由于中国研究人员使用人工智能（AI）来绘制全国太阳能和风能基础设施，结果：从卫星图像中确定了319,972个太阳能设施和91,609个风力涡轮机。
根据5月22日星期五援引的新华社报道，这项研究由北京大学和阿里巴巴集团的DAMO学院的研究人员进行。研究结果发表在《自然》杂志上。
研究小组分析了超过7.56太字节的高分辨率卫星图像。从那里，他们绘制了2022年中国1,915个县的可再生能源设施。
北京大学地球与空间科学学院教授刘宇表示，这些详细数据为“国家可再生能源景观提供了鸟瞰图”。
这项研究的重要发现不仅是设施的数量。研究人员还研究了太阳能和风能如何相互弥补不足。
太阳能通常在白天达到峰值。风电在夜间经常产生更多的电力。如果跨区域管理，这两种能源可以使电力供应更稳定。
该研究测试了从省级到全面国家协调的四种能源整合策略。结果，州际国家协调是最有效的途径。
在一个具有80%可调供应灵活性的系统中，该国家战略可以将可再生能源的有效渗透率提高到99.88太瓦时或TWh。
TWh是用于测量非常大数量的电力的单位。在这项研究中，额外的99.88 TWh相当于研究人员计算的太阳能和风能总发电量的9.1%。
这个数字也被称为足以为中国全国平均电力负荷提供约120小时。
令人感兴趣的是，额外的电力不需要新的发电厂。这种能量来自清洁电力，这种电力以前可能由于生产限制或未被网络吸收而被浪费。
该研究强调，可再生能源的整合不仅取决于太阳能电池板和风力涡轮机的增加，还取决于供应网络，区域和时间的安排。
研究人员通过人工智能数据库评估，中国有更清晰的途径，更有效地整合可再生能源，并实现碳中和目标。
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