基于深度学习方法的农村地区屋顶太阳能资源潜力评估

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目前太阳能光伏建筑一体化技术已经较为成熟,在国内外主要应用在城市环境中,但结合我国国情,农村地区的建筑物面积远大于城市地区,且建筑物之间的遮挡较少,非常适合开发太阳能光伏利用系统。在农村地区大范围规划太阳能光伏利用系统的关键在于能否有效评估建筑物屋顶光伏利用潜力。屋顶太阳能利用潜力评估主要分为三个方面:首先需要评估研究区域内建筑物屋顶面积,获得可安装太阳能光伏发电系统的有效屋顶面积;然后估算出目标区域的太阳能资源潜力;最后结合屋顶面积与太阳辐射量进行太阳能利用潜力评估。主要工作内容如下:(1)以河南省舞阳县地区为研究对象,首先介绍该研究区域的地理和气候环境,分析安装光伏发电系统的可行性;然后对比分析可用于计算屋顶面积的传统图像分割与基于深度学习的图像语义分割技术相关理论;最后简要介绍太阳能光伏利用的相关概念与理论。(2)利用基于深度学习方法的图像语义分割技术实现低分辨率农村地区遥感图像的屋顶分割。利用图新地球软件获取研究区域的遥感图像,标记部分图像作为屋顶分割数据集,并在Deep Lab V3+网络中融合棋盘格平滑模块、多低水平特征融合和通道注意力模块,提高屋顶区域分割精度。(3)考虑云量和大气等对太阳辐射的影响,利用SHORTWAVE-C太阳辐射模型,基于研究区域的特点进行地形和阴影分析,估算研究区域的太阳辐射量。然后利用GIS软件中的太阳辐射分析工具对研究区域内的太阳辐射量进行模拟计算,并对比SHORTWAVE-C模型结果,验证基于SHORTWAVE-C模型的太阳辐射量估算方法的有效性。(4)基于研究区域的可利用屋顶面积与太阳能辐射量估算结果,评估太阳能光伏利用潜力。并以家庭为单位,根据太阳能光伏发电系统的安装成本、各项财政补贴和发电量收益,分析屋顶太阳能光伏发电系统产生的经济效益。
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