尽管风能和太阳能发电潜力巨大，但风电和光伏装机量的增长伴随着能源的浪费，这暴露了一个核心问题：发电时间和空间的不匹配。北京大学地球与空间科学学院助理教授张帆和教授刘瑜的团队与阿里巴巴达摩院等机构合作，首次利用真实的新能源设施布局数据，分析了全国范围内的风光空间协同潜力，以期解决这一挑战。

刘瑜教授解释说，以往人们普遍认为风能和太阳能发电存在时间上的互补性，即风力强劲时阳光可能较弱，反之亦然。然而，这种互补能在多大程度上缓解能源消纳压力，一直缺乏基于实际地理分布的量化数据。为此，研究团队进行了开创性的工作：他们运用0.5米分辨率的卫星遥感影像，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详尽的识别。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“家底账”首次为风光互补的真实潜力提供了可精确计算的依据。

研究结果表明，新能源互补的效果与空间范围密切相关。张帆教授指出，如果仅在县域范围内进行风光匹配，全国只有不到四分之一的地区能实现有效互补，效果非常有限。然而，一旦扩大协同范围，效果便显著提升。当空间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律高度互补的区域。这意味着，要实现风能和太阳能的有效结合，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。研究团队对不同层级的跨省协同情景进行了测算，结果显示，即使在不增加装机容量、仅优化空间调度的条件下，全国范围的跨省协同也能额外增加约1000亿千瓦时的年消纳能力。刘瑜教授强调，这并非凭空产生的电力，而是将原本因不匹配而损失的风能和太阳能，通过科学调度重新利用起来。相比于单纯依靠增加储能设施，这种方式能更有效地减轻系统调节压力。

刘瑜教授表示，鉴于“电力互济工程”已被纳入国家“十四五”规划的重大工程，这项研究为全国新能源基地的宏观规划、跨区域绿色电力交易以及输运规划提供了量化的科学支持。其核心理念清晰而有力：构建高比例新能源电力系统的关键，不仅在于扩大装机规模和增加储能容量，更在于建立一个覆盖全国、高效协同的空间网络。通过运用地理空间智能技术，对风能和太阳能进行跨越大部分中国的“精准匹配”，一条通往绿色转型的高效路径正在显现。