AI首次实现我国风光发电普查 北大、阿里达摩院研究登上《自然》
研究团队利用该分布图开展“风光互补”策略研究,发现不同地区的风电与光伏发电在时间上具有较强的互补潜力。例如,部分地区光伏白天出力强,而风电夜间发电更稳定,跨区域的协同配置可有效提升新能源消纳能力。
新华财经北京5月21日电(记者丁雅雯)记者21日获悉,北京大学与阿里巴巴达摩院利用AI和开源卫星影像,绘制出我国首张全国尺度高精度风光设施分布图。合作成果于5月20日登上国际顶级学术期刊《自然》(Nature)。
据悉,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。“这是我们第一次掌握大规模、高精度的全国风光设施清单。”北京大学地球和空间学院教授刘瑜表示,“从而能以‘上帝视角’看清全国新能源格局,为电网优化、环境评估等一系列分析研究提供了坚实基础。”
在研究团队看来,该风光设施分布图的核心应用价值之一,在于破解“弃风弃光”这一长期困扰新能源产业的难题。风电和光伏发电具有间歇性和波动性,“弃风弃光”不仅造成清洁能源浪费,也直接影响电站运营收益和投资回报预期。研究团队利用该分布图开展“风光互补”策略研究,发现不同地区的风电与光伏发电在时间上具有较强的互补潜力。例如,部分地区光伏白天出力强,而风电夜间发电更稳定,跨区域的协同配置可有效提升新能源消纳能力。
研究团队进一步分析了不同空间尺度“风光互补”下的新能源消纳情况,包括省内整合、邻省互补、跨省协同和全国协同。研究发现,随着空间协同范围扩大,风光发电与电力负荷之间能够形成更强的时序互补关系,从而有效提升新能源利用效率。
阿里巴巴达摩院算法专家于超辉表示,“在AI模型的帮助下,我们为学术界和产业界构建起全新数据底座,有望推动系统性的风光发电规划研究,进一步助力新型电力系统建设。”
编辑:康耕甫
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