2026-05-21 17:14 UTC+8站內改寫3 分鐘閱讀更新: 2026-06-30 21:03 UTC+8

AI首次實現中國風光發電普查，北大、阿里達摩院研究登上《自然》

北京大學與阿里巴巴達摩院合作，利用AI和開源衛星影像繪製出首張全國高精度風光設施分佈圖，揭示了風光互補可提升新能源利用率，減少棄風棄光。研究發表於《自然》。

來源量子位作者: 量子位的朋友们

AI首次實現中國風光發電普查，北大、阿里達摩院研究登上《自然》 – 量子位

量子位的朋友們 2026-05-21 17:14:23

來源：量子位

加快實現‘雙碳’目標。

5月20日，國際頂級學術期刊《自然》（Nature）發表了北京大學與阿里巴巴達摩院的合作研究成果，利用AI和開源衛星影像，繪製出中國首張全國尺度高精度風光設施分佈圖，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”。

國家能源局資料顯示，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。精準統計這些基礎設施的分佈頗具挑戰，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，在雲端計算平臺上處理了覆蓋全國的7.56TB、0.5米級解析度開源衛星影像，克服了資料量龐大、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9.16萬颱風機。

AI統計全國光伏設施（左）和風機（右）分佈情況

“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，為電網最佳化、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佈圖開展了“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，隨著空間協同範圍擴大，風光發電與電力負荷之間能夠形成更

強的時序互補關係，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，說明更大範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，全國範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、克服新能源大規模併網挑戰提供了重要的理論參考。

阿里巴巴達摩院演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資料底座，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。”

論文連結： doi.org/10.1038/s41586-026-10570-z

來源：阿里巴巴

達摩院

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