基于人工智能的屋面光伏选址与资源评估方法应用OA

屋面太阳能光伏发电资源的估算对于制定新能源发展计划,实现“双碳”目标至关重要。但在城市尺度上,很难准确地估计屋顶可供太阳辐射的面积。本文提出一个评估方法,利用高分辨率卫星图像估计城乡规模的屋顶太阳能光伏潜力。提出一种基于深度学习的屋顶区域自动提取方法,针对城市和乡镇尺度下屋顶数量庞大难以筛选及如何评估城镇屋面光伏建设规模的问题,给出了解决策略。以广东省四会市工业园区为例,采用该方法构建屋顶识别模型,实现彩钢瓦、混凝土、砖瓦、不可上人、已开发屋面等多种类型光伏屋面的分类。评估结果表明,四会市工业园区屋顶光伏装机潜力显著,提取的屋顶总面积为3858025 m^(2),潜在装机容量达到273.9 MWh,运营期发电量累计8734599.75 MWh。