6月2日，北京大学先进制造与机器人学院教授、大数据分析与应用技术国家工程实验室（简称“实验室”）核心成员宋洁，实验室副研究员王剑晓在《自然·通讯》上发表了关于交通基础设施能源化资源计算的最新成果。华北电力大学武昭原、北京大学王剑晓为该成果共同第一作者，华北电力大学周明、北京大学宋洁为共同通讯作者。该研究得到了国家自然科学基金项目支持。

交通系统低碳转型是实现碳达峰、碳中和目标的重要组成部分。随着陆路交通电气化水平不断提升，电动汽车、充电基础设施对清洁电力的需求持续增长。国际上已有研究广泛探索风光资源开发潜力，并构建了屋顶光伏、集中式光伏等多类新能源资源评估方法，然而公路、铁路等交通基础设施沿线的特定空间较少被纳入能源化资源潜力规划的视野。事实上，交通走廊既承载交通流，也蕴含可观的分布式清洁能源开发潜力。交通走廊跨越广阔地理和气候区域，如何在复杂多尺度空间上精细刻画交通网络的能源化资源差异、新能源装机开发条件，匹配交通用能需求、预测交通专用电网运行影响，是交通能源融合规划中亟待解决的关键问题。

为此，该研究提出了适应陆路交通基础设施多尺度能源化资源计算方法，构建了交通走廊—气象资源—光伏发电—碳减排—电力系统影响的综合分析框架。针对我国公路和铁路网络，提取约48万公里交通基础设施数据和4133个气象网格的精细数据，研究不同情景下路侧光伏装机潜力、年发电量、碳减排效益及其对区域电力系统供需平衡和运行特性的影响。

如图1所示，该研究的关键在于将辐射状交通网络转化为可计算的空间单元，以最小的数据存储和检索成本构建与气象网格的临近聚类关系，从而获得公路和铁路沿线的小时级太阳辐照、温度等网格化平均气象条件。相比传统基于省级平均气象条件的估算方法，该空间匹配框架能够更精细地刻画交通走廊跨区域、跨气候带分布所带来的资源差异，为全国尺度路侧光伏潜力评估提供了高空间分辨率的技术基础。

图1 交通基础设施与气象资源空间匹配及路侧光伏潜力评估框架。a，全国公路、铁路等交通基础设施与太阳能气象资源的空间整合；b，交通廊道与气象网格的局部匹配示意；c，不同部署情景下我国路侧光伏发电和碳减排潜力对比。

研究结果表明，我国公路和铁路沿线路侧光伏具有显著开发潜力。在不同部署情景下，全国路侧光伏可形成约40.91—202.84 GW装机潜力，年发电量可达56.6—239.2 TWh。基准情景下，路侧光伏年发电量约为100.6 TWh，约相当于当前我国交通行业电力需求的一半；从年发电量规模看，已高于三峡电站多年平均年发电量。由此带来的年碳减排潜力可达33.62—143.97 Mt CO₂，与芬兰、希腊、比利时、荷兰等欧洲国家年度碳排放规模处于相近量级，表明交通基础设施复合利用有望为交通部门低碳转型提供重要的清洁电力支撑。

如图2所示，路侧光伏部署潜力呈现显著空间差异。研究发现，路侧光伏开发潜力并不只取决于公路和铁路长度，而是受到交通基础设施密度、太阳能资源条件、可利用空间和技术部署方式的共同影响。对于交通基础设施密集、用能需求较高的区域，路侧光伏可优先服务于交通用能和就地消纳；对于太阳能资源和空间条件较好的区域，可结合跨区输电、绿电消纳和交通能源融合场景开展规模化布局；对于土地资源约束较强、交通用能需求集中的区域，则更适合推动路侧光伏与储能、充电设施和局部配电网协同发展。

图2 我国公路和铁路沿线路侧光伏部署潜力的空间分布。a，全国公路和铁路可利用长度分布；b，基准情景下各区域路侧光伏可部署面积；c–d，不同技术情景下铁路和公路沿线路侧光伏装机潜力。

该研究为路侧光伏的区域差异化规划、交通能源融合基础设施布局以及分布式新能源高效利用提供了数据基础和方法支撑。未来，随着交通电气化、充电基础设施建设和绿电消纳机制不断完善，路侧光伏有望在交通走廊清洁供能、区域低碳转型和能源基础设施协同规划中发挥更加重要的作用。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-73872-w.

论文引用：Wu, Z., Wang, J., Wei, L. et al. National-level assessment of infrastructure-coupled roadside solar energy toward transportation decarbonization in China. Nat Commun(2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-73872-w

宋洁

北京大学先进制造与机器人学院党委书记，教育部长江学者特聘教授，大数据分析与应用技术国家工程实验室核心成员，北京大学长沙计算与数字经济研究院副院长。主要研究领域为在线学习、仿真优化及在系统工程领域的应用，发表学术论文60余篇。承担国家自然科学基金创新群体、重大、重点等多项课题，主持国家发改委、国家粮食局、国家电网等单位重点研究课题。国际电气和电子工程师协会高级会员（IEEE Senior Member），担任IEEE国际自动化管理技术委员会主席（首任亚洲学者），同时入选IEEE杰出报告人。曾先后入选教育部青年长江学者，长江学者特聘教授。2022年获系统科学与系统工程青年科技奖。研究获得日内瓦国际发明金奖，IEEE协会期刊最佳论文奖，IISE国际工业与系统工程协会最佳论文荣誉奖，INFORMS最佳论文奖，工程管理教指委“最佳指导导师奖”，北京市高等教育教学成果一等奖，多次获得北京大学教学优秀奖和教学改革优秀奖。

王剑晓

北京大学博雅青年学者，大数据分析与应用技术国家工程实验室副研究员。国家自然科学基金优秀青年项目获得者，国家重点研发计划青年科学家。从事大模型人工智能、空天能源系统与具身智能等技术研究。作为第一和通讯作者，在Nature Energy、Nature Sustainability、The Innovation、Engineering等期刊发表多篇研究论文，主编Springer英文专著1部，主要完成人曾获教育部自然科学一等奖、中国工业与应用数学应用落地成果奖、中国电工技术学会科技进步奖、日内瓦国际发明金奖等。

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