5月20日，國際頂級學術期刊《自然》（Nature）發表了北京大學與阿裡巴巴達摩院的合作研究成果，利用AI和開源衛星影像，繪制出中國首張全國尺度高精度風光設施分布圖，並揭示了不同地區的風電和光伏互補協同可顯著提升新能源利用率、減少“棄風棄光”。

　　國家能源局數據顯示，在“雙碳”目標牽引下，中國已建成全球最大、發展最快的可再生能源體系，2025年風電、太陽能發電新增裝機超4.3億千瓦，新增規模歷史性超過火電。精准統計這些基礎設施的分布頗具挑戰，也限制了系統性的能源規劃研究。

　　為此，研究團隊基於達摩院自研AI模型，在雲計算平台上處理了覆蓋全國的7.56TB、0.5米級分辨率開源衛星影像，克服了數據量龐大、地形地貌種類多等技術挑戰，成功定位並識別出全國1915個縣的31.9萬處光伏設施和9.16萬台風機。

　　“這是我們第一次掌握大規模、高精度的全國風光設施清單，”北京大學地球和空間學院教授劉瑜表示，“從而能以‘上帝視角’看清全國新能源格局，為電網優化、環境評估等一系列分析研究提供了堅實基礎。”

　　此次，研究團隊利用這張分布圖開展了“風光互補”策略研究。風電和光伏發電具有間歇性和波動性，“棄風棄光”現象長期存在。研究發現，不同地區的風電與光伏發電在時間上具有較強互補潛力。例如，部分地區光伏白天出力強，而風電夜間發電更穩定，跨區域的協同配置可有效提升新能源消納能力。

　　進一步地，研究團隊系統性分析了不同空間尺度“風光互補”下的新能源消納情況，包括省內整合、鄰省互補、跨省協同和全國協同。研究發現，隨著空間協同范圍擴大，風光發電與電力負荷之間能夠形成更

　　強的時序互補關系，從而有效提升新能源利用效率。部分跨區域組合相比地理鄰近地區表現出更高的理論互補潛力，說明更大范圍的空間協同對於新能源消納具有重要意義。

　　研究測算顯示，在電力系統具備較高調節能力、能較好適應新能源波動的條件下，全國范圍的跨省協同可額外提升約1000億千瓦時綠電消納能力。值得注意的是，這一提升並非新增發電，而是在現有風光裝機基礎上減少棄風棄光、額外釋放出的潛力。同時，跨區域協同還能夠顯著降低儲能和系統調節壓力。這為相關決策者制定跨省電力交易和基礎設施建設計劃、克服新能源大規模並網挑戰提供了重要的理論參考。

　　阿裡巴巴達摩院算法專家於超輝表示，“在AI模型的幫助下，我們為學術界和產業界構建起全新數據底座，有望推動系統性的風光發電規劃研究，進一步助力新型電力系統建設、加快實現‘雙碳’目標。”