（通讯员郭晓冉）随着全球能源低碳转型不断推进，电动汽车产业进入快速发展阶段，充电需求持续增长。由于新能源发电存在天然的间歇性和波动性，且充电需求具有显著的时空分布差异，如何充分利用城市屋顶光伏资源满足未来快速增长的电动汽车充电需求，同时兼顾经济效益与碳减排效益，已成为智慧城市建设和能源转型过程中亟须解决的重要科学问题。因此，建立融合充电需求预测、屋顶光伏资源评估与发展情景推演的系统分析框架，对助力实现“双碳”目标具有重要意义。

近日，中山大学智能工程学院由林麟教授团队在国际知名期刊Nature Sustainability 发表题为“Rooftop photovoltaic-powered electric vehicle charging for accelerated decarbonization”的论文。该研究提出了一套融合地理空间人工智能（GeoAI）、电动汽车充电需求预测、屋顶光伏资源评估、微电网优化调度以及未来情景模拟的全球分析框架，对全球40座代表性城市的屋顶光伏驱动电动汽车充电的潜力开展了系统性评估。研究不仅揭示了屋顶光伏支撑城市电动汽车充电能力的时空演化规律，还进一步预测了未来25年的经济收益与碳减排效益，为全球城市光储充系统规划提供了新的理论依据。

研究构建的全球分析框架实现了从充电需求、能源供给到环境效益的全链条协同分析。在全球40个代表性城市开展的大规模验证中，该框架能够精准刻画不同城市充电需求与光伏资源的时空耦合关系，并揭示了不同城市光伏驱动电动汽车充电能力所遵循的统一空间缩放规律，为全球范围内城市屋顶光伏支撑未来电动汽车充电需求的可行性提供了系统性证据，也为城市光储充系统规划和低碳能源转型提供了新的解决方案。

本研究得到了国家自然科学基金的支持。中山大学智能工程学院由林麟教授为第一作者，南京师范大学朱瑞教授为通讯作者，其余合作作者来自麻省理工学院、普林斯顿大学、新加坡科技研究局、香港理工大学、新加坡国立大学等高校和科研机构。

论文链接：https://www.nature.com/articles/s41893-026-01854-3