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，首次绘制了中国新能源设施的全国性“家底图”。这项研究旨在解决风电和光伏发电量增长但弃风弃光现象依然严峻的问题，其根本原因在于发电时间和空间上的不匹配。

研究团队利用高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精细识别。他们成功定位了全国31.99万个光伏设施和9.16万台风机的具体位置和轮廓，构建了一个前所未有的详细数据库。这一数据库为量化评估风光互补的真实潜力提供了基础。

研究发现，风光互补的效果与空间范围密切相关。如果在县域尺度内进行风光匹配，全国仅有不到四分之一的地区能够实现有效互补。然而，一旦将协同范围扩大到全国尺度，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。这表明，要实现风光能源的有效融合，常常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显著。研究团队通过测算不同层级的跨省协同情景，发现即使在不增加装机容量、仅优化空间调度的前提下，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。刘瑜教授指出，这并非新增发电量，而是通过科学调度将原本被浪费的风能和光能重新利用，相较于单纯增加储能设施，这种方式能更有效地缓解系统调节压力。

刘瑜教授表示，在“电力互济工程”被纳入国家“十五五”规划重大工程的背景下，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。其核心观点是，构建高比例新能源电力系统，不仅需要更大的装机容量和更多的储能设备，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光能进行“精准配对”，将为绿色转型开辟一条更优的道路。