新华财经北京5月21日电记者21日获悉，北京大学与阿里巴巴达摩院利用AI和开源卫星影像，绘制出我国首张全国尺度高精度风光设施分布图。合作成果于5月20日登上国际顶级学术期刊《自然》（Nature）。

　　据悉，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，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。”

　　在研究团队看来，该风光设施分布图的核心应用价值之一，在于破解“弃风弃光”这一长期困扰新能源产业的难题。风电和光伏发电具有间歇性和波动性，“弃风弃光”不仅造成清洁能源浪费，也直接影响电站运营收益和投资回报预期。研究团队利用该分布图开展“风光互补”策略研究，发现不同地区的风电与光伏发电在时间上具有较强的互补潜力。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。

　　研究团队进一步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。

　　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。”