AIが中国初の全国規模の風力・太陽光発電設備調査を実現 北京大学とアリババDAMOアカデミーの研究が Nature に掲載
「二重炭素」目標の実現を加速する。
5月20日、国際トップジャーナル Nature に、北京大学とアリババDAMOアカデミーによる共同研究が掲載された。AIとオープンソースの衛星画像を活用し、中国初となる全国規模・高精度の風力および太陽光発電設備の分布地図を作成。さらに、地域をまたいだ風力発電と太陽光発電の補完的・協調的な配置によって、再生可能エネルギーの利用率を大幅に高め、風力・太陽光の出力抑制を削減できることを明らかにした。
国家能源局のデータによると、「二重炭素」目標の後押しを受け、中国は世界最大かつ最も急速に拡大する再生可能エネルギーシステムを構築してきた。2025年には新規の風力・太陽光発電設備容量が4億3000万kWを超え、新規追加分が歴史上初めて火力発電を上回った。こうしたインフラの分布を正確に把握することは極めて難しく、体系的なエネルギー計画研究の制約にもなっている。
この課題に対応するため、研究チームはDAMOアカデミーが独自開発したAIモデルを基に、クラウド計算基盤上で全国をカバーする0.5メートル解像度のオープンソース衛星画像7.56TBを処理した。膨大なデータ量や複雑な地形・地貌といった技術的課題を克服し、全国1915の県にわたって31万9000件の太陽光発電施設と9万1600基の風力タービンを特定することに成功した。
AIによる全国の太陽光発電施設（左）と風力タービン（右）の分布統計
「風力・太陽光発電施設について、これほど大規模で高精度な全国インベントリを初めて取得できました」と、北京大学地球与空間科学学院の劉宇教授は述べる。「これにより、全国の再生可能エネルギーの状況を“神の視点”から俯瞰でき、系統最適化や環境評価など、さまざまな分析研究の確かな基盤になります。」
本研究では、この分布地図を用いて「風力・太陽光の補完性」戦略を検討した。風力と太陽光は断続的で変動が大きく、出力抑制は長年にわたり解決が難しい課題となっている。研究の結果、地域によって風力と太陽光の発電には、時間的に強い補完関係があることが分かった。たとえば、一部の地域では昼間は太陽光発電が強く、夜間は風力発電の方が安定している。こうした地域をまたぐ協調的な配置により、再生可能エネルギーを受け入れられる能力を効果的に高めることができる。
さらに研究チームは、再生可能エネルギーの受け入れ状況を「風力・太陽光の補完性」という観点から、域内統合、隣接省間の相互補完、広域連携、全国連携といった異なる空間スケールで体系的に分析した。その結果、空間的な協調の範囲が広がるほど、風力と太陽光の発電は需要との間でより強い時間的補完性を形成し、再生可能エネルギーの利用効率を効果的に高められることが示された。地理的に隣接していない地域の組み合わせの中にも、理論上の補完性が近隣地域より高いものがあり、大規模な空間協調が再生可能エネルギーの受け入れに重要であることが示唆された。
本研究の試算では、電力システムに強い調整能力があり、再生可能エネルギーの変動に十分対応できる場合、全国レベルの省間連携によって、追加で約1000億kWhのグリーン電力を受け入れられる可能性がある。注目すべき点として、この増加分は新たな発電によるものではなく、既存の設備容量を前提に、風力・太陽光の出力抑制を減らすことで引き出される潜在量である。同時に、地域をまたぐ協調により、蓄電や系統調整への負荷も大幅に軽減できる。これは、省間電力取引やインフラ整備計画の策定、そして大規模な再生可能エネルギーの系統接続という課題の克服に向け、政策立案者に重要な理論的参考を提供する。
アリババDAMOアカデミーのアルゴリズム専門家である于朝暉氏は次のように述べた。「AIモデルの支援により、学術界と産業界の双方に新たなデータ基盤を構築できました。これによって、風力・太陽光発電の計画に関する体系的研究が進み、新型電力システムの発展をさらに後押しし、『二重炭素』目標の実現を加速できると期待しています。」
論文リンク: doi.org/10.1038/s41586-026-10570-z
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