文 | 预见能源 文 | 预见能源 面对净利润大幅下滑与债务压力，这家老牌化工企业将未来押注在“源网荷储”一体化项目上，期待借此实现绿色跃升。 10月1日，滨化股份发布公告，宣布将通过控股子公司山东滨化新能源有限公司投资14.21亿元，建设滨化集团北海滨华新材料源网荷储一体化项目。这一重大投资标志着这家已有57年历史的老牌化工企业，正式向新能源领域迈出实质性一步。 在化工行业面临环保压力与能源成本双重挑战的背景下，滨化股份试图通过“新能源+化工”耦合发展路径寻找新的增长曲线，这一战略决策背后的动机与风险值得深度解析。 项目详解：风光储协同，瞄准绿电直供 滨化股份的源网荷储一体化项目，是一个融合多种能源形式的综合性绿色电力工程。据公告，该项目位于山东省滨州市北海经济开发区及无棣县境内，建设内容包括160MW风电、100MW光伏电站，配置130MW/260MWh储能装置以及110kV升压站（包含智慧能源综合调度管控中心等）。 整个项目布局充分利用了当地丰富的风光资源，预计风电年均利用小时数可达2332.4小时，光伏为1338.5小时。 项目计划建设周期为两年，预计2025年11月30日开工，建设地点在山东省滨州市北海经济开发区及无棣县境内。滨化股份在公告中明确，项目总投资14.21亿元，资金来源为自有资金及自筹资金。滨化新能源为项目实施主体，公司间接持有其100%股权。 这一投资规模对于滨化股份来说不容小觑，相当于公司2024年净利润的6.5倍。 从运营模式看，项目建成后所发电力将主要在公司子公司山东滨华新材料有限公司和滨州蓝润环境资源有限公司负荷端消纳。这种自发自用为主、余电上网为辅的模式，成为项目经济效益的核心保障。 据滨化股份介绍，本项目负荷端依托滨华新材料和蓝润环境总用电负荷，电源端包含国网供电和新能源供电两部分，其中新能源供电端由160MW风电和100MW光伏组成，年均可对负荷端实现绿电直供4.24亿度，新能源电量在总用电量占比（负荷用电量）63%左右，余电参与电力市场交易。 按照山东省发改委、能源局发布的《关于印发源网荷储一体化试点实施细则的通知》（鲁发改能源〔2025〕155号），就地就近消纳模式的源网荷储一体化项目应建设源网荷储一体化管控平台，一体化项目可以作为整体参与电力市场交易。项目通过自发自用+余电上网的模式保障项目收益，具有较好的市场前景。 关于该项目的经济评价，据滨化股份预测，基于自发自用电量4.24亿kWh/年，自发自用含税电价423.7元/MWh，余电收益2048.73万元/年进行经济效益分析测算，项目投资回收期为12.06年（所得税后），项目投资财务内部收益率（所得税后）7.47%，项目资本金财务内部收益率17.31%，项目投产后预计年均净利润约为5035.47万元。 这一收益水平对于新能源项目来说颇具吸引力，但实现这一目标的前提是，公司子公司负荷需求稳定且项目运营顺利。 展开全文 公司经营：业绩承压，寻求突围 滨化股份此次大手笔进军新能源领域，与其近年来的经营表现密切相关。 翻阅公司2024年财报，滨化股份全年实现营业收入102.28亿元，同比增长40.00%。然而，营收增长背后却是净利润大幅下滑——归属于上市公司股东的净利润仅为2.19亿元，同比下降高达42.77%。 预见能源注意到，海通国际2024年研报指出，由于需求端走弱，预计滨化股份2024—2026年归母净利润分别为4.20、5.57和9.35亿元。针对滨化股份给出的风险提示有，产品价格大幅波动，下游需求不及预期，在建项目进展不及预期。通过海通国际这一预测可看出，滨化股份2024年的归母净利润远低于预测。而海通国际此前甚至预计滨化股份2024年归母净利润为11.15亿，后调低至4亿多，但现实是骨感的，滨化股份实际表现仅为调低后预计的一半。 这种“增收不增利”的状况反映出公司主营业务面临的压力。更为严峻的是，公司现金流状况明显恶化。经营活动产生的现金流量净额从2023年的9.31亿元骤降至4.86亿元，降幅达47.81%。 2025年上半年，滨化股份营收同比增长超六成，但归母净利润同比仅增长6.01%，扣非净利润为-1327.52万元，同比锐减112.59%。截至2025年6月30日，滨化股份合并资产负债表显示，该公司资产总计约245.94亿元，负债合计约131.57亿元。滨化股份资产负债率为53.49%。在盈利能力方面，滨化股份加权平均资产收益率仅0.97%，同比仅微增0.05个百分点，增幅较窄，反映出公司运用股东资本创造利润的效率提升较为缓慢。 这一收益率水平不仅低于行业平均水平，甚至很难覆盖公司的融资成本。 面对主营业务的挑战，滨化股份将源网荷储一体化项目视为摆脱困境的重要路径。这一项目直指公司两大痛点：一是持续增长的能源成本，化工企业属于高耗能行业，电力成本在总成本中占比显著；二是环保压力，随着双碳政策推进，化工企业面临越来越严格的碳排放约束。 据滨化股份披露，光伏、风力发电是将太阳能、风能转换为电能，在转换过程中没有污染物排放。与燃煤电厂相比，可节约煤炭资源和减少污染物排放。本项目建成后预计每年可节约标准煤约16.5万吨，减排二氧化碳约45.0万吨、二氧化硫约46.1吨、氮氧化物约75.1吨、烟尘约8.2吨。 这些减排量将有助于公司应对未来的碳约束，同时通过绿电直供降低能源成本，提升综合竞争力。 区域战略：精准卡位，规避过剩风险 滨化股份的源网荷储一体化项目，与山东省的能源发展战略高度契合。 2025年4月，山东省能源局发布了《2025年新能源高水平消纳行动方案》，明确提出要“大力推动源网荷储一体化试点”，计划年内使此类项目达到30个左右。 山东省的这一行动方案设定了明确目标：2025年完成煤电灵活性改造2000万千瓦左右，建成新型储能300万千瓦。 同时，方案还特别强调“推动高耗能企业扩大绿电使用”，这正是滨化股份项目的核心特点。 从全省布局来看，滨化股份项目所在的滨州市北海经济开发区及无棣县地处鲁北，是山东省新能源富集区域。这一区位优势使项目不仅符合地区能源规划，还能享受区域政策红利。 关于项目是否会导致产能过剩和能源浪费的问题，从设计理念看，源网荷储一体化的核心优势就在于“就地就近消纳”。 项目不依赖远距离输电，而是直接在负荷端消纳，大大减少了弃风弃光现象和减轻了电网调峰压力。此外，项目配置的130MW/260MWh储能装置，相当于为风电和光伏安装了“稳定器”，能够有效平抑可再生能源的波动性，提高能源利用效率。这与山东省“加快新型储能建设”的政策导向完全一致。 从行业视角看，当前新能源领域确实存在一定程度的产能过剩风险，但这一问题主要集中在单一发电项目上。而源网荷储一体化项目通过系统集成和就地消纳，恰恰是解决新能源消纳难题的有效途径。 滨化股份项目预计新能源电量在总用电量占比达63%左右，这一高比例自发自用特征，使其与传统新能源项目有本质区别，更不容易造成能源浪费。 总之，滨化股份这一14.21亿元的投资决策，折射出传统化工企业在能源转型大潮中的积极求变。项目成功的核心关键，在于其自发自用比例能否持续保持高位，以及负荷端生产经营是否稳定。公告中公司也坦言，项目面临手续办理、建设进度、负荷侧减产停产等多重风险。 在化工行业绿色转型的关键时点，滨化股份的探索无疑为同类企业提供了宝贵样本。项目的实际效益，不仅关乎企业自身发展，也将影响整个行业对“新能源+化工”模式的信心。返回搜狐，查看更多

北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)

天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)

秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

中国大模型，首登Nature封面。 9月17日，在最新😍一期的国际权威期刊Nature（自然）中，DeepSeek-😊R1推理模型研究论文登上了封面。该论文由DeepSeek团队😅共同完成，梁文锋担任通讯作者，首次公开了仅靠强化学习就能激发👏大模型推理能力的重要研究成果。这是中国大模型研究首次登上Na💯ture封面，也是全球首个经过完整同行评审并发表于权威期刊的🙄主流大语言模型研究，标志着中国AI技术在国际科学界获得最高认🎉可。 Nature在其社论中评价道：“几乎所有主流的大🤔模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被DeepSeek😆打破。” 中国AI大模型的“Nature时刻” 😆自大模型浪潮席卷全球以来，技术发布、性能榜单层出不穷，但始终😘缺乏一个权威的“科学认证”机制。OpenAI、谷歌等巨头虽屡😅有突破，但其核心技术多以技术报告形式发布，未经独立同行评审。🚀 DeepSeek以其公开性和透明性打破了这一局面。D🥳eepSeek-R1模型的研究论文最早于今年年初发布在预印本⭐平台arXiv上。自今年2月14日向Nature投递论文至今😀，历经半年，8位外部专家参与了同行评审，DeepSeek-R🙄1推理模型研究论文终获发表，完成了从预印本到Nature封面🙄的“学术跃迁”。审稿人不仅关注模型性能，更对数据来源、训练方❤️法、安全性等提出严格质询，这一过程是AI模型迈向更高的透明度😀和可重复性的可喜一步。 因此，Nature也对Deep⭐Seek的开放模式给予高度评价，在其社论中评价道：“几乎所有😀主流的大模型都还没有经过独立同行评审，这一空白终于被Deep⭐Seek打破。”全球知名开源社区Hugging Face机器😡学习工程师Lewis Tunstall也是DeepSeek论😊文的审稿人之一，他强调：“这是一个备受欢迎的先例。如果缺乏这🤔种公开分享大部分研发过程的行业规范，我们将很难评估这些系统的🤗潜在风险。” 据了解，DeepSeek本次在Natur🤯e上发表的论文较今年年初的初版论文有较大的改动，全文64页，🙌不仅首次披露了R1的训练成本，而且透露了更多模型训练的技术细🎉节，包括对发布初期外界有关“蒸馏”方法的质疑作出了正面回应，😂提供了训练过程中减轻数据污染的详细流程，并对R1的安全性进行🤩了全面评估。 其中，在训练成本方面，R1-Zero和R🥳1都使用了512张H800GPU，分别训练了198个小时和8💯0个小时，以H800每GPU小时2美元的租赁价格换算，R1的😂总训练成本为29.4万美元（约合人民币209万元）。不到30👏万美元的训练成本，与其他推理模型动辄上千万美元的花费相比，可💯谓实现了极大的降本。 关于R1发布最初时所受到的“蒸馏💯”质疑，DeepSeek介绍，其使用的数据全部来自互联网，虽😂然可能包含GPT-4生成的结果，但并非有意而为之，更没有专门😅的蒸馏环节。所谓“蒸馏”，简单理解就是用预先训练好的复杂模型🎉输出的结果，作为监督信号再去训练另外一个模型。R1发布时，O💯penAI称它发现DeepSeek使用了OpenAI专有模型😂来训练自己的开源模型的证据，但拒绝进一步透露其证据的细节。 🤩 R2何时问世引发关注 自今年年初发布R1以来，D😆eepSeek在全球树立了开源模型的典范，但过去数月，外界对⭐于R2何时发布始终保持高度关注，相关传言一直不断。不过，R2🙄的发布时间一再推迟，外界分析R2研发进程缓慢可能与算力受限有😆关。 展开全文 值得注意的是，今年8月21日，D🙌eepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，称其为“迈🎉向Agent（智能体）时代的第一步”。据DeepSeek介绍🤩，V3.1主要包含三大变化：一是采用混合推理架构，一个模型同😆时支持思考模式与非思考模式；二是具有更高的思考效率，能在更短🤩时间内给出答案；三是具有更强的智能体能力，通过后训练优化，新🤯模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。 由于R😢1的基座模型为V3，V3.1的升级也引发了外界对于R2“在路😘上”的猜测。V3.1的升级更深刻的意义在于，DeepSeek🙌强调DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Sc😊ale的参数精度，而UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代💯国产芯片设计。这也表明未来基于DeepSeek模型的训练与推😅理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。这一表🙌态一度带动国产芯片算力股股价飙升。 中国银河证券研报指💯出，DeepSeek从V3版本就开始采用FP8参数精度验证了🤯其训练的有效性，通过降低算力精度，使国产ASIC芯片能在成熟💯制程（12-28nm）上接近先进制程英伟达GPU的算力精度，🥳DeepSeek-V3.1使用UE8M0 FP8 Scale❤️参数精度，让软件去主动拥抱硬件更喜欢的数据格式，“软硬协同”😜的生态技术壁垒逐渐成为AI浪潮下新范式，未来国产大模型将更多😊拥抱FP8算力精度并有望成为一种新技术趋势，通过软硬件的协同😎换取数量级性能的提升，国产算力芯片将迎来变革。 责编：😉万健祎 校对：王朝全 版权声明 " Typ😁e="normal"@@--> 证券时报各平台所有原创😡内容，未经书面授权，任何单位及个人不得转载。我社保留追究相关😀行为主体法律责任的权利。 转载与合作可联系证券时报小助😉理，微信ID：SecuritiesTimes " Ty🤔pe="normal"@@-->返回搜狐，查看更多