虽然建造新的太阳能或风力发电场似乎是一个完全由开发商和公用事业公司决定的决定，但事实证明，使用一组特定数据进行区域规划可以极大地改变可再生能源运营的效率和经济可行性。根据Cell Reports Sustainability发表的一项新研究，考虑详细的天气模式、能源消耗和能源系统建模可以显著增强这些清洁能源的设计。这可能意味着未来可再生能源项目的猜测更少，布局更具战略性。

这项研究的研究人员包括麻省理工学院土木与环境工程系的邱丽英和拉赫曼·霍拉姆法尔，他们利用美国国家可再生能源实验室的精细气象数据，并将其与综合能源系统模型相结合。他们的方法侧重于“资源互补”的概念——本质上就是不同类型的可再生能源或其不同位置可以抵消彼此的发电低谷。邱丽英告诉《麻省理工学院新闻》，“我们可以利用资源互补性，这意味着不同类型(如风能和太阳能)或不同位置的可再生资源可以在时间和空间上互相补偿。”这种协同作用可以减少对能源存储的大规模投资，从而降低系统总成本，同时确保在最需要的时候提供清洁能源。

最近的一项研究强调了区域规划和使用高分辨率数据对优化能源生产的重要性。例如，在新英格兰，分析表明，风力发电场可以战略性地放置在夜间风力强的地区，为白天的太阳能生产提供理想的平衡。研究人员指出，风力模式因地点而异，有些地区白天风力较大，而有些地区晚上风力较大。这种变化对于确定风力发电场的最佳位置以最大限度地提高能源效率至关重要。

从实际角度来看，这一新战略可能会改变个体开发商和更广泛的能源行业处理新可再生能源项目的模式。这种数据驱动的方法不是仅仅关注平均风能或日照最高的地区，而是根据具体情况来定制安装地点，以便更好地融入脱碳能源系统。麻省理工学院的 Saurabh Amin 教授表示：“在进行这项研究之前，人们从未预料到在一天之内利用互补性可以节省成本。”这项研究强调了从孤立地最大化可再生能源生产到最小化能源供需差距的转变。

纵观美国不同地区，例如加利福尼亚州和德克萨斯州，可以发现全国各地的地球物理条件和能源需求各不相同。研究发现，在德克萨斯州，西部的风力在早上达到峰值，而南部海岸的风力在下午达到峰值，从而形成自然的互补。麻省理工学院的 Khorramfar 说：“数据驱动的决策在能源规划中非常重要。”有了正确的数据和模型，能源规划人员可以显著降低系统成本，并创建更具成本效益的能源转型途径。随着地球的能源需求不断增长，以及以可持续的方式满足这些需求的紧迫性日益增强，这种方法可能代表着迈向更智能、更清洁的能源未来的关键一步。