风力与太阳能发电看似取之不尽，但发电时间与地点的不匹配导致弃风弃光现象，成为一大难题。北京大学地球与空间科学学院助理教授张帆、教授刘瑜团队与阿里巴巴达摩院等机构合作，首次基于真实新能源设施布局，发布了全国范围的风光空间协同潜力报告。

刘瑜解释说，以往大家了解到风能和太阳能发电在时间上具有互补性，即风大时日照弱，反之亦然。然而，这种互补能在多大程度上缓解电力消纳压力，一直缺乏基于真实地理分布的量化数据。为此，研究团队利用0.5米分辨率卫星遥感影像，结合人工智能和云计算技术，对中国全境的新能源设施进行了识别。最终，他们构建了一个前所未有的精细数据库，精确记录了全国31.99万个光伏设施和9.16万台风机的位置和轮廓。这份详尽的“家底图”使得风光互补的真实潜力首次有了精确计算的依据。

研究结果表明，新能源互补的效果与空间范围的大小密切相关。张帆指出，仅在县域范围内进行风光匹配，全国不到四分之一的地区能实现有效互补，效果有限。但当协同范围扩大后，效果显著提升。当视野扩展至全国范围时，几乎任何地区都能在遥远的另一端找到与其发电节奏高度互补的区域。这意味着，要实现风与光的真正协同，往往需要跨越省界，进行远距离的资源调配。

这种跨区域协同带来的效益远超预期。研究团队模拟了不同层级的跨省协同场景，发现即使不增加装机容量，仅通过优化空间调度，全国范围的跨省协同每年就能额外释放约1000亿千瓦时的消纳能力。刘瑜强调，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起来。与单纯依赖储能设施相比，这种方式能更有效地减轻系统调节压力。

刘瑜补充道，在国家“十五五”规划已将“电力互济工程”列为重大工程的背景下，这项研究为全国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量化的科学依据。其核心理念是，迈向高比例新能源电力系统，不仅需要更大的装机规模和更多的储能设备，更需要一个覆盖全国、高效协同的空间网络。通过地理空间智能技术，对风能和太阳能进行跨区域的“精准配对”，将为绿色转型开辟一条更优路径。