《Energy Conversion and Management-X》：Global research landscapes of solar and wind energy (2015–2024): A bibliometric analysis of productivity, collaboration and sustainability alignment
编辑推荐：
为深入理解太阳能与风能两大可再生能源支柱近十年的全球科研动态、合作网络及对可持续发展目标的贡献差异，本研究采用平行文献计量法，对2015-2024年间Web of Science数据库核心合集收录的文献进行了多维度分析。研究发现，两领域产出持续增长，但学科重心、国际合作模式与SDG贡献焦点各异，为研究者、政策制定者及产业界优化资源配置、强化交叉创新与深化可持续发展协同提供了关键见解。
随着“地球生态超载日”逐年提前，人类对自然资源的需求早已超出了地球的年度再生能力。应对这一严峻挑战，加速向可再生能源转型已成为全球共识。其中，太阳能和风能以其技术成熟度、资源可得性与成本竞争力，成为能源转型的基石。然而，这两大技术领域的研究生态究竟有何异同？它们的科研力量如何分布？如何协同推进全球可持续发展目标？为了回答这些问题，浙江工业大学碳中和能源科学融合学院的Tianqi Ruan, Xiaozan Lyu, Xiaojing Cai等人开展了一项系统性对比研究，其成果发表在《Energy Conversion and Management-X》上。
该研究采用了一套严谨的文献计量学方法。首先，基于Web of Science核心合集，利用精心设计的检索式分别采集了2015年至2024年间关于风能（WE）和太阳能（SE）的研究文献，分别获得25,875篇和95,226篇文献样本。研究运用了多维度分析框架，涵盖了出版计量、地理合作、可持续发展目标（SDG）协同性及研究前沿四大维度。通过VOSviewer等工具进行可视化分析，并结合WoS数据库内置的、基于机器学习与专家验证的SDG文献分类系统，对文献的学科分布、国别贡献、国际合作网络、SDG关联性以及关键词主题演化进行了深度量化与描绘。
4.1. 出版计量
该部分分析了两个领域的年度发文趋势、学科分布及主要发表期刊。
- •
产出趋势：结果显示，在2015-2024年间，SE和WE的年度发文量均呈增长态势。SE的发文基数远大于WE，从7,879篇增至11,799篇，增长了约50%；而WE则从1,534篇增至3,670篇，增长更为迅速，但至2024年，SE的绝对发文量仍是WE的约3.2倍。
- •
学科分布：两领域的学科重心差异显著。WE的研究主要集中在应用和可持续发展领域，发文量最大的学科类别是“能源与燃料”（41.36%），但最具影响力的研究（以全球前10%高被引论文比例%Top10衡量）出现在“海洋学”（%Top10=25.10%）和“热力学”（%Top10=22.86%）等规模较小但专业的领域。相比之下，SE的研究则深深植根于材料科学和物理科学，“材料科学，多学科”类别以45.07%的占比占据绝对主导，且影响力可观（%Top10=14.86%）。
- •
期刊偏好：两领域偏好的发表期刊也反映了其研究路径的不同。WE的前三大期刊是《Energies》、《Renewable Energy》和《Energy》，均为能源系统与可持续性期刊。而SE的前三大期刊是《Solar Energy》、《ACS Applied Materials & Interfaces》和《Solar Energy Materials and Solar Cells》，凸显了其在材料科学和专门太阳能期刊上的集中发表特点。
4.2. 地理合作
此部分评估了各国/地区的科研生产力、影响力及国际合作网络。
- •
国别表现：中国在两个领域均以发文量（WE: 38.85%；SE: 40.96%）占据主导地位。然而，在学术影响力（以平均被引次数AC和类别规范化引文影响力CNCI衡量）方面，美国、英国、丹麦等欧美国家表现更突出。例如，美国在SE研究中的平均被引高达55.17次，CNCI为1.94，均显著领先。沙特阿拉伯和英国在SE研究中的国际合作率（%Intl）分别高达89.02%和79.22%，显示出极强的国际开放度。
- •
合作网络：合作网络图谱揭示了不同的合作模式。WE的合作网络呈现出较强的区域性集群特征，例如以中国和美国为核心的集群、亚洲-中东集群以及欧洲-北欧集群。相比之下，SE的合作网络连接更为紧密，全球分布更广，显示出更广泛的全球一体化合作态势。
- •
时间演化：叠加了平均发表年份的时间演化图显示，中国、沙特阿拉伯及部分东南亚国家在近年发表更为活跃，而许多欧美传统科研强国的活跃高峰期则相对更早。
4.3. SDGs协同性
此部分分析了SE和WE研究与联合国可持续发展目标的关联程度及其学术影响力。
- •
SDG关联模式：两领域的研究都与SDG 7（经济适用的清洁能源）高度关联，其中SE的关联度高达85.64%，显示出极强的技术核心聚焦。此外，两领域也共同关注SDG 13（气候行动）、SDG 11（可持续城市和社区）和SDG 9（产业、创新和基础设施），体现了它们在减碳、城市可持续发展和推动绿色工业方面的贡献。同时，两领域也展现出独特的关联：WE研究与SDG 14（水下生物）关联明显，这与海上风电的海洋环境影响研究相关；而SE研究则与SDG 3（良好健康与福祉）有独特关联，突显了其在分布式健康（如空气净化）和水处理等应用。
- •
影响力分析：一个关键的发现是，发文量最大的SDG 7相关研究，其高影响力论文比例（%Top10）并非最高。相反，SDG 13（气候行动）相关的研究虽然在发文量上不占优，却在两个领域都产生了最高比例的顶级论文（WE: 13.61%；SE: 21.08%），表明气候议题驱动的能源研究具有极高的学术影响力。WE领域中，SDG 14（水下生物）相关研究也表现出色（%Top10=11.46%），显示这一细分领域产生了高质量成果。
4.4. 研究前沿
通过关键词共现和时序演化分析，揭示了两领域的研究主题及其动态变化。
- •
主题聚类：WE研究形成四大主题集群：1）电网集成与电力电子（关注稳定性、不确定性管理）；2）空气动力学与结构设计（聚焦计算流体力学CFD、叶片优化）；3）资源评估与规划（涉及地理信息系统GIS、成本分析）；4）预测与智能运维（广泛应用人工智能AI、机器学习、故障诊断）。SE研究同样形成四大集群：1）AI驱动的光伏系统与智能电网集成（涉及最大功率点跟踪MPPT、机器学习）；2）薄膜与硅基光伏器件物理（关注钝化、效率提升）；3）钙钛矿与有机光伏及界面工程（核心是稳定性、功率转换效率PCE、缺陷钝化）；4）染料敏化与量子点纳米材料（侧重密度泛函理论DFT、纳米粒子）。
- •
时序演化：关键词平均发表年叠加图清晰显示了研究热点的转移。在WE领域，早期（约2018年）研究关键词围绕“非线性控制”、“电力市场”等，近期（约2022年）已完全转向“人工智能”、“深度学习”、“卷积神经网络”、“强化学习”等，标志着运维方式从被动维修向基于AI的预测性维护和智能控制的根本性转变。在SE领域，早期（约2017年）研究集中于“体异质结太阳能电池”、“P3HT:PCBM”等有机光伏材料，近期（约2023年）热点已转向“双钙钛矿”、“埋入界面”、“人工智能”、“浮动光伏”、“绿色氢能”等。这反映了研究重点从有机化学合成向钙钛矿架构、界面工程、计算设计（如SCAPS-1D软件）以及系统级应用（水上光伏、制氢）的深刻演变。
研究结论与讨论
本研究通过平行对比分析，系统揭示了2015-2024十年间全球太阳能与风能研究的差异化格局与协同演进路径。主要结论包括：在生产力上，太阳能研究体量更大且根植于材料科学等基础学科，风能研究则更具应用和可持续发展导向。在地理合作上，中国是两大领域的最大产出国，而欧美国家在学术影响力与国际合作强度上领先；太阳能研究的合作网络更为全球化，风能合作则呈现更强的区域集群特征。在可持续发展目标协同上，两领域均是实现SDG 7的核心，并共同助力SDG 9、11、13，但风能独特关联SDG 14，太阳能则额外关联SDG 3，体现了技术应用路径的差异。在研究前沿演化上，两领域均呈现出从器件级优化向系统级挑战的明确转向，人工智能、混合能源系统、电网韧性和绿色氢能成为共同的新兴焦点。
这些发现具有重要的战略意义。对于研究资助机构，应平衡对高产出的SDG 7领域和高影响力的SDG 13等领域的研究支持。对于国际合作政策，需针对太阳能基础研究的全球开放性和风能技术应用的区域性特点制定差异化策略。对于产业与能源规划，应鼓励发展集成化的“可再生能源+”系统和灵活的市场机制，以应对系统级挑战。最后，针对两领域独特的SDG关联，可设立定向研究计划，例如加强海上风电的海洋生态影响研究与生态工程，或推动太阳能技术在偏远地区健康与净水领域的应用，以最大化可再生能源转型的社会环境共益。尽管本研究存在依赖单一数据库、SDG分类算法局限等不足，但其为理解两大关键可再生能源技术的科研生态、引导未来创新与投资方向提供了系统性的实证基础与决策参考。
