北京大学地球与空间科学学院的张帆助理教授和刘瑜教授团队，联合阿里巴巴达摩院等机构，首次基于实际新能源设施的分布情况，绘制出了全国范围内风能和太阳能空间协同潜力的一幅详尽图景。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却伴随着日益增多的弃风弃光现象，其根源在于发电时间和空间上的不匹配。

刘瑜教授解释说，以往人们仅凭经验得知，风力强劲时往往日照不足，反之亦然，但这种互补性在多大程度上能缓解电力消纳压力，一直缺乏基于真实地理分布的量化数据。为了填补这一空白，研究团队运用了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细致的识别。通过这项工作，他们建立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”首次使得风光互补的真实潜力得以精确计算。

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。张帆助理教授指出，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，几乎任何地区都能找到与其发电节奏高度互补的遥远区域。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，进行长距离的“时空联合”。

这种跨区域协同所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，发现在不增加装机容量、仅优化空间调度的情况下，全国范围的跨省协同能够额外释放约1000亿千瓦时的年消纳能力。刘瑜教授强调，这并非新增发电量，而是将原本因不匹配而浪费的风能和太阳能，通过科学调度重新利用起来，相比单纯增加储能设施，这种方式能更有效地减轻系统调节压力。

刘瑜教授补充道，鉴于“电力互济工程”已被纳入国家“十四五”规划的重大工程项目，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可量化的科学依据。其核心理念十分明确：实现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，更在于构建一个覆盖全国、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越全国范围的“精准匹配”，正为绿色转型开辟一条更优的路径。