2025年机械行业燃气轮机：全球产能趋紧，国产供应链抢占AIDC景气红利

燃气轮机：高效节能发电设备，可靠、灵活特点突出

1.1.燃气轮机是旋转叶轮式热力发动机，联合循环发电效率高

燃气轮机与航空发动机工作原理基本相同，被誉为“工业皇冠上的明珠”。燃气轮机是以连续 流动的气体为工质带动叶轮高速旋转，将燃料的能量转变为有用功的内燃式动力机械，是一 种旋转叶轮式热力发动机。从技术本质上看，航空发动机和燃气轮机都基于相同的气体涡轮 循环结构与热力原理（即布雷顿循环），核心结构包括压气机、燃烧室、燃气透平三大部分， 其设计方案涵盖了气动力学、工程热力学、燃烧学、结构力学、控制理论、材料学、制造工 艺等基础学科和工程技术领域，被誉为“工业皇冠上的明珠”。

燃气轮机的工作过程基于典型的热力学循环，通过压缩、燃烧、膨胀与排气四个阶段将燃料 的能量转化为机械能。首先，外界空气经压缩机被强制压缩成高压气体；随后，燃料在燃烧 室与高压空气混合并燃烧，形成高温高压燃气；高温高压燃气进入涡轮段膨胀并推动涡轮叶 片高速旋转。涡轮旋转一方面驱动压缩机循环工作，另一方面通过传动轴输出机械功，可用 于带动发电机或驱动机械设备。

联合循环项目通过将燃气轮机与蒸汽轮机相结合，实现能源的梯级利用，从而显著提高发电 效率。单机组的简单循环启动时间短，安装面积紧凑，一般用于需要快速部署能力和高峰需 求管理的应用。“联合循环”是指多个热力学循环组合发电，将燃气轮机排出的余热通过余热回收蒸汽发生器（HRSG）产生蒸汽，再将蒸汽输送至蒸汽轮机，相较简单循环机组大幅提高 发电效率，在多样化的公用事业和工业需求下保持运营灵活性和负载跟随能力。根据两机动 力先行，以西门子 SGT-800 为例，其简单循环的发电效率约为 35%-40%，与余热锅炉组成联 合循环的发电效率接近 60%。根据 Facr.MR 统计，88%的燃气轮机发电量来自联合循环项目。

1.2.燃气轮机多用于工业和油气电力供应，重燃发电效率突出

燃气轮机分类方式多样，按功率等级，燃气轮机大致可分为重型、中型、小型、航改四种类 型。

重燃：重型燃气轮机装机容量一般大于 50MW，与蒸汽轮机一样具备重型螺栓壳体、坚固 的支撑结构和沉重的转子，随着 3D 空气动力叶片设计、先进冷却技术、高温材料和涂 层技术的发展，重燃的发电效率和负载反应速度有了大幅提升。重燃是迄今为止效率最 高的热功转换类发电设备，是发电和驱动领域的核心设备，也是中型常规航空母舰上运 用的主动力。

中小燃：结合了航空动力和重型燃气轮机的设计特点，拥有大型燃烧室但外壳和支撑结 构更轻，融合了先进的空气动力学包片、冷却技术、材料和航改机的涂层。

航改燃：由航空发动机改装而来（其中约 80%的零部件可以共用），设计更轻、更紧凑， 占地面积更小，可加快启动和停机速度，并且可以频繁循环而不影响维护计划。

燃气轮机分类方式多样，按应用场景，燃气轮机广泛应用于发电、交通和工业动力领域。在 发电领域，燃气轮机凭借其高效率与快速启动特性获得广泛应用，尤其适用于调峰发电和分布式能源系统，是最主要的应用场景之一。在交通方面，燃气轮机被用作船舶动力装置，为 各类船舶提供高效动力。此外，在工业领域中，燃气轮机也常用于驱动大型机械设备，例如 泵、压缩机等关键装置。

重型燃机凭借高发电效率和快速的负载响应能力，成为电力公用事业首选机型。根据 Gas Turbine World，2018-2024 年，全球电力公用事业累计新装燃气轮机容量达到 252.8GW，其 中重燃、航改燃、中小燃占比分别达到 94%、5%、1%；全球石油天然气行业累计新装燃气轮 机容量达到 45.1GW，重燃、航改燃、中小燃占比分别达到 44%、41%、15%。

重型燃气轮机按透平进口燃气温度可进一步分为 E 级、F 级、G/H 级和 J 级。根据沈阳德为 科技，E 级、F 级和 G/H 级和 J 级的燃气工作温度分别约为 1200℃、1400℃、1500℃、1600℃， 输出效率依次递增。根据 IEEFA，D、E 级燃机单机效率一般为 33%-37%，联合循环效率可以 达到 52%-55%；F 级燃机是目前在役的主流机型，单机效率一般为 39%-41%，联合循环效率可 以达到 57%-60%；J 级燃机是目前全球透平入口温度最高、功率最大、效率最高的燃机轮机， G、H、J 级单机效率可以达到 42%-45%，联合循环效率可以达到 62%-65%。

1.3.气电可靠、灵活特点突出，天然气发电有望保持稳定增长

天然气是全球第三大发电来源，未来发电需求有望保持稳定增长。根据 IEA《Global Energy Review 2025》，2010-2024 年天然气发电在全球电力领域占比相对稳定，2024 年天然气发电 在全球电力领域占比达到 21.73%，仅次于煤炭的 34.57%、可再生能源的 31.81%。IEA 预计， 2024-2035 年、2024-2050 年期间，天然气发电量复合增速将分别达到 2.1%、1.5%，整体保 持稳健增长态势。

相比其他电源，天然气发电的可靠性、灵活性与可调性特点突出，具备综合成本优势，且部 署时间相对短。

可靠性、灵活性与可调性特点突出：在电力系统中，灵活调峰电源至少要达到总装机的 10%~15%。受自然条件影响，风电、光伏等可再生能源发电需要调峰。对比来看，天然气 发电可以实现分钟级的响应，具有负荷调节范围宽、响应快速、负荷变化适应能力强的 特点，可有效保障电网的安全稳定运行。根据 GE Gas Power，气电的平均可靠容量系数 达到 84%，仅次于核电的 92%，远高于风电或者太阳能。

建造成本优势：根据 EIA 在 2023 年的统计数据，天然气、石油液化气、电池储能、太 阳能、风能发电设备的单位建造成本分别为 782 美元/kW、906 美元/kW、1361 美元/kW、 1617 美元/kW、1738 美元/kW。对比来看，天然气发电设备的建造成本较风光与储能设 备低约50%–60%，较石油液化气发电设备低约14%左右，在主流电源中具备明显的优势。

部署时间优势：常规电源中，气电建设周期相对较短。根据华经产业研究院、环球零碳 微信公众号，单循环气电工期为 10-12 个月，联合循环气电为 16-20 个月，而核反应堆 平均建设周期长达 10 年。

需求：AIDC 快速扩张+换机周期已至，装机有望保持高增长

2.1.增量需求：AIDC 建设规模快速扩张，气电有望是中短期最佳解决方案

算力需求倒逼 GPU 功耗增加，机架高功率化进一步加剧数据中心电力消耗。摩尔定律表明， 集成电路上可容纳的晶体管数目约每隔 18 个月便会增加一倍，性能也将提升一倍。在深度 学习出现之前，用于 AI 训练的算力增长大约每 24 个月翻一番，基本符合摩尔定律。进入大 模型时代后，用于 AI 训练的算力大约每 2 个月翻一番，已远远超越了摩尔定律，算力需求 呈指数级增长，未来曲线将更加陡峭，将会倒逼 GPU 工艺制程小型化和架构演变，单 GPU 功 耗将进一步增加。随着大模型训练、多模态 AI 推理等智算场景普及，单机柜功率已从传统数 据中心的 2-10KW 提升至智算中心的 30KW 以上，英伟达 GB300 NVL72 单机架功耗更是达到 120KW 以上，进一步加剧数据中心的电力消耗需求。

受生成式 AI 驱动，全球云基础设施支出持续高增长。根据 Synergy Research Group，全球 云基础设施服务商资本开支 25Q3 环比增加 75 亿美元以上，是迄今为止最大的单季环比增幅。 剔除汇率波动影响，25Q3 同比增长 28%，连续八个季度保持同增且是近三年来最高增长率。 根据 IFinD，25Q3（按自然年）全球四大 CSP 厂商亚马逊、谷歌、Meta、微软合计资本支出 达到 954 亿美元，同比+73%，维持高增长的同时相继上调资本开支预期。其中，谷歌表示将 FY2025 资本开支由 850 亿美元提升至 910-930 亿美元，2026 年有望继续加大资本投入；Meta 将 2025 年全年资本开支预期从 660–720 亿美元上修至 700–720 亿美元；微软计划今年将 AI 总容量增加 80%，并在未来两年内将数据中心总面积翻倍；亚马逊预计 2025 年全年资本 开支将达到 1250 亿美元，并且 2026 年有望继续提高。

数据中心投资已超石油投资，AI 服务器耗电量预计增长显著。AI 算力具备高耗能特性，根 据 IEA《Energy and AI》，传统 IDC 的规模通常为 10-25MW，而以 AI 为核心的超大规模数据 中心装机容量已跨越超过 100MW，相当于 10 万户家庭一年的用电需求。2024 年，全球数据中 心用电量占比已达到 1.5%。随着 AI 服务需求的激增，数据中心投资继续向超大规模化快速 发展。根据 IEA《World Energy Outlook 2025》预计，随着全球科技公司持续加大数据中心 建设容量，2025 年预计将有约 5800 亿美元投资于数据中心，高于当年全球石油供应总投资 （5400 亿美元）。在数据中心快速扩张的推动下，到 2030 年 AI 服务器的用电量将增加 5 倍， 推动全球数据中心的用电量在当前基础上翻倍。

数据中心建设集中度高，对当地电网造成较大供电压力。根据 IEA《World Energy Outlook 2025》和《Energy and AI》，数据中心在地理分布上高度集中。从区域上看，已建数据中心 集中在美国、欧洲和中国三个地区，且未来几年超过 85%的新增数据中心将在美国、中国和 欧洲落地。从建设密度看，数据中心一般靠近市中心，从而满足低时延需求和网络互联集聚 效应，并且约三分之二新建的数据中心将建设在现有数据中心集群附近。这种高度集中的建 造模式，无疑会加剧当地电网供电压力。

北美电网基础设施老化严重，难以满足数据中心对供电连续性的高要求。根据 Nexans 和 Uptime，北美、欧洲电力系统老化问题严重，在运行的电网设施年限超过 40 年，电力供应不 足成为数据中心停机的主要原因，影响占比从 2023 年的 52%提升至 2024 年的 54%。根据 Uptime 预测，鉴于数据中心对电力供应的严苛要求，电网限制未来或仍将是数据中心停机故 障的主要原因。

美国电网审批及建设主体要求差异性大，高压输电线建设缓慢。特高压电网一般需要系统性 规划，但美国电力产业从诞生开始就是高度分散的私营公司体制，目前主要由东部、西部、 德州三大独立系统构成，并且联邦和州政府通过立法及监管限制电力公司的经营范围。另一 方面，大型电网建设投入额巨大、投资回报期长，私人电力公司建设意愿弱。整体来看，美 国跨州输电项目推进速度缓慢。根据 Grid Strategies，2024 年美国 345kV 及以上的高压输 电线路新建里程只有 322 英里，不足 2013 年的 10%。

气电输出稳定性高、建设周期短，是美国数据中心供电的主流方案之一。根据中国电力知库 微信公众号，美国电力需求在历经十年停滞期后，2024-2025 年增速回升至 2%-3%，但增量主 要来自数据中心、制造业回流等分散负荷，对供电可靠性要求极高（如数据中心需 99.999% 可 靠性），更适合分布式储能、燃机等本地电源保障。根据 Grid Lab、华经产业研究院，数据 中心建设周期一般要 1.5-2 年，联合循环气电项目需 16-20 个月，两者相对匹配。

2.2.更替需求：燃机机组更换高峰已致，高负荷运转加快替代

1998-2001 年燃机建设高峰的机组陆续进入到更新换代期。受用电需求增加、天然气价格走 低、以及监管机构放松电力基建管制政策等因素共同催化，1998-2001 年北美天然气发电建 设进入高峰期，带动同时期全球燃气轮机装机量快速增长。以 GE 为例，其燃机产量从 1998 年的 80 台增长至 1999 年的 180 台、2000 年的 240 台。根据 Gas Trubine Hub 统计，2025 年 欧洲、美洲 50%以上的燃机机龄分别超过 20 年、23 年，意味着大部分机组已达到更替年限。

2.3.维保需求：燃机需定期计划性检修，后服务市场有望稳步增长

在实际运行时，燃气轮机还需根据热端部件的运行状态进行计划性检修。围绕热通道部件的 状态，燃气轮机的检修主要分为小修、中修和大修，检修周期根据制造商规定的等效运行时 间（EOH）或启动次数确定，影响因素包括运行方式、燃烧温度、燃料类型、运行时间、启动 次数及空气质量等。其中，对于调峰负荷运行的机组，热力机械疲劳是影响机组寿命的主要 因素。

启停次数与维修费用呈正相关关系，热通道部件支出费用占比最大。燃机高温部件的工作环 境十分恶劣，在热疲劳、蠕变、氧化和腐蚀等作用下很容易发生损伤，维修和更换费用高昂， 是燃机发电运营成本高的主要原因之一。机组频繁的启停将造成高温部件反复经历热胀冷缩 的循环，热疲劳加剧，进而产生裂纹、发生变形，承担电网调峰任务的机组由于频繁的启停 其运维费用将明显高于按照基本负荷运行的机组。根据上海成套院对欧洲某燃机电厂运维费 用与年启停次数的研究来看，两者呈现出正相关关系，而且启停次数越多，热端部件费用占 比越高。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）