北大与阿里达摩院AI绘制中国首张高精度风光设施分布图，登《自然》

事件概述

北京大学与阿里巴巴达摩院合作的研究成果于5月20日发表在《自然》（Nature）上，首次利用AI和开源卫星影像绘制出中国全国尺度高精度风光设施分布图。

核心信息

• 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。
• 这是首次掌握大规模、高精度的全国风光设施清单，为电网优化、环境评估等研究提供基础数据。

风光互补与跨省协同

• 研究利用分布图分析了“风光互补”策略，发现不同地区风电和光伏在时间上具有较强互补潜力。
• 系统性研究了省内整合、邻省互补、跨省协同和全国协同等不同空间尺度下的新能源消纳情况。
• 测算显示，在电力系统具备较高调节能力的条件下，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（在现有装机基础上减少弃风弃光所释放的潜力）。
• 跨区域协同还能显著降低储能和系统调节压力，为制定跨省电力交易和基础设施建设计划提供理论参考。

研究方法与意义

• 北京大学地球和空间学院教授刘瑜表示，这是第一次以“上帝视角”看清全国新能源格局。
• 阿里巴巴达摩院算法专家于超辉表示，AI模型为学术界和产业界构建了全新数据底座，有望推动系统性风光发电规划研究，助力新型电力系统建设和“双碳”目标实现。