# 340만 개 태양광 패널
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- Type: GN+
- Author: [neo](https://news.hada.io/@neo)
- Published: 2026-04-24T07:35:02+09:00
- Updated: 2026-04-24T07:35:02+09:00
- Original source: [tech.marksblogg.com](https://tech.marksblogg.com/american-solar-farms-v2.html)
- Points: 2
- Comments: 1
## Topic Body
- 미국 태양광 공간 데이터셋을 **GeoPackage에서 Parquet로 변환**해 옥상 배열, 배열, 패널을 함께 분석했고, 패널 레코드는 **3,429,157개**까지 집계됨
- 옥상 배열은 **5,822개**, 배열은 **18,980개**로 정리됐으며, 좌표를 `EPSG:4326`으로 바꾸고 `bbox`와 WKB geometry를 함께 저장해 지도 기반 집계와 시각화에 활용함
- 옥상 배열과 배열 모두 **H3 히트맵**과 대표 소스 지도로 분포를 비교했으며, 소스별 커버리지와 경계 형태가 서로 달라 같은 지역에서도 탐지 결과가 다르게 나타남
- 옥상 배열에서는 `modType`이 거의 **c-si**에 집중됐고, 배열 데이터에서는 설치 연도별 **AC/DC 용량** 평균과 최대값이 1985년부터 2025년까지 함께 집계됨
- 패널 시각화에는 실제 태양광 패널 외에 **Ivanpah Solar Power Facility의 거울 구조물**이 포함된 예외도 드러나며, 대규모 탐지 데이터의 활용성과 한계를 함께 보여줌
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### 분석 준비된 데이터셋
- [GM-SEUS v2 ZIP 다운로드](https://zenodo.org/records/19581821/files/GMSEUS.zip?download=1)로 **3.4 GB ZIP 파일**을 내려받아 GeoPackage 파일을 추출해 사용함
- GPKG 파일의 투영은 `+proj=aea +lat_0=23 +lon_0=-96 +lat_1=29.5 +lat_2=45.5 ... +units=m +no_defs`로 확인됨
- Rooftop arrays, panels, arrays 데이터를 각각 **Parquet 형식**으로 변환했고, 좌표는 `EPSG:4326`으로 바꾼 뒤 `bbox`와 WKB geometry를 함께 저장함
- 변환 과정에서 rooftop arrays는 DuckDB **v1.4.4**를 사용했으며, **v1.5.1**에서는 예외가 발생함
- 저장 시 `ZSTD`, `COMPRESSION_LEVEL 22`, `ROW_GROUP_SIZE 15000` 설정을 사용함
- ## Rooftop arrays 데이터셋
- 레코드 수는 **5,822개**임
- 컬럼 요약에서 `area`는 NULL 비율 **2.77%**, 최소 **15.0**, 최대 **487111.0**으로 집계됨
- `azimuth`, `capMWAC`, `capMWDC`, `mount`, `tilt`는 NULL 비율이 각각 **89.63%**, **89.52%**, **87.12%**, **87.53%**, **90.64%** 로 높게 나타남
- `instYr`는 NULL 비율 **72.43%** 이며 값 범위는 **2003~2025**임
- `modType`은 고유값 2개로 `c-si`, `thin-film`이 포함됨
- `Source`는 고유값 **15개**로 집계됨
- ## Panels 데이터셋
- 레코드 수는 **3,429,157개**임
- `arrayID`는 NULL 비율 **0.03%**, 고유값 약 **12,653개**로 집계됨
- `panelID`는 NULL 비율 **0.00%**, 최대값 **3,429,157**까지 이어짐
- `pnlSource`는 고유값 **5개**, `Source`는 고유값 **12개**임
- `rowArea`는 **15.01~9982.68**, `rowAzimuth`는 **90.0~540.0**, `rowLength`는 **3.96~737.38**, `rowWidth`는 **0.45~135.33** 범위로 집계됨
- `rowSpace`는 NULL 비율 **1.27%**, 값 범위는 **0.01~20.0**임
- `rowMount`는 고유값 **3개**로 집계됨
- ## Arrays 데이터셋
- 레코드 수는 **18,980개**임
- `arrayID`는 고유값 약 **16,914개**이며 최대값은 **18,980**임
- `avgAzimuth`, `avgLength`, `avgSpace`, `avgWidth`는 모두 NULL 비율 **32.88%** 로 같음
- `capMWAC` 최대값은 **1128.931**, `capMWDC` 최대값은 **1467.61**, `capMWDCest` 최대값은 **1758.501**임
- `effInit`은 NULL 비율 **0.07%**, 값 범위는 **0.09~0.21**임
- `instYr`는 **1985~2025**, `instYrEst`는 NULL 비율 **0.32%** 와 함께 **2003~2025** 범위로 집계됨
- `mount`는 고유값 **9개**, `modType`은 고유값 **3개**, `Source`는 고유값 **10개**임
- `tilt`와 `tiltEst`는 모두 NULL 비율 **46.39%** 임
- `totArea`는 **30~19,603,313**, `totRowArea`는 **30~8,537,538** 범위로 나타남
### 옥상 태양광 배열
- Rooftop arrays 데이터셋을 H3 레벨 4 기준 **히트맵**으로 시각화함
- 소스별 레코드 수는 **OSM 2,175건**, **CECSFC 1,835건**, **TZSAM 1,024건**, **USPVDB 485건** 순으로 많음
- 그 밖에 `GRW 93`, `GMSEUSdigArraysPanels_v2_0 54`, `gspt 46`, `SAM 43`, `GMSEUSgeoref_v2_0 24`, `CCVPV 16`, `GPPDB 15`, `CWSD 10`, `InSPIRE 2`로 집계됨
- H3 레벨 3 육각형별로 가장 많이 나타난 **대표 소스**를 따로 계산해 지도에 표시함
- `mount`와 `modType` 교차 집계에서는 `modType`이 거의 **c-si**에 집중됨
- `fixed_axis`는 `c-si 381`, `thin-film 2`로 나타남
- `single_axis`는 `c-si 210`, `dual_axis`는 `c-si 33`, `unknown`은 `c-si 98`임
- `mount`가 NULL인 행은 `c-si 5096`으로 가장 많음
- 설치 연도별 면적 통계는 `instYr` 값이 있는 행만 사용했으며, **2003~2025** 구간을 집계함
- 2011년은 `count 46`, 평균 면적 **41,511**, 최대 **487,111**로 나타남
- 2017년은 `count 105`, 평균 **20,882**, 최대 **315,564**임
- 2018년은 `count 225`로 연도별 개수가 가장 많고 평균 **13,584**, 최대 **152,636**임
- 2025년은 `count 148`, 평균 **12,363**, 최대 **135,270**으로 집계됨
### 옥상 배열 풋프린트
- Los Angeles에서 Long Beach까지의 지도에서 탐지 결과를 **소스별 색상**으로 구분해 표시함
- 일부 소스는 건물 외곽을 **보수적으로 윤곽화**함
- 다른 소스는 더 **유기적인 형태**의 경계를 가짐
- `gspt` 소스는 탐지 결과를 **대략적인 원형**으로 표시함
- 예시 이미지에서는 지붕 패널이 있는 창고 4개가 보이지만 탐지 결과는 큰 원 2개로만 나타남
- Los Angeles 전역에는 탐지되지 않은 **옥상 배열**이 많이 남아 있음
- 이 데이터셋은 레코드 수가 약 **5K** 수준이라 커버리지를 더 넓힐 여지가 큼
### 배열과 패널
- Arrays 데이터셋도 H3 레벨 4 기준 **히트맵**으로 시각화함
- 소스별 레코드 수는 **OSM 5,222건**, **USPVDB 4,024건**, **TZSAM 3,278건**, **CECSFC 2,288건** 순으로 집계됨
- 이어서 `GMSEUSgeoref_v2_0 1,697`, `GMSEUSdigArraysPanels_v2_0 1,291`, `GRW 957`, `CCVPV 155`, `CWSD 68`이 포함됨
- H3 레벨 3 육각형마다 가장 많이 나타난 **대표 소스**를 계산해 지도에 표시함
- 가까운 위치의 태양광 발전소라도 탐지 소스가 **서로 다를 수 있음**
- Arrays 데이터셋은 모든 태양광 발전소를 잡아내지 못하며, 배열 경계만 있고 **패널 자체는 표시하지 않은 데이터셋**도 있음
- `-118.355, 34.837` 예시에서 패널은 **보라색**으로 표시됨
- 설치 연도별 배열 용량 통계에서는 **AC/DC 평균, 중앙값, 최대값**을 함께 집계함
- 1985년은 `count 1`, `ACavg 14`, `DCavg 17`임
- 2014년은 `count 913`, `ACavg 6`, `DCavg 7`, `ACmax 586`, `DCmax 752`로 집계됨
- 2020년은 `count 1673`, `ACavg 11`, `DCavg 15`, `ACmax 638`, `DCmax 829`임
- 2021년은 `count 1705`, `ACavg 19`, `DCavg 24`로 커짐
- 2023년은 `count 2017`, `ACavg 34`, `DCavg 44`, `ACmax 1095`, `DCmax 1423`로 나타남
- 2024년은 `count 730`, `ACavg 37`, `DCavg 44`임
- 2025년은 `count 152`, `ACavg 18`, `DCavg 23`, `ACmax 1129`, `DCmax 1468`로 집계됨
### 패널 시각화와 예외 항목
- California `-115.47, 35.57`의 한 태양광 단지에서 `azimuth` 필드를 **그라디언트**로 시각화함
- 이 탐지 결과는 panels 데이터셋에 들어 있지만, Hacker News 댓글에서는 해당 구조물이 패널이 아니라 **거울**이며 [Ivanpah Solar Power Facility](https://en.wikipedia.org/wiki/Ivanpah_Solar_Power_Facility)의 일부로 연결됨
- [Hacker News 댓글 링크](https://news.ycombinator.com/item?id=47864212)
- 다른 공원에서도 같은 방식의 시각화를 보여줌
- 사막 지역에는 **마이크로칩처럼 보이는 패턴**이 넓게 분포함
## Comments
### Comment 56168
- Author: neo
- Created: 2026-04-24T07:35:03+09:00
- Points: 1
###### [Hacker News 의견들](https://news.ycombinator.com/item?id=47862386)
- **Florida**처럼 덥고 햇볕 많은 주들에 **태양광 패널**이 거의 없다는 게 꽤 놀라움
Florida에는 막는 이상한 법들이 있긴 하지만, 10kW 미만은 아직 비교적 쉽게 설치 가능함
아는 사람은 10kW 미만으로 설치해서, 오래된 저효율 AC와 단창, 나쁜 지붕 단열 조건에서도 **97% 오프그리드**로 버티고 있음
전기요금 절감보다 허리케인 뒤 **정전 대비**가 더 큰 이유였음
- **재생에너지 정치화**를 과소평가하면 안 됨
거의 공짜에 가까운 에너지면 저절로 팔릴 것 같지만, 시골 지역에서 태양광 얘기만 꺼내도 악의적인 “그럼 x는 어쩔 건데?” 식 반응이 줄줄이 따라옴
- Florida에서는 아이러니하게도 **허리케인**이 태양광이 적은 이유가 되기도 함
예를 들어 Miami-Dade 카운티는 상업용 태양광에 **시속 160마일 이상** 바람을 견디는 허리케인 승인 마운트를 요구해서 설치비가 크게 오름
주택도 허리케인 때문에 지붕 태양광이 있으면 보험 가입을 꺼리는 보험사가 많음
- Florida가 **태양광 생산량 상위권**이었던 걸로 기억했는데, 찾아보니 맞았음
현재 **3위**임 [https://seia.org/solar-state-by-state/]()
- Alabama는 **규제 포획**이 심해서, 계통 연계형 태양광을 설치하면 내야 하는 수수료가 Alabama Power에서 그냥 전기 사는 것보다 더 비쌈
- 내가 더 이해 안 되는 곳은 **Hawaii**임
거기는 거의 모든 건물에 패널이 붙어 있어야 할 정도로 전기화의 세계적 선도 지역이 될 기회가 큼
그런데도 벙커유를 수입해서 발전소 부두에 대고 태워 섬 전체에 전기를 공급하고 있음
- **오프그리드**로 살고 있고, **7kW 패널**과 48V 리튬 배터리 40kWh, 그리고 거의 안 쓰는 백업 발전기를 갖춰서 운영 중임
전기를 아껴 쓰고 안 쓰는 건 다 꺼두기 때문에 발전기는 거의 필요 없음
전부 직접 설치했는데, 사소한 일은 많아도 그렇게까지 어려운 작업은 아니었음
커넥터 제대로 체결하는 법, 케이블 굵기 선정, 러그 압착, 접지와 차단기 같은 걸 하나씩 배우면 됨
지금은 식량 재배용 급수 펌프와 관개를 돌릴 별채 지붕용 시스템도 추가하려고 함
이건 48V 리튬 배터리 하나만 쓸 거라 더 단순하지만, 여전히 Victron 장비를 쓰고 Cerbo에 연결해 모니터링할 생각임
만약 이 집을 팔고 계통 전기가 들어오는 곳으로 가더라도, 제일 먼저 다시 **전력선 끊고 자가 시스템**부터 만들 것 같음
- 어떤 **인버터 하드웨어**를 썼는지 궁금함
나는 저렴한 120VAC 3600W 수입 인버터에 100Ah AGM 배터리 2개를 직렬로 물린 24VDC 구성으로 실험 중임
이동식 프레임, 200A 퓨즈와 차단기, #2 AWG 케이블, 단일 접지 바, AC 입출력, 간단한 전압계까지 갖춘 임시 시스템임
패널은 마당에 잠깐 설치해 봤는데 도심이라 일조가 별로였고, 이틀 돌리다 비 오기 전에 철수해서 제대로 측정은 못 했음
지난겨울 강풍으로 1시간 반 정전됐을 때 보일러 백업으로는 꽤 유용했지만, 집의 작은 IT 장비용 UPS로 쓰기엔 3600W가 너무 과함
- 설치 과정을 정리한 **블로그나 링크**가 있는지 궁금함
- 나도 당신한테 배워야겠음
지금 아내와 **오프그리드 캐빈**을 짓고 있어서 세부 구성을 막 알아보는 중임
우리는 아마 납산 해양 배터리를 쓸 것 같고, 방향은 비슷하지만 South Central Alaska의 겨울은 발전량이 워낙 암울해서 훨씬 더 많은 태양광이 필요할 듯함
- **검사와 건축 코드**는 어떻게 처리했는지 궁금함
아니면 아예 건축 규정이 없는 카운티인지도 궁금함
- 그리드가 있는 곳으로 이사 가도 굳이 다시 **계통 분리**부터 하려는 이유가 뭔지 궁금함
- 굳이 **수랭식 워크스테이션** 전체를 강조하는 게 왜 큰 의미인지 잘 모르겠음
이 사람 하드웨어 사양을 내가 알아야 할 이유도 모르겠고, 수백만 행짜리 데이터셋을 돌리는 데 그런 장비가 꼭 필요한지도 의문임
- 수랭 컴퓨터의 가장 큰 장점은, 애매하게 느려졌지만 아직 쓸 만한 회색지대를 오래 겪는 대신 **예고 없이 치명적으로 고장나서** 업그레이드 결정을 쉽게 해준다는 점이라는 농담이 가능함
- 이 사람은 원래 블로그 글마다 늘 이런 식이라 너무 깊게 생각할 필요 없음
기술 업계엔 예상 밖의 개성을 가진 사람이 많음
- 여기서까지 컴퓨터에 열광하는 사람을 **취미 부심**으로 깎아내릴 필요는 없다고 봄
HN 같은 곳이라면 더더욱 그럴 이유가 없음
- **9950X**는 가격 대비 훌륭한 CPU고, 평범한 케이스와 평범한 공랭 히트싱크만으로도 아주 잘 돌아감
TDP가 그렇게 높은 편도 아님
내 9950X도 공랭으로 행복하게 돌고 있음
좀 민망하지만 내가 신경 쓰는 CPU 바운드 작업에선 **M4 Max**가 45W쯤 마시면서 거의 비슷하게 따라옴
업계 전체가 전력 효율 면에서는 Apple을 더 빨리 따라잡아야 함
- 글 분위기가 **90년대 말~2000년대 초반 기술 블로그** 같아서 오히려 좋았음
커스텀 Gentoo 빌드 이야기만 빠진 느낌임
- **방위각**이나 **경사각 히스토그램**을 보면 꽤 흥미로울 것 같음
네덜란드라면 대략 남향 15~30도 부근에 피크가 있고, 동/서 조합에도 작은 피크가 있을 것 같음
이 데이터셋에선 어떤 모양일지 궁금함
- 좋은 아이디어라서, 오늘은 시간이 많지 않지만 글 맨 아래에 **시각화 두 개**를 추가해 뒀음
- **동서향 배치**와 남향 배치의 장단점을 비교하는 실험이 요즘 꽤 흥미로움
지붕 면적이 제한될 때는 남향이 방향은 더 좋아도, 동서향이 같은 면적에 더 많은 패널을 넣을 수 있어서 총 설치 용량 면에서 유리할 수 있음
결국 지역과 지붕 조건에 따라 **품질 대 수량**의 문제로 봐야 함
* [https://ases.org/east-west-vs-south-facing-solar-when-more-p...]()
- 대체로 **위도**와 상관관계가 있을 것 같음
다만 경사진 지붕 위 패널은 지붕 경사를 그대로 따르는 예외가 생김
- 요즘은 패널을 거의 **평평하게 촘촘히** 까는 쪽이 맞다고 생각했음
효율이 몇 퍼센트 빠져도 같은 면적에 들어가는 패널 수를 거의 두 배로 늘릴 수 있고, 패널 가격이 워낙 싸져서 이 절충이 충분히 합리적으로 보임
- 여기 **유용한 차트**가 있고, 마침 당신이 말한 위도대와도 대체로 맞아떨어짐
[https://ratedpower.com/blog/solar-panel-orientation/]()
- **페로브스카이트**가 연구실을 벗어나 시장에 나오고 있고, **탠덤 셀** 효율도 30%를 넘겼다고 하니 요즘 출시되는 혁신이 꽤 많아 보임
- 그런데 **플러그인 태양광**은 Utah를 빼면 거의 어디서나 제도적으로 가로막히고 있음
- 이 지도들을 보면 태양광 사용이 **효율성보다 정치화**에 더 좌우된다는 게 너무 선명하게 드러남
- 꽤 멋지긴 한데, 이 히트맵에는 약간 **인구밀도 지도**처럼 보이는 효과가 있음
[https://xkcd.com/1138/]()
1인당 기준으로 바꾸면 더 재미있겠지만, 임의의 육각형 단위에서 인구밀도를 보정하는 건 꽤 어려울 듯함
- 일부 지역, 특히 Texas와 Florida의 허브에서 **밀집도가 낮은 것**은 오히려 꽤 눈에 띔
비용 대비 효과만 봐도 저런 곳은 패널이 훨씬 빽빽해야 한다고 생각함
- Portland가 그 지도에서 빨간 점도 못 찍는다면, **xkcd 데이터** 어딘가가 잘못된 것 같음
- **패널 수와 지역 IQ**를 비교해 보면 흥미로운 신호가 나올 수도 있다고 봄
패널은 40년 수명 동안 5년 미만에 투자금 회수가 가능할 정도로 현금흐름이 좋고, 자기 사용량을 덮기 전까지는 이보다 나은 투자가 거의 없다고 봄
- 그 논리는 결국 **똑똑한 사람은 태양광을 더 사고, 멍청한 사람은 덜 산다**로 귀결되는데 너무 단순함
지역별 패널 수를 가르는 핵심 변수는 일사량, 지역 인센티브, 혹은 전력요금일 가능성이 더 큼
나 같은 경우 에너지 사용이 가장 많은 달은 햇빛이 가장 적은 달이고, 가장 많이 전기를 쓰는 시간도 긴 밤 시간대인데 주 소비원이 **히트펌프**이기 때문임
추운 기후에 사는 사람들에겐 이런 패턴이 흔해서, 다른 지역보다 훨씬 큰 태양광 kWh 용량과 배터리 용량이 필요해짐
시장 수익률을 8%로 가정하면, 태양광 설치에 1만5천 달러를 쓸 때 월 100달러 이상의 전기 사용을 상쇄해야 시장 투자보다 나아지는데, 많은 사람에겐 계산이 잘 안 맞음
- 그건 너무 **낙관적 계산**임
내가 써본 온라인 계산기들은 회수기간을 18년, 평생 절감액을 1만8천 달러 정도로 보는데 초기 설치비만 3만2천 달러가 듦
게다가 내 지붕은 이미 수명의 절반을 지나서, 패널 마운트로 인한 누수는 지붕을 먼저 교체하지 않으면 보증도 안 해준다고 들었음
지붕 교체에 2만5천 달러가 더 들어감
다음 집은 PNW보다 조금 더 남쪽의 오래 살 집으로 가서 지붕 대신 **지상형 설치**를 하고 싶지만, 지금은 숫자가 전혀 맞지 않음
태양광은 갖고 싶어도 재미 삼아 **다섯 자리 추가 비용**을 쓸 생각은 없음
- **regional IQ** 같은 개념을 진지하게 믿는다는 게 더 놀라움
- **DuckDB**로 340만 개 태양광 패널을 파고든 분석이 대단함
히트맵도 좋고 Ivanpah를 정확히 짚은 것도 좋았고, 완전히 **beast mode 분석** 같음
- 이걸 감안하면, **중국은 매일 그 3배쯤** 설치하고 있음
[https://reneweconomy.com.au/just-staggering-china-installs-1...]()
- 이 데이터셋은 **포괄적이지 않음**
미국은 2025년에 43GW_peak를 설치했으니 새 패널이 대략 8천만 장쯤 됐을 것임
그래도 중국보다 한 자릿수 이상 적은 건 맞지만, 두 자릿수 차이는 아님
- 미국 정책이 이렇게 **시대착오적**이면, 앞으로 이게 큰 차이를 만들 것 같음
에너지 집약적 산업은 에너지 비용이 거의 없는 곳이 서구 산업을 빠르게 앞지를 가능성이 큼