本报讯 （记者 杨阳） 5月20日，国际顶级学术期刊《自然》发表了北京大学与阿里达摩院的合作研究成果，利用AI和开源卫星影像，绘制出中国首张全国尺度高精度风光设施分布图，并揭示了不同地区的风电和光伏互补协同可显著提升新能源利用率、减少“弃风弃光”。

　　在“双碳”目标牵引下，中国已建成全球最大、发展最快的可再生能源体系，2025年风电、太阳能发电新增装机超4.3亿千瓦，新增规模历史性超过火电。

　　研究团队基于达摩院自研AI模型，在云计算平台上处理了覆盖全国的7.56TB、0.5米级分辨率开源卫星影像，克服了数据量庞大、地形地貌种类多等挑战，成功定位并识别出全国1915个县的31.9万处光伏设施和9.16万台风机。“这是我们第一次掌握大规模、高精度的全国风光设施清单，能以‘上帝视角’看清全国新能源格局。”北大地球和空间学院刘瑜教授表示。

　　团队利用这张分布图开展了“风光互补”策略研究。研究发现，不同地区的风电与光伏发电在时间上具有较强互补潜力；随着空间协同范围扩大，风光发电与电力负荷之间能形成更强的时序互补关系，从而有效提升新能源利用效率。

　　研究测算显示，在电力系统具备较高调节能力、能较好适应新能源波动的条件下，全国范围的跨省协同可额外提升约1000亿千瓦时绿电消纳能力。值得注意的是，这一提升并非新增发电，而是在现有风光装机基础上减少弃风弃光、额外释放出的潜力。

　　阿里达摩院算法专家于超辉表示，“在AI模型的帮助下，我们为学术界、产业界构建起全新数据底座，有望推动系统性的风光发电规划研究，进一步助力新型电力系统建设、加快实现‘双碳’目标。”