组织下高频次参与交易，也可与售电公司签订零售合同（如一年一签），约定绿电占比（如至少30%），由售电公司根据目标在交易平台采购绿电，比如先在年度交易中采购（如10%），再结合每月省间交易场次，补充采购绿电（如剩余的20%）。另一方面，省间绿电交易可分为跨区和跨省。“跨区”是指跨地区，比如华东从西北、华北购买绿电，需通过特高压直流输电，送电距离相对较长；“跨省”则依托华东区内的交流电网输电，距离相对近些。

据交易机构介绍，现在上海绿电交易非常频繁，从过去的每月交易变成每日小时级交易，一天开展数笔绿电交易很常见。由于上海企业对绿电供应有诉求，需见缝插针争取资源，协调电量及输送时间，涉及交易每个时段或时点。比如，8：00到12：00、12：00到16：00，甚至单个小时。这些窗口期，既要沟通明确不同省份的绿电外送时段，也要精准匹配上海本地企业实际需求。目前，上海已与15个省区开展绿电合作，在满足企业绿电需求的同时，也利于新能源大省的绿电消纳。

匹配绿电需求需大量的沟通，未来还要依托交易平台进一步提升供需匹配的高效性。除了人工沟通，还需通过数字化赋能信息搜集、资源预判、辅助分析等。比如，绿电交易涉及几十个通道、省份，每个省份情况不一样，需基于用户需求，在特定时间选择合适的合作方。研究员从交易机构了解到，仅靠传统的沟通方式作用有限，未来将考虑利用人工智能、大模型等技术提升供需匹配效率，以提高交易频次、缩短交易周期、丰富交易场景，用户的选择余地也会更大。

此外，还需通过数字化手段明晰绿电供需情况，依靠大数据调配供需。陈帝澎谈到，发电侧、用户侧、售电侧都可借助数字化技术辅助绿电交易。发电侧需精准掌握发电能力（发电量、发电功率），对预测要求颇高，以蒙西的风电为例，其每小时发电量由风速决定，通过更精准的气象预测转化为发电预测，能更好掌控场站未来的发电能力；用户侧需要了解用电情况，其中气象因素影响显著，比如在上海，空调用量会影响电价及未来电价走势；售电侧则需匹配供需，在一些交易灵活的省份，交易平台会挂出不同发电曲线，需结合分时电价对曲线进行评估定价，这一过程人工难以应对实时挂单，需依靠自动化手段。陈帝澎称，远景正加码AI技术在包括发电、电网、负荷等电力交易全链条管理的应用，比如通过研发AI气象大模型及交易辅助决策系统，实现绿电供需的高效匹配。

总之，实现绿电供给与需求的高效匹配，主要是匹配发电侧发电与用户侧用电。一方面是时间匹配，发电时间未必与用电时间一致；另一方面是空间匹配，绿电需从发电地区输送到有需求的省份。要解决这些问题，不仅需要绿电资源供给，还需要加强数字化应用、跨省调度管理等问题。

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