可再生資源產(chǎn)生的能量總量取決于既定時間內自然資源的變化。眾所周知，太陽不可能一直光照，風也不是總在吹，因此傳統(tǒng)能源的發(fā)電廠必須保持運轉，以隨時填補能源缺口。再加上可再生能源電網(wǎng)并沒有儲存功能，不像燃煤與核能，可控制波動生產(chǎn)，產(chǎn)生的電力必須即刻消耗，否則將給電網(wǎng)帶來坍塌的風險。

例如，大風時，風機加速運轉，發(fā)電量提高，過多的電力超出了電網(wǎng)的負荷，最終導致斷電。因此，為了平衡電力需求與供應，避免斷電給客戶帶來損失，在特殊的大風時期或是光照豐富的時候，大型發(fā)電廠往往都會替客戶的用電付費。當前，各國政府都計劃在未來幾十年內淘汰發(fā)電穩(wěn)定的燃煤發(fā)電廠，這對于如何應對波峰和波谷期可再生能源發(fā)電間歇性來說，越發(fā)具有挑戰(zhàn)性。那么為了減輕或管理這些可再生能源的波動性，我們首先需要更好地了解這些波動的性質。Mahesh Bandi教授，沖繩科技大學大學院Collective Interactions部門的負責人，在出版的物理評論快報中利用湍流理論并結合風電廠的實驗數(shù)據(jù)解釋風電波動的統(tǒng)計性質。風速圖形可以被描述為風速譜圖。1941年，俄羅斯物理學家Andrei Kolmogorov繪制出了風速波動的頻譜。隨后被表明，風力發(fā)電的頻譜遵循與此完全相同的模式。然而，直到現(xiàn)如今，也只是假設當功率等于風速的立方時，這些光譜是相同的。Bandi教授第一個提出，風電波動的頻譜與風速波動遵循相同的模式是另有原因的。Kolmogorov 1941年的結論是基于在同一時間風速分布在不同空間點的情況。但是測量一臺風機的功率波動，是長時間內在某一個固定的位置。兩種測量方式是根本不同的，通過仔細核算這種差異，Bandi教授就可以解釋單個風機風力發(fā)電波動的頻譜。我們可以把湍流看成是空氣中的一個球體，或者說是一個“渦流”的脈動風速。在足夠的時間范圍內，低頻渦流可跨越數(shù)百公里。在這些大漩渦中，在較短的時間范圍內，即使是高頻渦流，可能也只跨越幾公里。因此，如果同一個風電場的所有風機遇到同一時間段渦流，那么產(chǎn)生的能量波動就好比整個風電場是一臺風機的波動。這正是Bandi教授研究德克薩斯州某風電場風機功率波動時的發(fā)現(xiàn)。事實上，即使是分散在不同地理位置的風電場，在相同時間段的渦流中也可以呈現(xiàn)出相關聯(lián)的功率波動。然而，隨著風電場之間距離增加，它們功率波動的關聯(lián)性也愈發(fā)減弱。兩個不同地理位置的風電場有可能遇到相同的長時間段的渦流，也有可能遇到完全不同的短時間段的渦流。過去，很多科學家忽視了湍流的影響力，認為不同位置的風電場在同一個時間點，不管是多風還是風力平和的區(qū)域，只要并入統(tǒng)一的電網(wǎng)中，輸出功率就會達到平均值。Bandi教授的研究結果首次證明這種現(xiàn)象，也被稱為“geographic smoothing”現(xiàn)象，只有在一定條件下才會發(fā)生。位于不同位置的風電場，風機功率有可能處于同一頻率上的平均值，因為當一個風電場遇到短時間段渦流時，另一個風電場可能處于相反的狀態(tài)。但由于風電場仍處于同一時間長度渦流中，它們在低頻時產(chǎn)生的功率會發(fā)生相關波動。


在不同位置的兩個風電場遇到的是相同長時間尺度的渦流，就意味著他們并網(wǎng)時不可能產(chǎn)生平均輸出功率。也就是說風電波動平均值有一個自然的極限值；超越極限值的波動就會對電網(wǎng)造成持續(xù)性的嚴重破壞。Bandi教授統(tǒng)計了德克薩斯州20個風電場以及愛爾蘭224個風電場的數(shù)據(jù)來證明：這個自然的極限值是真實存在的。

當人們了解了風機功率波動的性質，就可以重新審視經(jīng)濟和政治決策。由于可再生能源的不穩(wěn)定性，燃煤電廠隨時在突然停電的情況下繼續(xù)運轉，以提供后備電量，這表明發(fā)電量大于需求量。所以“綠色”能源仍然有助于減少碳排放量，并且有助于維護儲能的相關成本，那么在未來的幾年內，可增加可再生能源的比例。根據(jù)Bandi教授的“geographic smoothing”理論，有利于更好得控制儲能總量和相關的數(shù)據(jù)預測。

同時，這一理論對環(huán)境政策也有影響。根據(jù)功率平均波動的極限值，結合某一地區(qū)不同的可再生資源，如太陽能、風能以及潮汐能，政策的制定者能夠更好得了解本地區(qū)風機的波動性質，有助于不同能源的優(yōu)化組合。除此，利用該理論，也開啟了通過更多的途徑研究其他波動的系統(tǒng)。