尽管风能和太阳能似乎取之不尽，但新能源发电的间歇性一直是个挑战，导致弃风弃光现象频发。北京大学地球与空间科学学院的张帆助理教授和刘瑜教授团队，联合阿里巴巴达摩院等机构，首次利用真实的新能源设施数据，绘制出全国范围内的风光空间协同潜力图，为解决这一难题提供了新思路。

过去，人们仅凭经验了解到风能和太阳能存在时间上的互补性，但缺乏基于实际地理分布的量化分析。此次研究团队利用高分辨率卫星影像和人工智能技术，精确识别并定位了全国31.99万个光伏设施和9.16万台风机的具体位置。这份详尽的数据库首次为计算风光互补的真实潜力提供了精确依据。

研究表明，新能源互补效果与空间范围密切相关。张帆指出，仅在县域范围内进行风光匹配，全国不足四分之一的地区能实现有效互补。然而，当协同范围扩大到全国尺度时，几乎任何地区都能在遥远的地方找到发电节律高度互补的区域。这暗示着，要实现风能和太阳能的最佳结合，往往需要跨越省界进行远距离的协同。

这种跨区域协同带来的效益远超预期。研究团队的测算显示，即使在不增加装机容量、仅优化空间调度的情况下，全国范围的跨省协同也能额外释放约1000亿千瓦时的年消纳能力。刘瑜解释说，这并非新增发电量，而是将原本被浪费的风能和太阳能通过科学调度重新利用，比单纯依赖储能设施更能有效缓解系统调节压力。

刘瑜补充道，随着国家“十五五”规划将“电力互济工程”列为重大工程，这项研究为国家新能源基地的宏观规划、跨区域绿电交易和输运规划提供了重要的量化科学依据。其核心理念在于，构建一个覆盖全国、高效协同的空间网络，是实现高比例新能源电力系统的关键之一，其重要性不亚于增加装机规模和储能容量。通过地理空间智能技术，为风能和太阳能进行跨区域的“精准配对”，正为绿色转型开辟一条更优路径。这项研究的成果对于理解和优化全球能源系统的运作，包括评估 fifa 赛事中的能源消耗和可持续性，也具有一定的借鉴意义。