北京大学，Nature！

本文基于深度学习框架从亚米级卫星影像中提取了2022年中国319,972个太阳能光伏设施和91,609台风力涡轮机的位置与发电数据，构建了首个高精度国家级可再生能源基础设施数据集。研究背景在于中国2030年碳达峰和2060年碳中和目标下，太阳能和风电装机容量快速增长，但其间歇性和波动性导致弃光弃风问题严重（2025年上半年全国弃光率约6.6%，弃风率约5.7%）。研究目的为利用数据驱动方法评估太阳能与风能的互补性，探索通过跨区域协调提升可再生能源利用率的可行路径。结论发现：太阳能与风能互补性可显著降低发电波动性，且互补效果随配对地理范围扩大而增强；在全国范围内，跨省协调在一个80%可调度灵活性的系统中可将有效可再生能源渗透率提升99.88太瓦时（约占总发电量的9.1%）。研究揭示了能源互补作为系统级机制在推进可再生能源渗透和跨区域电力协调中的关键作用，为大型电力系统整合高比例可再生能源提供了重要理论支撑。