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开云官网客服:AI首次实现中国风光发电普查北大、阿里达摩院研究登上《自然
5月20日，国际顶级学术期刊《自然》（Nature）发表了北京大学与阿里巴巴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，并揭示了不一样的地区的风电和光伏互补协同可明显提升新能源利用率、减少“弃风弃光”。
国家能源局多个方面数据显示，在“双碳”目标牵引下，中国已建成全球最大、发展最快的可再次生产的能源体系，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。精准统计这些基础设施的分布颇具挑战，也限制了系统性的能源规划研究。
为此，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、地形地貌种类多等技术挑战，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。”北京大学地球和空间学院教授刘瑜表示，“从而能以‘上帝视角’看清全国新能源格局，为电网优化、环境评估等一系列分析研究提供了坚实基础。”
此次，研究团队利用这张分布图开展了“风光互补”策略研究。风电和光伏发电具有间歇性和波动性，“弃风弃光”现象长期存在。研究之后发现，不一样的地区的风电与光伏发电在时间上具有较强互补潜力。例如，部分地区光伏白天出力强，而风电夜间发电更稳定，跨区域的协同配置可有效提升新能源消纳能力。
进一步地，研究团队系统性分析了不同空间尺度“风光互补”下的新能源消纳情况，包括省内整合、邻省互补、跨省协同和全国协同。研究之后发现，随着空间协同范围扩大，风光发电与电力负荷之间能够形成更
强的时序互补关系，从而有效提升新能源利用效率。部分跨区域组合相比地理邻近地区表现出更高的理论互补潜力，说明更大范围的空间协同对于新能源消纳具备极其重大意义。
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。有必要注意一下的是，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。同时，跨区域协同还能够明显降低储能和系统调节压力。这为相关决策者制定跨省电力交易和基础设施建设规划、克服新能源大规模并网挑战提供了重要的理论参考。
阿里巴巴达摩院算法专家于超辉表示，“在AI模型的帮助下，我们为学术界和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。”返回搜狐，查看更加多
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