Hoe het werkt

Het team gebruikte de in eigen huis ontwikkelde AI-modellen van Damo Academy. Die modellen werden gedraaid op een cloudplatform en analyseerden een gigantische hoeveelheid open satellietbeelden van heel China. De grootste uitdaging was niet alleen de enorme hoeveelheid data, maar ook de grote variatie in het Chinese landschap – van vlaktes tot bergen . De AI leerde om zonnepanelen en windturbines te herkennen op de beelden, waarna een uiterst precieze landelijke kaart kon worden gegenereerd. Dit is een wereld van verschil met eerdere, vaak fragmentarische administratieve gegevens of modelmatige schattingen .

Waarom dit ertoe doet: de strijd tegen 'curtailment'

Een van de grootste hoofdpijnen in de energietransitie is curtailment: het afschakelen van wind- en zonneparken omdat het net de opgewekte stroom niet aankan of omdat de productie niet samenv alt met de vraag. In China is dit een bekend probleem; de onderzoekers noemen het expliciet als drijfveer voor hun project .

Met de nieuwe kaart kunnen planners nu precies zien waar de wind en zon het hardst waaien en schijnen, en vooral op welke momenten. Het team ontdekte bijvoorbeeld dat wind en zon in verschillende regio's elkaar mooi kunnen aanvullen. Waar zonnepanelen overdag pieken, zijn windturbines 's nachts vaak productiever. Door die regionale verschillen te benutten en de energie over provinciegrenzen heen te verplaatsen (van 'intra-provinciaal' tot 'landelijke coördinatie'), kan de totale benutting van duurzame energie aanzienlijk stijgen. Uit de studie bleek dat landelijke coördinatie, in een scenario met een flexibel net, een extra 100 miljard kilowattuur aan groene stroom kan vrijspelen die anders verloren zou gaan .

Directe link met de datacentra-boom

Het onderzoek is niet alleen academisch van belang. Het valt precies in de periode dat China worstelt met een explosieve groei van de stroomvraag, aangewakkerd door AI en datacentra . In mei 2026 werd in Ningxia het eerste grootschalige project in gebruik genomen dat hernieuwbare energie direct aan datacentra levert .

Dit soort initiatieven en de nieuwe landelijke kaart zijn nauw met elkaar verbonden. Een helder beeld van waar de meeste wind en zon beschikbaar zijn, helpt bij het bepalen van de ideale locaties voor nieuwe datacentra. Ook kan het net slimmer worden ingericht: waar moeten extra opslagbatterijen komen, waar moeten dikke stroomkabels worden aangelegd om de productie van afgelegen zonneparken in de westelijke woestijnen te koppelen aan de stedelijke vraagcentra in het oosten? Het antwoord op al die vragen wordt nu een stuk duidelijker dankzij die 'God’s-eye view' van Liu Yu en zijn collega's .

Hoe het werkt

Het team gebruikte de in eigen huis ontwikkelde AI-modellen van Damo Academy. Die modellen werden gedraaid op een cloudplatform en analyseerden een gigantische hoeveelheid open satellietbeelden van heel China. De grootste uitdaging was niet alleen de enorme hoeveelheid data, maar ook de grote variatie in het Chinese landschap – van vlaktes tot bergen . De AI leerde om zonnepanelen en windturbines te herkennen op de beelden, waarna een uiterst precieze landelijke kaart kon worden gegenereerd. Dit is een wereld van verschil met eerdere, vaak fragmentarische administratieve gegevens of modelmatige schattingen .

Waarom dit ertoe doet: de strijd tegen 'curtailment'

Een van de grootste hoofdpijnen in de energietransitie is curtailment: het afschakelen van wind- en zonneparken omdat het net de opgewekte stroom niet aankan of omdat de productie niet samenv alt met de vraag. In China is dit een bekend probleem; de onderzoekers noemen het expliciet als drijfveer voor hun project .

Met de nieuwe kaart kunnen planners nu precies zien waar de wind en zon het hardst waaien en schijnen, en vooral op welke momenten. Het team ontdekte bijvoorbeeld dat wind en zon in verschillende regio's elkaar mooi kunnen aanvullen. Waar zonnepanelen overdag pieken, zijn windturbines 's nachts vaak productiever. Door die regionale verschillen te benutten en de energie over provinciegrenzen heen te verplaatsen (van 'intra-provinciaal' tot 'landelijke coördinatie'), kan de totale benutting van duurzame energie aanzienlijk stijgen. Uit de studie bleek dat landelijke coördinatie, in een scenario met een flexibel net, een extra 100 miljard kilowattuur aan groene stroom kan vrijspelen die anders verloren zou gaan .

Directe link met de datacentra-boom

Het onderzoek is niet alleen academisch van belang. Het valt precies in de periode dat China worstelt met een explosieve groei van de stroomvraag, aangewakkerd door AI en datacentra . In mei 2026 werd in Ningxia het eerste grootschalige project in gebruik genomen dat hernieuwbare energie direct aan datacentra levert .

Dit soort initiatieven en de nieuwe landelijke kaart zijn nauw met elkaar verbonden. Een helder beeld van waar de meeste wind en zon beschikbaar zijn, helpt bij het bepalen van de ideale locaties voor nieuwe datacentra. Ook kan het net slimmer worden ingericht: waar moeten extra opslagbatterijen komen, waar moeten dikke stroomkabels worden aangelegd om de productie van afgelegen zonneparken in de westelijke woestijnen te koppelen aan de stedelijke vraagcentra in het oosten? Het antwoord op al die vragen wordt nu een stuk duidelijker dankzij die 'God’s-eye view' van Liu Yu en zijn collega's .