风能和太阳能发电在充足时看似取之不尽，但发电时间与需求的错配导致弃风弃光现象普遍存在。北京大学地球与空间科学学院助理教授张帆、教授刘瑜团队联合阿里巴巴达摩院等机构，首次基于真实新能源设施的空间分布，绘制出全国范围的风光空间协同潜力图。

刘瑜指出，过去人们普遍认为风能和太阳能发电在时间上具有互补性，但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米分辨率的卫星遥感影像，结合人工智能和云计算技术，对中国境内的风光新能源设施进行了细致的识别。最终，他们构建了一个包含全国31.99万个光伏设施和9.16万台风机精确位置与轮廓的数据库，首次为风光互补的真实潜力提供了精确的计算基础。

研究结果表明，新能源互补效果与空间范围密切相关。张帆表示，在县域范围内进行风光匹配，仅有不到四分之一的地区能实现有效互补，效果有限。然而，当协同范围扩大到全国尺度时，几乎所有地区都能在遥远的他处找到发电节律高度互补的区域。这提示了实现风光“珠联璧合”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。研究团队的测算显示，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释放约1000亿千瓦时的年消纳能力。刘瑜解释说，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，相比仅依靠储能设施，这种方式能更有效地减轻系统调节压力。

刘瑜补充道，在“电力互济工程”已被纳入国家“十五五”规划重大工程的背景下，该研究为全国新能源基地的宏观规划、跨区域绿电交易以及输运规划提供了量化的科学依据。研究的核心观点是，迈向高比例新能源电力系统不仅依赖于更大的装机规模和更多的储能设备，更需要构建一张覆盖全国、高效协同的空间网络。通过地理空间智能技术对风光资源进行“精准配对”，一条更优的绿色转型路径正逐步显现。