沙漠中，一块块光伏板宛若一颗颗耀眼的“明珠”，在太阳的照射下吸收着光，源源不断地产生电；戈壁滩上，一排排风力发电机组成一片片夺目“白色风车”，迎着风、朝着太阳加速奔跑，在蓝天的映衬下将风能转化为电能……到有风、有光的地方去，从来不只是文艺青年的“追求”，更是工科生投身祖国最需要地方的生动写照。

上海交通大学国家电投智慧能源创新学院于立军教授智慧低碳能源系统课题组跨越千里，历经六站，调研西部地区能源转型和高质量发展现状，了解现有传统能源调整策略和新兴能源领域技术发展情况，并把智慧能源创新学院的专利带到“风光发电”的第一线，让“风光无限”转变成更精准的发电量。

作为国家规划建设的大型清洁能源基地，新疆风、光等资源丰富，其丰富的资源储量为大规模开发利用提供了可能。在电力人嘴里流传着这样一句话——“光伏怕多云，风电怕阵风”。哈密风光资源丰富，是全国日照时数最充裕地区之一，年均日照时数3358小时，同时还具有荒漠、戈壁等土地资源优势。

 当课题组来到新疆能源化工集团哈密公司哈密红星二场一期光伏电站时，正值多云天气，大四学生梁珈玮和课题组的同学们真正理解了这句话的含义，“一片云过来，就会影响光伏发电的稳定性，这片云什么时候能走？这又是局部气象需要监测的重要信息。”

虽然新疆天气大多为晴热，看起来非常稳定，但盆地、山区、沙漠等不同地形都需要面对变幻莫测的天气，却需要从技术上对局部天气做出更精准的预测。

 除了天气，寂寞则是电场永恒的基调。在电场周围，除了厂里的同事基本看不到其他人。茫茫戈壁滩，真的是一望无际。在新疆能源化工集团哈密公司景峡风光一体化电站，大二本科生邱伟宸非常感慨，从市区到电场要历经几百公里碎石路，“普通人眼中的‘风光无限’，却也真的是电力人无限的坚守。”

如今西部地区的能源结构转型仍面临多重挑战，包括基础设施不足、技术水平不高等问题，尤其是人工智能发展迅速的今天，如何实现新技术的结合，提高风光发电功率预测准确率，这也是于立军教授课题组研究的课题之一。

在前期预调研和研究学习中，该团队已开发出一套风光发电状态感知与智能决策设备原型机，并建成基础研究实验室。“通过AI技术与传统运维的深度融合创新，可以推动风光发电行业发展迈入新阶段。”博士研究生刘莘轶表示，在科技迅猛发展的当下，大模型技术正以其通用性、泛化能力强、高性能等特点，引领人工智能发展新热潮，也为传统发电行业发展带来新变革、新机遇。

那如何利用高精度感光传感系统实现更精准的太阳能光伏发电？在新疆能源化工集团哈密公司石城子光伏园区，研二的徐帅解释说，“通常使用光电传感器来感知光照强度。这些传感器监测不同角度的光照强度，并将数据反馈给控制系统，以调整光伏板的角度，使其始终对准太阳，以最大化光伏板接收的太阳辐射，从而提高发电效率。”

无论是风电还是光伏，发电场的安全永远是第一位的。“现在我们可以利用在线智能检测系统，通过无人机来监测光伏和风力发电机等设备情况，超高清千里眼保障发电场的安全。” 研一学生甄正介绍说，这样的检测设备将涵盖太阳能光伏发电、风力发电、储能等技术。

于立军教授表示，在科技不断更新的时代，产业数智化是必由之路，对于传统发电场也是如此，AI等技术的充分运用，既能让数据更精准，生产更高效，也能保障工作人员的安全，未来，这套系统可实现设备感知与自动化运维，出现问题能够第一时间预警，既保障了生产安全，也实现了设备运维的降本增效。

基于此，课题组在前期预调研和研究学习中主动提出要将大数据运用起来，建立一套风光功率预测与智慧运维大数据平台，可以集成风光电场发电数据监测、分析和处理，采用先进的算法与数据分析技术，更好地提升能源利用效率。

 “这套运维大数据平台，可以对实际电场各类数据进行风光功率预测、智能运维和储能调控等，比如平台可以将气象数据结合在一起，实时监控并处理参数的偏差。”研二刘雨杭解释说。

据了解，课题组成员前期通过预调研和研究学习，对西部地区能源发展现状和技术发展已有坚实的调研基础，并基于此形成三篇学术论文、四项发明专利以及一项风光发电智能决策软件等学术成果。

课题组还对新疆能源化工集团五彩湾发电公司、新疆能源集团立新能源公司、哈密中船泰巽新能源有限公司双城风电汇集站进行了调研，让成员们对未来我国的新型能源体系，有了更深刻的认识。师生们表示，将以此次调研为研究基础，通过技术创新与学术研究，进一步挖掘能源结构转型的潜力与挑战，为西部地区高质量发展贡献交大力量。