SST（固態變壓器）商業征程加速。
7月31日，陽光電源（300274）、新風光（688663）同日官宣，各自SST產品在智算中心領域實現關鍵落地。
▍陽光電源：EnerNeo SST落地國內某算力中心
7月31日，陽光電源旗下陽光源智官微官宣SST最新進展，在國內某重要新型算力中心建設項目中，提供2臺2.5MW EnerNeo SST及配套DC/DC變換柜等產品。從7月9日EnerNeo新品正式發布到如今項目落地，僅過去了22天。
盡管并未透露項目名稱，但業內猜測，這一項目或為之江實驗室800V固態變壓器示范項目——國內首個800V直流SST公開招標項目，而之江實驗室并非普通客戶，由浙江省政府、浙江大學、阿里巴巴三方共建，是國內AI算力基礎設施的重要創新平臺之一。拿下這一項目，意味著陽光電源的800V直流SST技術獲得了國內AI算力頂層平臺的權威背書，技術路線得到實質性驗證，為后續規模化商用鋪平了道路。
據了解，該項目招標中不乏伊頓、臺達等國際廠商參與競爭，為何陽光電源能脫穎而出？先來看看，陽光電源此次的方案——2.5MW EnerNeo SST，與其7月9日首發的1.5MW（組合可為3或4.5MW）相比有一定的差異，體現陽光電源在SST領域的技術彈性和快速變化設計能力。
而這套方案要接受考驗的，不只是其312kW/m2的功率密度和98.5%的效率，還有其SST配套DC/DC變換柜，如何平滑接入備電系統、形成從中壓到算力機柜的完整供電鏈路。光伏與儲能等接入條件只是預留，后續如何探索多能互補、算電協同等新型供電模式。
這些答案，或許要等到9月底項目正式點亮運營后揭曉。當前項目已完成深化設計，正處于產品生產及交付階段。
▍新風光：國內SST綠電直連液冷智算中心啟動
7月31日，山東能源集團旗下新風光電子科技股份有限公司宣布與山東產業技術研究院、曙光數據基礎設施創新技術（北京）股份有限公司、中科金勃信（山東）科技有限公司等單位啟動SST綠電直連液冷智算中心項目。
據了解，新風光與上述單位簽署聯合研發協議，各方將依托各自技術與資源優勢，共同推進綠電直連液冷智算預制艙的技術攻關、樣機研制與產業化落地。其中，山東產研院統籌項目孵化，新風光提供SST核心裝備，曙光數創輸出浸沒相變液冷技術，中科金勃信負責系統集成。四方合力將SST供電系統與浸沒式液冷深度整合為標準化、可快速部署的預制艙產品，以實現工廠預裝、現場即用，大幅縮短建設周期。
這是新風光SST產品下線后在算電協同領域的關鍵里程碑，標志著公司“十五五”戰略新興場景布局進入實質推進階段。今年以來，新風光圍繞SST商業化持續完善產業布局：核心產品下線后，先后當選山東省算電協同專委會主任委員單位，加入中國計算機行業協會算電協同工委會，并深度參與TüV萊茵SST國際標準制定。
▍SST商業化起跑，誰能領先？
當前全球SST產業正站在從實驗室邁向商業化的關鍵窗口期。截至目前，陽光電源（300274）、新風光（688663）、臺達、中國西電（601179）、為光能源、智光電氣（002169）、四方股份（601126）、金盤科技（688676）、特變電工（600089）、特銳德（300001）等國內廠商均已發布SST產品，主流容量集中在1.5MW至5MW，效率普遍達到98.5%。
作為全新賽道，SST讓國內外廠商站在同一起跑線上，但誰能笑到最后，取決于時間維度上的不同賽點：
短期決勝在客戶入口，具備認證、總包交付與運維經驗的電氣集成商憑客戶入口率先占位；
中期看，隨著800V直流、儲能與液冷系統耦合加深，擁有高壓電力電子與儲能協同能力的平臺型廠商將憑差異化方案突圍；
長期決勝在綜合壁壘，唯有跨越中壓接入、電力電子、直流保護、系統集成與客戶認證五道門檻，集設備、控制、系統與驗證能力于一身的綜合平臺廠商，方能構建完整電力架構，主導未來格局。
注：本文內容僅為儲能行業公開信息梳理、產業調研與客觀分析，文中提及上市公司僅作為產業鏈案例參考，不作為任何投資依據，市場有風險，投資需謹慎。
第一章 全球儲能發展格局：算力負荷與電力市場化雙重變革
1.1 全球儲能裝機發展現狀、區域發展差異
1.2 海內外電力市場化發展對比
1.3 全球AIDC算力產業擴張，催生儲能新增量空間
第二章 AIDC：全球儲能核心增量賽道
2.1 AIDC供電架構演進：從UPS、HVDC到SST的迭代
2.2 AIDC典型負荷特征與儲能剛需定位
2.3 供電架構演進中的電源-儲能協同窗口與融合路徑
2.4 AIDC儲能多元價值與商業模式
2.5 適配AIDC脈沖負荷的儲能數智化硬件配套
2.5.1 AIDC場景綠區、灰區、白區儲能設備需求
2.5.2 AIDC專用高倍率儲能電芯技術要求與選型
2.5.3 AI-BMS適配算力場景長周期充放電管控
2.5.4 AI構網型PCS應對瞬時功率沖擊、孤島保供
2.5.5 邊緣智能EMS實現算力本地自治調度
2.6 國內外AIDC儲能備案、在建、投運項目案例
第三章 AI賦能儲能參與全域電力交易
3.1 AI在電力交易全鏈條核心價值
3.2 適配電力市場調度需求的儲能軟硬件支撐
3.2.1 面向多市場套利的儲能系統設備
3.2.2 市場化運營長循環電芯選型標準
3.2.3 AI-BMS基于收益動態約束電池充放電深度
3.2.4 AI構網型PCS滿足調頻、調峰快速響應考核要求
3.2.5 云端智能EMS面向多市場全局套利優化
3.3 儲能全流程AI智能化運營體系
第四章 虛擬電廠：儲能規模化入市的AI聚合中間載體
4.1 單一儲能資產獨立參與電力市場的準入與容量門檻
4.2 AI聚合多元儲能資源：AIDC儲能、工商業儲能、光儲充
4.3 VPP依托AI打包可調容量參與各類電力交易的路徑分析
4.4 海內外虛擬電廠商業化標桿運營案例復盤
第五章 其它AI+儲能多場景情況分析
5.1 大型獨立儲能電站AI多市場套利模式
5.2 光儲充一體化AI協同運營模式
5.3 風光儲場站AI消納+套利配套模式
5.4 多場景儲能關鍵指標橫向對比表
第六章 AI+儲能產業鏈產品價格與成本分析
6.1 常規儲能電芯價格VS AIDC價格分析
6.2 跟網型PCS VS構網型PCS價格
6.3 常規EMS與AI-EMS價格分析
6.4 常規儲能系統集成VS AI功能儲能系統系統價格分析
第七章 2026-2030儲能產業規模中長期預測
7.1 全球整體儲能裝機規模分階段預測
7.2 AI數智化賦能儲能細分市場增長空間測算
7.3 AIDC配套儲能獨立賽道裝機增量專項預測
第八章 AI+儲能全產業鏈圖譜與重點企業布局研判
8.1 AI+儲能上下游完整產業鏈細分圖譜
8.2 賽道玩家分類：算儲集成商、儲能AI交易平臺商、VPP運營商、儲能硬件設備廠商
8.3 頭部企業圍繞AIDC增量、AI電力交易兩大主線業務布局拆解
附錄1：AI+儲能行業關鍵專業術語釋義
附錄2：全球/國內市場數據統計口徑說明
附錄3：研究局限與行業長期展望
（上下滑動查看）
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