过去5年，中国可再生能源发电取得长足发展，新能源装机与发电一跃成为世界第一。无论发展规模、发展速度，还是整个新能源发电产业链，中国在世界上都处于领先位置。
不过，随着装机规模剧增，弃风弃光成为中国新能源发展的核心问题。2015年，中国弃风弃光总量为386亿度，弃风弃光率为14.6%。2016年1~6月，中国弃风弃光总量就达到371亿度，接近2015年全年水平，弃风弃光率为19.6%。同比例折算，2016年全年，中国弃风弃光总量就高达700亿度。从发电小时数上看，2011年~2016年，风光发电小时数基本呈逐年下降的趋势，风电小时数从2011年的1920小时下降到2016年的1742小时，光伏从2013年的1368小时下降到2015年的1133小时。
中国弃风弃光主要集中在西北地区。2015年，西北地区弃风弃光量占全国弃风弃光总量的八成，2016年上半年占全国一半。弃风率高于弃光率，2016年上半年，西北地区风电上网244亿度，弃风155亿度，弃风率高达39%。综合考虑中国的弃风弃光问题，笔者总结出了几点结论。
首先，弃风弃光毫无疑问是巨大的资源浪费。2016年上半年，中国弃风弃光总量已经占到总发电量的1.3%。以2016年预期弃风弃光700亿度计，这大约相当于丢弃了2900万个家庭一年的基本用电量，丢弃了中国整个建筑行业的用电量；约相当于丢弃了吉林省全年用电量或丢弃了上海市全年用电量的一半；约相当于丢弃了瑞士或奥地利一整年的用电量（世界排名40位）；约相当于丢弃了四个葛洲坝或是1.5个大亚湾核电站的年发电量。中国弃风弃光总量约相当于德国全年光伏发电量的两倍。
其次，弃风弃光数据显示的是未上网电量与发出电量之比，而如果将比较参数替换为理论发电能力，姑且将这一比例称为风光实际弃置率，那么这一数据将更高于统计披露的弃风弃光率。
以风电为例，简单地将2011年的发电小时数1920小时设为理论发电能力，那么2015年理论风电实际弃置率将高达35%。
以光伏为例，将国家规定的保障收购小时数1500小时设为理论发电能力，2015年光伏理论弃置率就将高达40%。因此，与发电最大潜力相比，中国风电与光伏风电的实际利用效率很可能仅有六成。
追根究底，中国弃风弃光问题的核心矛盾在于发电与负荷的空间不匹配。西北地区可再生能源禀赋丰富，而用电需求有限，在外送通道仍需发展的情况下，无法大规模消纳本地区新能源发电。从理论上说，由于风光发电具有波动性，其发电占比10%是一个比较重要的分水岭。当新能源发电占比10%时，其峰值发电值可能超过实时负荷的50%，消纳特别是基于火电系统消纳十分困难。在弃风弃光问题最严重的甘肃、宁夏与内蒙古等地区，2015年新能源发电占比都超过15%。
另外，许多人将中国与德国对比，质问为何德国就能够较好地消纳比例更高的可再生发电而中国不能。一方面看，德国背靠欧洲大电网，发电品种多样化，且有灵活的价格机制调节，其消纳问题大概只能与中国的省区消纳问题比拟。另一方面必须要看到，德国实现大比例可再生能源利用的代价是昂贵的电力费用。德国可再生能源附加费逐年上升，2016年为0.06354欧元/度，约合人民币0.5元。对于这一费用，德国民众抗议，德国政府也已承诺削减。而中国的可再生附加费仅为1.9分，如果中国的电费也能够提高几毛钱之多，消纳问题很大程度上应该可以迎刃而解。因此，需要将弃风弃光问题放在中国的大环境中综合考虑。
解决中国弃风弃光问题，需要做到以下几点。
第一，在可再生能源上，中国需要有自信。中国已是可再生能源发电第一大国，世界上没有任何国家消纳过如此大规模而集中的新能源发电。中国新能源需要从模仿、学习向创新、开拓转变，走出一条自己的发展之路。
第二，需要在大环境下审视弃风弃光问题。近年来，弃风弃光的同时，火电等主要发电品种发电小时数也逐年降低，这与中国经济发展阶段、能源结构改革的大环境是分不开的。中国不但需要解决能源结构的问题，更重要的是平衡波动的能源需求。快速发展过程中，大幅度过剩与短缺都是必然现象，弃风弃光一定程度上反映了目前大幅度电力过剩。因此，解决弃风弃光不是一个短期的过程，也不会是一劳永逸的，需要从更高、更全局的角度综合考虑。
第三，解决弃风弃光问题，根本手段上还是要严格执行规划。需要根据能源发展“十三五”规划，大力发展抽水蓄能、调峰气电、热电灵活性改造等消纳手段。需要进一步促进可再生发电跨区消纳，在继续建设电力外送通道的同时，国家需要对跨区消纳开展更强有力的统筹与安排。
第四，新能源发电特别是光伏发展重点应逐步向分布式倾斜，向东中部地区倾斜。一方面，东中部地区电力需求旺盛，更能够承载更大量的新能源发电；另一方面，在西北地区弃风弃光问题不可能马上解决的情况下，东部地区分布式的实际收益反而可能高于西北地区。对光伏来说，能源发展“十三五”规划的重点再次落在分布式上，期望能够确实落实。这也需要提前布局电池储能等储能技术，以及围绕微网、电动汽车的智能高效的负荷管理策略。
