在“双碳”目标指引下，中国风电产业迅猛发展，稳居全球风电市场主导地位。根据全球风能理事会（GWEC）最新数据，2024年全球风电累计装机容量达到1036吉瓦，新增容量117吉瓦。其中，中国新增装机容量高达80吉瓦，总装机容量达521吉瓦，同比增长18%，占全球新增容量的68%，总占比超50%，远超其他国家，总装机容量连续十年位居世界第一。据《中国能源展望2060》（2025版）预测，到2060年中国风电装机容量将超3000吉瓦。这表明，在实现碳中和的道路上，风电作为清洁能源支柱，拥有巨大的增长潜力和发展空间。风电机组作为风能转化为电能的“心脏”，不仅是风电系统的核心组件，更是驱动能源转型的“引擎”。这些机组嵌入特定地理环境，广泛分布于陆地和近海，其空间分布数据受到政府决策者、科研机构和企业的广泛关注。

然而，当前公开可用的风电数据面临诸多瓶颈，直接制约了研究的深度和决策的精准性。首先，数据来源高度碎片化。现有信息分散于多个平台，如开源的OpenStreetMap（OSM）、全球风电追踪器（Global Wind Power Tracker）、国家能源局的项目备案公告、各大电力公司官网，以及零散的文本报告等。这种分散性显著加剧了整合难度。例如，OSM依赖全球志愿者贡献，覆盖面广但数据完整性参差不齐，许多偏远地区风电机组位置标注模糊或缺失；国家能源局的备案数据虽具权威性，却往往仅限于行政审批信息，缺乏精确的空间坐标和详细属性描述；电力公司官网则更侧重商业推广，数据更新不规律，难以形成统一的知识体系。这种碎片化不仅增加了数据采集的成本，还容易引入冗余或矛盾信息，进而降低下游分析的可靠性。其次，空间分辨率不足。传统风电数据集多依赖中低分辨率卫星影像或手动绘图，位置误差往往超过百米，这种精度在平坦陆地尚可接受，但在海上风电或山区、丘陵等复杂地形区域，误差将放大数倍。再次，属性信息缺失现象普遍存在。风电场名称、装机容量、安装日期等关键参数常常不完整或不一致，这直接限制了效率评估和环境影响分析的准确性。最后，更新滞后。风电项目建设周期较短，新增装机迅速，但现有数据库更新周期偏长，难以实时反映最新动态。

在此背景下，构建中国高分辨率风电数据库显得尤为紧迫和关键。高分辨率风电数据库可通过精确的空间分布和属性数据，支持风电场优化选址、土地需求预测、生态影响评估及电网接入管理，并为风电宏观部署提供科学依据，助力能源体系向低碳、高效、可持续转型。以北京师范大学环境学院团队构建的覆盖全国、具有时空属性的高分辨率风电数据库为例，该数据库通过设计模块化构建框架，以“多源融合、智能识别、动态校验”为核心，包含五个相互衔接的模块，确保数据的全面性、精确性和时效性。通过不断迭代优化，将遥感技术、机器学习和大语言模型有机整合，实现从原始数据到知识图谱的闭环流程，为风电产业健康可持续发展提供高质量数据支撑。

其中，多源数据采集与预处理模块旨在构建坚实的数据基础。该数据库系统采集多时相遥感影像，包括谷歌地图、天地图、ArcGIS、Planet卫星和吉林一号高分影像，并结合OSM的开源点位信息以及国家能源局、电力公司发布的文本报告、风电场环境影响评估报告和竣工验收报告等官方文件。这些数据来源覆盖从宏观规划到微观工程的全链条，确保信息的多样性和互补性。在预处理阶段，通过统一坐标系，去除噪音，为后续模块提供高质量输入。

风电机组点位智能识别与校验模块采用YOLOv8目标检测算法，从高分辨率遥感影像中精准提取风电机组点位。为提升识别效率，创新性地集成正负样本清单和从粗分辨率全局扫描到精细局部放大的图层分级扫描策略，将模型精确率从0.745提升至0.961。同时，将识别的风机点位与OSM数据库中的点位进行空间匹配，并通过人工目视解译逐一校验新增点位以确保风电点位数据的准确性和完整性。

风电场信息提取与标准化模块基于自然语言处理（NLP）技术，并结合预训练大语言模型，构建了风电领域专属语义提取框架。具体而言，注入风电术语库和项目属性本体后，预训练大语言模型即可精准识别风电场名称、装机容量、建设年份、运营商等关键字段。例如，处理环境影响评估报告时，可自动解析“项目总装机容量为200兆瓦，预计2023年投运”等非结构化信息，并标准化为统一格式，避免了手动提取的低效和主观偏差。

风电场与风机点位的空间匹配与数据融合模块基于GIS空间拓扑理论，提出“多源证据链—时空一致性校验”模型。通过这一模块，从竣工文件中提取风电场边界坐标，并利用空间交集进行点位匹配，对于缺乏边界信息的风电场，可通过时序影像分析追踪风电场建设过程，动态推导边界范围和风电机组分布。例如，利用Planet卫星月度影像序列，可模拟风电场从基础施工到风机安装的演变，推断隐藏边界。

动态更新模块通过定期获取最新遥感影像，结合自动化扫描和风电场信息采集，建立高效更新机制，用于持续跟踪风电项目建设进展与空间变化。

经过两年多的迭代优化，这一高分辨率风电数据库已初具规模，覆盖全国31个省级行政区，涵盖平原、丘陵、山地及沿海和近海多种地理环境，时间跨度从1994年早期项目延伸至2025年最新动态，共收录超5800个风电场、超21万台风机点位，总装机容量540吉瓦。通过这一数据库可以发现，我国风电分布主要呈现以下特征：陆上风电占比高达92%，主要集中于风资源富集区，其中，内蒙古以超3万台风机领跑全国，占比17%；新疆和河北紧随其后，分别占比10%和8%。海上风电则覆盖广东、福建、山东和江苏等沿海省份，风机数量超7000台。数据库实现了全国无盲区，并延伸至近海，支持海洋能源开发。

高分辨率风电数据库不仅是数据仓库，更是赋能风电全生命周期管理的强大工具。展望未来，它将在优化部署、环境评估和废弃物管理等方面发挥关键作用，推动风电产业向可持续方向转型。

首先，在风电场选址与布局优化方面，高分辨率风电数据库将提供精准选址和动态调整指导。规划新风电场时，用户可叠加生态红线、风速梯度、电网负载和土地利用数据，避免敏感区域开发。同时，可通过数据库的预测分析，基于时序数据，运用机器学习模型预估风电场扩张对局部气候的效应，助力低碳路径规划。

其次，在环境影响评价方面，高分辨率风电数据库将成为有力支撑。风电虽为清洁能源，但大规模盲目无序部署可能引发生态扰动，如噪声污染、鸟类碰撞或栖息地碎片化等。高分辨率风电数据库可整合风机位置与生物多样性数据，能量化风险指标；结合鸟类迁徙路径模型，计算叶片碰撞概率；模拟风场对土壤侵蚀和碳汇的长期影响，支持碳中和情景模拟。

再次，在废弃物管理方面，高分辨率风电数据库开启了新范式。通过属性信息，可监测从安装到运行再到退役的风机生命周期过程，并提供废弃物产生的时空分布精细化数据支持。针对2025年后首批风机退役高峰，高分辨率风电数据库可估算废弃叶片总量及时空分布，指导循环经济实践，如纤维材料再利用、废弃物处理厂的空间选址等。

最后，高分辨率风电数据库还可扩展到跨领域应用，如与光伏、储能数据库融合，形成综合可再生能源地图，支持能源互联网构建；助力国际合作，推动共建“一带一路”国家风电项目标准化，如在越南、印尼分享高分辨率方法论，提升当地数据能力。（摘自：中国能源网。作者系北京师范大学环境学院教授、科研院副院长）