AI與衛星影像打造中國首張全國風光能源地圖

AI與衛星資料如何完成這項「全國普查」

傳統能源統計多依賴地方行政資料或估算模型，但這些資料往往零散且更新速度慢。此次研究則改用衛星遙測搭配AI影像辨識的方法，直接從影像中識別能源設施的位置與分布。

為了處理龐大的資料量與中國多樣的地形環境，研究團隊將AI模型部署在雲端計算平台上，進行大規模運算與影像分析。這種架構讓系統能在全國範圍內維持高精度辨識能力。

研究成果據報於2026年5月20日發表在國際學術期刊《Nature》。

一張更完整的中國新能源版圖

這份資料集最大的價值，在於它提供了實際、可定位的能源基礎設施分布。最終建立的全國清單包含：

• 約319,000處太陽能光伏發電設施
• 約91,600台風力發電機
• 涵蓋中國1915個縣級行政區

這使研究者能更精準地分析各地風電與光伏的分布密度，以及不同區域之間的能源互補關係。

為什麼「上帝視角」很重要

對電力系統而言，風電與太陽能具有間歇性與波動性，因此如何調度與平衡電網是一大挑戰。完整的地理化資料可以幫助電網規劃者更清楚地看到能源集中區域、輸電需求以及不同地區的發電特性。

研究團隊也利用這份地圖分析「風光互補」的潛力。例如某些地區白天太陽能發電強、夜間則由風電補充；跨區域協同可以提升新能源消納能力並減少「棄風棄光」現象。

AI算力時代的新電力需求

這項研究也與另一個快速上升的能源需求有關：資料中心與AI運算。隨著大型算力中心增加，電力需求正在快速成長。

中國已開始嘗試讓可再生能源直接供應資料中心。例如寧夏的一項大型專案，將沙漠地區的太陽能與風能透過專用輸電線路直接供給計算設施。

在這樣的背景下，一張精確的全國風光能源地圖可以幫助決策者回答幾個關鍵問題：哪裡適合新建資料中心？哪些地區需要新增儲能或輸電？如何讓計算產業的電力需求更多來自低碳能源。

換句話說，這項研究不只是一次能源統計，更可能成為未來電網規劃與AI時代能源配置的重要基礎設施資料。