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当美国在新能源发展上态度摇摆时，中国已用明确的战略目标为行业定调。9月24日，我国在新一轮国家自主贡献中提出，到2035年非化石能源消费占比需超30%，风电与太阳能发电总装机容量要达到2020年的6倍以上，力争实现36亿千瓦。
这一目标甚至被部分研究机构认为“偏保守”——预测2035年我国新能源实际装机量或突破40亿千瓦。市场“大蛋糕”既定，风电、光伏产品商与电站投资者纷纷入局，一场行业“狂欢”已然开启。但狂欢之下，更严峻的挑战浮出水面：如何让新能源资产在电力市场中实现盈利？
此前，我国绝大多数新能源电站极少参与电力现货市场，在政策“襁褓”中，其盈利水平有基本保障。但这种“稳赚不赔”的局面，从今年起正式终结。2月，国家发改委、能源局联合印发“136号文”，首次在国家层面明确：6月1日起，新增新能源项目需全面参与电力市场交易，电价由市场定价。这一政策直接让新能源电站的盈利前景充满不确定性。
事实上，新能源电价下滑的趋势早有苗头。以西北五省2024年新能源交易结算数据为例，当地新能源结算电价均低于各省燃煤基准价，平均上网电价较市场化前降低23%，项目内部收益率（IRR）同步下降4.2%。
今年电价波动风险进一步释放。行业机构的数据显示，从主要电力现货市场数据来看：2025年1-9月，甘肃风电平均现货市场捕获价格229.63元/兆瓦时（同比+15.8%），光伏126.77元/兆瓦时（同比-9.55%）；蒙西风电208.61元/兆瓦时（同比-51.73%），光伏154.71元/兆瓦时（同比-60.08%）；山东风电294.84元/兆瓦时（同比+0.06%），光伏120.27元/兆瓦时（同比-33.47%）；山西风电257.68元/兆瓦时（同比+8.95%），光伏128.54元/兆瓦时（同比-43.02%）。光伏电价的普遍下滑，成为行业盈利的主要压力点。
2024年1-9月/2025年1-9月典型省份现货市场风电和光伏价格
行业龙头的业绩也印证了这一趋势。今年上半年，龙源电力风电平均上网电价为422元/兆瓦时（同比减少16元/兆瓦时），光伏平均上网电价273元/兆瓦时（同比下降5元/兆瓦时）。多家发电企业已发出警示，某发电集团相关负责人直言：“新能源难以同时保住‘量’与‘价’，电价下降已成必然。”
这意味着，新能源全面入市后，传统盈利模式、投资评估逻辑与运营管理体系均面临挑战。在争夺36亿千瓦装机“蛋糕”的同时，电力企业必须将重心转向“资产精细化管理”与“盈利能力提升”——但这两大能力，恰恰是多数企业的短板。
具体来看，盈利挑战主要集中在三方面：
内部部门协同难：过去发电企业的“生产”与“营销”是独立部门，但市场化后电价实时变动，需打通两部门数据与决策链路，才能实现资产最优管理，而多数企业尚未完成这一整合；
专业交易人才缺：电力交易是新兴高专业化领域，目前行业内人才供不应求，成为企业参与市场竞争的“卡脖子”问题；
智能管理工具少：各省电力交易规则差异大，且发电企业资产分散，若缺乏AI等智能工具赋能，难以精准适配不同区域市场需求。
对大型电力集团而言，通过资源整合或许能逐步解决上述问题，但对近年来新进入的分散性投资者（如地方性能源企业、财务投资人等），搭建完备的内部服务体系几乎不可能。
投资者细分能力模型示例
“电力体制改革不仅重塑了新能源投资逻辑，更推动资产投后管理从‘内部垂直一体化’转向‘市场专业化分工’。”新能源资产管理服务龙头企业——北京协合运维风电技术有限公司（下称“协合运维”）董事长陆一川，点出了行业转型的核心方向。
他进一步解释：“现在的电站投资者早已不只是‘五大四小’，而是涌现出成千上万的新主体，他们更需要覆盖‘电力生产+电力营销’的系统化服务，传统单一的运检服务已无法满足需求。”
在陆一川看来，电价市场化既是挑战，也是后服务行业创新的“驱动力”：“只有适应市场化电价，新能源产业才能具备替代化石能源的长期动力。这就要求我们通过技术与管理创新，降低资产运营期的后服务成本，同时保障服务质量。”他预测，未来新能源资产管理服务市场的头部集中化趋势将更明显——中等规模企业因缺乏完整服务体系和研发实力可能面临生存压力，而提供局地性单一运维服务的小型企业仍有一定生存空间。
面对新能源全面入市后的盈利难题，协合运维已探索出一套成熟的解决方案：通过AI技术应用、长期经验积累与全周期服务能力，为新能源资产盈利“保驾护航”。
在数据与技术层面，协合运维基于长周期、大范围的资产运营实践，积累了海量电站数据，并研发出自主核心工具。例如，针对风电资产的“PowerInsights智能分析系统”，可自动生成月度资产报告，精准定位电量损失原因（如某台风机某项缺陷、某时段运维不当）——这类能力，正是中小企业因缺乏数据积累，研发投入和长期实践迭代而难以构建的。
在运营模式与技术应用上，协合运维也在持续创新：目前已试点“人机协同”运营模式，未来可快速复制到同类场景；“AI+电力”技术则广泛用于设备故障预警、电价预测与交易决策中——通过无人机航拍与图像识别，替代部分人工巡视，提升光伏热斑、风机及变配电设备异常的识别效率；借助时序大模型预测电力市场价格与供需关系，辅助运维人员和交易员制定协同策略，调整电站检修计划与交易仓位组合，最终实现电费收入最大化。
谈及未来规划，陆一川表示，协合运维将进一步深化大语言模型（LLM）的应用，重点聚焦三个方向：一是自动生成交易策略支撑报告，取代人工信息整理工作；二是辅助交易员进行自动化策略生成，缓解专业人才短缺压力；三是在量化交易前开展多源情报分析，提升预测精度。
从36亿千瓦装机目标的明确，到新能源全面入市的政策落地，我国新能源行业已从“政策护航的高速增长”迈入“市场驱动的质量竞争”新阶段。结算电价下滑、产销协同不畅、人才与工具短缺等问题，虽让电站盈利面临短期压力，但也推动行业加速转型——资产投后管理从“内部自循环”转向“专业分工”，技术创新（尤其是AI与大模型的应用）成为盈利破局的核心抓手。
对企业而言，无论是大型集团的资源整合，还是分散投资者的服务外包，“精细化运营”与“专业化合作”已成为必然选择；对行业而言，头部服务企业的技术优势与体系能力将进一步凸显，推动新能源资产管理市场走向集中化、智能化。唯有适应市场化规律，以技术降本、以服务提质，才能在36亿千瓦的“大蛋糕”中站稳脚跟，真正实现新能源产业的长期可持续发展。
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