위성 기반 글로벌 태양광 잠재력 추정

 (research.google)
1P by GN⁺ | ★ favorite | 댓글 1개
  • 에너지 수요가 빠르게 늘어나는 가운데, Google은 위성 이미지 기반 ML로 항공 이미지가 부족한 Global South 지역까지 Solar API의 지붕별 태양광 평가 범위를 넓힘
  • 핵심 방식은 단일 시점 위성 이미지에서 디지털 표면 모델(DSM) 과 지붕 분할 지도를 만들어 패널 배치와 음영 분석에 필요한 지붕 형상 정보를 추정하는 것임
  • 이번 확장으로 23개국 1억 2,500만 개 건물에 Solar API 데이터가 추가됐고, 현재 이용 가능한 위성 이미지 기준 잠재 커버리지는 전 세계 19억 개 건물까지 늘어남
  • 모델은 RGB 전용 입력만으로도 안정적인 성능을 보여 스테레오 기반 입력 DSM이 없는 지역에도 적용 가능하며, Chile와 Philippines의 예외적 오차는 노이즈가 있는 정답 데이터 영향으로 봄
  • 입력 픽셀 해상도, 구름, 가림 현상은 여전히 출력 품질을 제한하며, 다음 과제는 장애물 감지, 지붕 재질 감지, 기존 태양광 패널 식별로 이어짐

Solar API가 겨냥한 태양광 평가 장벽

  • 에너지 수요는 앞으로 크게 증가할 것으로 예상되며, 2035년 태양광 발전은 전 세계에서 10.7k TWh를 생산해 예상 총수요의 거의 28% 를 차지할 것으로 전망됨
  • 주거용 태양광은 수요 증가에 지속 가능하게 대응할 수 있는 핵심 수단 중 하나임
  • Global South 일부 지역에서는 금융, 기술, 인프라 접근성이 제한돼 태양광 도입 장벽이 남아 있음
  • 건물 단위 태양광 타당성 평가는 여러 변수를 고려해야 해 주택 소유자와 기업 모두에게 부담이 될 수 있음
  • Google Maps Platform Solar API는 항공 이미지를 활용해 지붕별 핵심 정보를 제공하고, 태양광 잠재력 평가와 시스템 설계를 단순화함

기존 Solar API의 데이터 기반

  • Solar API는 2023년 Google Maps Platform의 Environment APIs 아래에서 출시됨
  • 항공 이미지, 날씨, 금융 데이터를 처리해 다음 정보를 제공함
  • 2024년 초에는 처리 파이프라인에 ML 기법을 적용해 미국, 유럽, 일본의 수백만 개 추가 건물에 태양광 인사이트를 제공함
  • 이 데이터는 기업이 개인화된 태양광 잠재력 정보, 최적화된 패널 배치, 원격 제안서와 견적, 데이터 기반 인센티브 프로그램을 만드는 데 활용될 수 있음

위성 이미지로 넓힌 Global South 커버리지

  • Global South의 태양광 데이터 수요에 대응하기 위해 Google은 위성 이미지에 ML 기법을 적용함
  • 위성 이미지는 항공 이미지보다 해상도가 낮아 여러 제약이 있음
    • 정확한 고도 지도의 부족
    • 낮은 이미지 품질
    • 비스듬한 관측 각도에서 생기는 왜곡
  • 대신 전 세계로 커버리지를 확장할 수 있고, 미국과 유럽처럼 이미 잘 매핑된 지역에서도 데이터를 더 자주 갱신할 수 있음
  • 실험 데이터는 Solar API Expanded Coverage Testing Program을 통해 제공되며, 일부 태양광 설치 업체가 이미 데이터 출력을 사용 중임
  • 이번 확장으로 23개국 1억 2,500만 개 건물에 Solar API 데이터가 추가됨
    • 현재 이용 가능한 위성 이미지 기준 잠재 커버리지는 전 세계 19억 개 건물까지 확장됨
    • 위성이 새 지역을 계속 촬영하면 더 많은 건물이 추가될 수 있음
    • 최신 커버리지는 Solar API coverage map에서 확인 가능함

DSM과 지붕 분할을 만드는 ML 파이프라인

  • 태양광 데이터 생성 파이프라인은 패널 계산용 평면 지붕 세그먼트를 만들기 위해 고품질 DSM이 필요함
  • 기존 위성 DSM 생성 방식에는 한계가 있음
    • 고해상도, 1m 미만 위성 이미지는 촬영 비용이 높음
    • 특정 지역에 대한 시점 수가 제한되고 시간 간격이 클 수 있음
    • 낮은 해상도 때문에 기존 지붕 분할 기법도 위성 데이터에서 정확도가 낮아짐
  • 새 ML 모델은 단일 시점 위성 이미지에서 고품질 nadir, 즉 정사 방향 DSM과 평면 지붕 세그먼트 인스턴스를 생성함
  • 방법론은 논문 “Satellite Sunroof: High-res Digital Surface Models and Roof Segmentation for Global Solar Mapping”에 담겼고, NeurIPS 2024의 Climate Change and AI 워크숍에 게재됨

2단계 모델 구조

  • 모델은 base model과 refinement model의 2단계로 DSM과 지붕 세그먼트를 생성함
  • 첫 단계인 base model은 off-nadir 위성 RGB 이미지와 위성 관측 각도를 입력으로 사용함
    • 사용 가능한 곳에서는 사진측량 기반의 저품질 상대 높이맵인 DSM-DTM도 선택적으로 포함함
    • 초기 입력 DSM은 커버리지가 제한적이고 상세 지붕 계산에 필요한 해상도가 부족함
    • U-Net 스타일 아키텍처와 Swin Transformer 인코더를 사용함
    • off-nadir 시점에서 개선된 높이맵과 지붕 세그먼트 인스턴스를 생성함
    • 이후 기하 기반 재투영으로 결과를 nadir view로 변환함
  • 두 번째 단계인 refinement model은 재투영 과정에서 생긴 빈틈과 아티팩트를 채우며 nadir RGB, DSM, 세그먼트 인스턴스를 개선함
  • DSM 추정에는 L1 손실과 Sobel gradient 손실을 사용하고, 지붕 분할에는 affinity mask 손실을 사용함

평가 결과와 입력 조건

  • 모델은 여러 지표로 정량 평가됨
    • DSM 평균절대오차(MAE)
    • 지붕 경사 오차
    • 지붕 세그먼트 인스턴스 IOU
  • DSM과 경사 결과는 고품질 항공 DSM과 비교됨
  • 지붕 세그먼트 라벨은 두 방식으로 확보됨
    • DSM 라벨에 graph-cut을 적용해 계산
    • 사람이 직접 주석 처리
  • 입력 채널에 따라 결과를 두 그룹으로 나눔
    • RGB-only: 전 세계 커버리지에 해당
    • RGB+DSM: 스테레오 기반 입력 DSM이 있는 제한된 지역에 해당
  • 저품질 DSM을 추가하면 건물 DSM MAE로 포착되는 음영 예측은 개선됨
  • 하지만 저품질 DSM 추가가 태양광 잠재력 추정에 더 중요한 지붕 분할이나 경사 정확도를 크게 높이지는 않음
  • RGB 전용 입력에서도 성능이 강해, 위성 RGB 이미지가 있는 지역이면 모델 적용이 가능함
  • 국가별 오차 변동은 작았고, Chile와 Philippines의 예외는 노이즈가 있는 정답 데이터에 기인함
  • 결과적으로 모델은 다양한 건축 양식, 건물 크기, 복잡한 지붕 구조를 가진 지역에 적응할 수 있음

시각화 결과와 남은 제약

  • 여러 지역의 예측 시각화는 nadir RGB, nadir DSM, nadir 지붕 세그먼트 인스턴스를 함께 보여줌
    • Ayodhya, India
    • Kuala Lumpur, Malaysia
    • Adelaide, Australia
  • 평평한 지붕 지역에서는 DSM이 장애물과 지붕 표면을 높은 정확도로 포착함
  • 기울어진 지붕 지역에서는 모델이 패널 배치에 중요한 지붕 마루선을 효과적으로 예측함
  • DSM이 개별 나무의 세부 형태를 포착하지 못할 수 있지만, 나무 높이 정보는 인접 지붕의 음영 영향 분석에 사용됨
  • 위성 기반 모델 출력은 Solar API에서 현재 사용 가능한 고품질 항공 데이터와 비교됐으며, 연간 태양 플럭스 예측은 위성 RGB 이미지 위에 겹쳐 시각화됨
  • 출력 품질에는 여전히 제약이 있음
    • 입력 픽셀 해상도
    • 구름
    • 가림 아티팩트
  • Google은 연구와 사용자 피드백을 통해 정확도 개선을 진행 중임
  • 향후 연구는 장애물 감지, 지붕 재질 감지, 기존 태양광 패널 식별을 포함함

함께 보면 좋은 글 β

GN⁺   [-]
Hacker News 의견들

  • 전 세계 DSM 가용성을 조사해 본 입장에서는 Google의 Solar API가 가장 유력한 후보 중 하나임
    다른 선택지는 정부의 LiDAR 조사지만, 적용 범위·파일 형식·좌표계 등이 모두 제각각임
    지도 커뮤니티가 등고선이나 3D 지형 뷰에 쓰이는 지면 고도 타일 데이터셋처럼 전 세계 DSM 지도 타일 데이터셋을 만들면 좋겠음
    이미 누군가 하고 있을지도 모르겠지만, 글에 나온 영역은 DSM을 생성할 수 있는 잠재 영역일 뿐 실제 데이터가 이미 있는 곳은 아니라서 아쉬움

    • DSM이 Digital Surface Model의 약자인가?
      이 약어는 워낙 여러 의미로 쓰이니 한 번쯤 전체 이름을 적어 주는 게 좋음

  • 기존 도구를 매우 인상적으로 개선한 건 맞지만, 지붕 경사 같은 고급 계산이 아직도 의미가 있는지는 의문임
    수많은 개별 지붕 태양광 설치는 허가와 설치가 복잡하고 비싸며, 운영 효율이 낮고 수리·보험·업그레이드·전력망 통합도 어렵기 때문에 거의 최악의 방식이라고 결론 난 것 아닌가 싶음

    • Helene 이후 몇 주 동안 전기와 물이 끊겨 본 입장에서는 분산형 전력망의 힘을 과소평가하면 안 됨
      분산형 핵심 인프라는 기후 회복력을 훨씬 높여 주므로, 효율 계산에서 이 부분을 빼먹으면 안 됨
    • 분산형 태양광의 장점은 바로 가동될 수 있고, 배터리와 함께 설치하면 기후와 난방 방식에 따라 집을 거의 자급자족에 가깝게 만들 수 있다는 점임
      반면 대체로 더 효율적인 대규모 태양광 발전 시설은 전력망 연결 대기, 전력망 용량 부족 같은 문제를 겪어야 함
      물론 분산형 태양광이 에너지 시스템 전체의 탈탄소화를 위한 일반 해법은 아니지만, 의미 있는 역할은 있고 둘 다 하지 않을 이유도 없음
    • 호주는 미국의 절반도 안 되는 비용으로 지붕 태양광을 설치하고, 많은 양을 전력망에 통합해 내고 있음
      오늘 점심 무렵 기준으로 전국 전력망 발전량의 거의 50%가 지붕 태양광이었고, 추가로 약 10%는 유틸리티 규모 태양광이었음
      전력회사들이 사용을 적극적으로 방해하지만 않으면 지붕 태양광은 충분히 잘 작동함
    • 달리 말하면, 보통 중산층 주택 소유자가 받아들일 만한 수익률이 나오고, 일부 시장에서는 더러운 전원이 문을 닫거나 정치권을 통해 지원을 받으려고 격렬히 로비할 정도임
      한 예시는 여기 있음: https://www.theguardian.com/environment/article/2024/sep/08/...
      완벽함은 좋은 것의 적임
    • 데이터상으로는 지붕 태양광이 비효율적이라는 말이 맞음
      유틸리티 규모 태양광은 저렴한 전력을 공급하지만, 소비자용 지붕 태양광은 그렇지 않고 앞으로도 그럴 가능성이 낮음
      지붕 태양광 가격은 보통 숨겨져 있는데, 지붕 태양광만큼 보조금을 많이 받은 전원도 없기 때문임
      직접 보조금 외에도 부유한 주택 소유자는 전력망에 파는 전기를 소매가로 보상받는 경우가 많아서, 지붕에 패널을 올릴 여력이 없는 사람들의 전기요금이 올라가는 일종의 역로빈후드 구조가 됨
      statista.com 보고서도 미국에서 주거용 지붕 태양광과 원전의 무보조 균등화 발전비용이 가장 높으며, 보조금이 없으면 지붕 태양광은 MWh당 117~282달러가 든다고 함: https://www.statista.com/statistics/493797/estimated-leveliz...
      보고서는 1년 전 자료로 보이지만, 패널 가격은 내려가도 인건비 등은 별로 내려가지 않아서 설치비가 크게 줄었을 것 같지는 않음

  • 정말 대단함
    여기에 지역 전기요금을 넣어서 연간 절감액 추정치까지 내면, 주택 태양광을 생각해 보지 않았던 집주인에게도 대화의 계기가 될 수 있을 듯함

    • 북쪽 나라에서 보조금 없이 계산해 보면, 생각만큼 경제성이 매력적이지 않음
    • 이런 것 말인가? https://sunroof.withgoogle.com/

  • 글에 나온 영상 처리는 매우 멋지지만, 적용 대상에는 의문이 있음
    Google은 약 10년 전부터 이런 태양광 잠재량 추정을 해 왔으니 2010년쯤부터 기능을 개발했다고 보자면, 그 사이 태양광 패널 비용은 한 자릿수 배율로 떨어졌음
    그러면 어디에 태양광을 설치해야 하는지에 대한 답은 이미 정해진 것 아닌가? 지금은 답이 “어디든 예”라고 생각했음

    • 지붕을 100% 태양광으로 덮는 것이 목표라고 해도, 원자재·노동력·인프라 용량이 제한되어 있으니 어느 시점에 어느 곳에 배정할지 우선순위는 여전히 필요함
    • 새집도 아직 태양광 없이 많이 지어짐
      시장 참여자들이 쉬운 돈을 놓치고 있거나, 답이 단순히 “어디든 예”가 아닌 것임
      패널 비용은 많이 떨어졌지만, 미국에서는 장착 하드웨어와 설치비가 여전히 꽤 높음

  • 지붕에 태양광 패널을 올리는 건 회의적임
    번거롭고 평지에 설치하는 것보다 훨씬 비싸 보임: https://en.wikipedia.org/wiki/Bhadla_Solar_Park
    거기에 추가로 쓰는 돈이면 태양광이나 배터리를 더 많이 설치하는 데 도움 됐을 것임

    • 대체로 맞지만, 세금·규제와 실제 전력망 문제 때문에 생산한 전기를 전력망에 팔기보다 직접 소비하는 편이 더 쉬움
      도시 환경에서는 대부분의 집 부지가 제한적이라 지붕이 유일한 설치 장소일 수도 있음
      공간이 충분하다면 거의 모든 관점에서 지붕은 지면보다 나쁜 장소임
    • 지붕의 태양광 시스템은 에너지를 직접 생산하고 직접 소비하게 해 줌
      독일은 이미 장거리 전력 전송 문제가 큼
      지금은 태양광과 배터리가 매우 저렴해서, 독립성과 실질적 자유가 기본으로 따라옴
      지면의 가치 있는 공간을 쓰지 못하게 만들고 싶다면 지상 설치도 가능하겠지만, 그런 손실이 없는 지붕을 선호함
      고속도로 옆이나 똑똑한 위치라면 지상 설치도 좋음
      다만 내가 내 집에 투자할 때 남의 태양광을 후원하고 싶지는 않음

  • 샌프란시스코의 일반적인 지붕과 일반적인 전기요금을 가진 집 기준 추정치임
    초기 비용 2만 달러, 20년 절감액 4천 달러라면 연 수익률이 0.9%라는 뜻임
    사양하겠음

    • 어떻게 계산한 건가? 태양광 설치비는 와트당 약 2.50~3.50달러라서, 2만 달러면 6~8kW를 설치할 수 있음
      실제 출력이 용량의 10%라고 보면 하루 14~19kWh, 연간 5,000~7,000kWh임
      샌프란시스코 현재 주거용 전기요금은 kWh당 38.9센트[1]라서 연 2,000~2,700달러 절감, 20년이면 4만~5만4천 달러임
      실제 절감액은 피크 시간대 소비량에 따라 달라지겠지만, 10배나 틀렸을 것 같지는 않음
      1. https://www.bls.gov/regions/west/news-release/averageenergyp...
    • 배터리와 함께 설치한 계산인가? NEM3와 낮아진 순계량 요금제에서는 캘리포니아에서 배터리 없이 태양광만 설치하는 건 말이 안 됨
    • 현재 태양광 설치에는 30% 세액공제가 있음
      그래서 2만 달러가 실제로는 1만2천 달러가 되니 계산이 조금 나아짐
      그리고 20년 동안 전기요금 상승률도 반영했나? 전기가 더 싸질 것 같지는 않음
    • 전직 전기공으로서 정전이 삶에 미치는 영향을 직접 봐 왔기 때문에, 이런 주장은 매번 근시안적으로 보임
      내가 겪은 미국 북동부 지역에서는 장기 정전으로 수천 달러어치 식품이 상하고, 지하실 침수로 수만 달러 손실이 나며, 겨울에는 영하로 떨어져 배관이 얼어 건물 전체에 더 큰 피해가 생김
      보험업계가 지역 에너지 저장의 이점을 이해하게 되면, 결국 지역 에너지 저장장치가 있는 집의 보험료를 낮추게 될 것임
      스위치가 켜지지 않을 때 삶에 어떤 영향이 오는지 큰 그림을 보지 못한 채 순수 재무 계산만 하는 걸 보면 웃음이 남
      고가용성 소프트웨어 시스템도 많이 설계해 왔고, 어떤 시스템이든 기초 출발점은 항상 에너지였음
      사회의 대부분은 스위치가 항상 불을 켤 거라고 가정하지만, 그렇지 않을 때야 “중앙집중식 전력망”이 실제로 무엇인지 깨닫기 시작함
      캘리포니아가 2026년 이후 신축 주거에 태양광과 저장장치를 의무화하겠다고 최근 발표했듯, 전력망의 분산화는 이미 진행 중임
      지금은 개인들이 에너지 문제를 모른 척할 수 있지만, 문제가 누적되면 결국 모두가 참여할 수밖에 없음
      사전 대응이냐 사후 대응이냐의 차이인데, 정말 필요해지는 시점에는 이미 늦음
    • 이런 장비를 설치해 주고, 전기요금 차액만큼을 회사에 내다가 설치비를 회수하게 하는 사업 모델을 들은 적 있음
      다만 패널 수명이 그 모델을 성립시킬 만큼 긴지는 잘 모르겠음

  • 관련 글: Global Solar Power Potential Map - https://news.ycombinator.com/item?id=40303570 - 2024년 5월

  • 앞으로 위성의 흥미로운 활용처는 가까운 미래, 예를 들어 다음 1시간 동안의 태양광 출력을 정확히 추정해서 전력망 운영자가 저장장치와 수요를 조정해 균형을 맞추는 일이 될 것임
    지금은 지나가는 구름에 대해 태양광 패널이 어디에 있는지 모르기 때문에 이런 예측을 못 함

    • 공개된 허가 신청 자료에서 그 데이터를 얻을 수 있을 것 같음
      안 된다면 Google Maps 이미지를 긁어 AI 모델을 학습시키면 됨
      이미 하는 곳이 없으면 오히려 놀랄 듯함

  • 각 개인이 태양광 패널을 갖는 방식은 여러 문제를 낳음
    전기요금의 약 1/4~1/3은 배전 비용인데, 지붕 태양광 때문에 전력망에서 덜 가져올수록 그 비중은 점점 커짐
    동시에 전력회사는 사용자가 전기를 덜 쓰니 수익이 줄고, 배전에 투자할 돈도 줄어듦
    그러면 계속 운영하려면 배전 요금을 더 올려야 함
    여기에 님비, 허가 비용, 이 나라에서는 별 이유 없이 아무것도 못 짓는 문제까지 더해 배전 비용은 전반적으로 불어나고 있음
    모두가 지붕 태양광을 가진 가정에서는 사실상 전력망 사업자에게 더럽거나 비피크 시간대 전력에 대해서만 비용을 내게 됨
    그러면 사업자는 겉보기에 나빠 보이고, 사용자는 “조금만 전기를 쓰는데 왜 전기요금이 이렇게 비싸냐”고 화내며, 정치권은 깨끗한 전력을 쓰라고 압박함
    하지만 사업자는 이익 상한, 비피크 시간대의 비싼 청정 전력 생산, 절반 시간은 놀고 있는 비싼 발전소, 부족한 현금 사이에 끼인 채 24시간 전력을 공급해야 함
    주택 태양광은 24시간을 모두 커버하지 못하므로 사람들은 24시간 전기가 필요하고, 많은 지역에서는 전력망에 연결되지 않은 집을 파는 것도 불법임
    따라서 소비자는 비피크 시간대 전기를 쓸 수 있는 선택권에 비용을 내야 하고 모두가 불만을 갖게 됨
    장점은 전력망 회복력이 높아질 수 있다는 것이지만, 다른 사람들이 말했듯 지역 배전에 큰 투자를 해야만 가능함
    집에서 전력망으로 매우 동적이고 세밀하게 전력을 되돌려 보낼 수 있어야 하며, 이는 전력망 사업자가 감당하기 어려운 큰 자본투자임
    결국 곳곳에 작은 태양광 패널을 뿌려 놓으면 설치·청소·유지보수·교체를 싸게 할 수 없어 엄청나게 비효율적이라는 사실에서 파생된 문제임
    사막의 싼 땅 한곳에 많은 패널을 깔고 기존 배전망으로 보내는 편이 와트당 훨씬 저렴함
    어떤 식으로든 모두가 그 회복력 비용을 전기요금으로 내게 됨

    • 사막의 싼 땅에 패널을 몰아 설치해 기존 배전망으로 보내는 게 정말 훨씬 저렴하다면, 가정용 태양광을 사는 사람은 없었을 것임
      전력망 전기가 “훨씬 더 싸서” 설치할 가치가 없을 테니까
      따라서 그 말이 사실이 아니거나, 전력회사들이 폭리를 취하느라 바빠서 스스로 모두에게 미움받는 불가능한 처지를 만든 것임
    • 타당한 지적임
      지금은 너무 비싸더라도 알려진 해결책이 있나?
      지역 전력회사가 대형 배터리 백업과 함께 전면적으로 태양광으로 가는 게 말이 될까? 아니면 배터리가 너무 비싸거나 수명이 짧아 아직 실현 불가능한가?
      풍력+태양광 조합은 어떨까? 둘 다 동시에 멈출 가능성은 낮음
      풍력과 태양광 비용이 매년 빠르게 내려가고, 배터리 기술도 마찬가지라는 글을 봄
      도시가 재생에너지로 구성된 자체 신뢰성 있는 전력망을 갖기에 비용이 충분히 낮아지는 시점까지 얼마나 남았을까?
    • 이 모든 걸 보면 분산형 전력 저장 시스템이 현재의 전력 유틸리티 회사를 완전히 무너뜨릴 것임

  • 사람들이 더 저렴한 에너지를 얻는 데 도움이 되면 좋겠음
    사소한 지적만 하자면, “전 세계 10.7k TWh”라는 표현은 예전에 “thousand kilometres”를 “kkm”으로 줄이려다 말았던 기억을 떠올리게 함
    또 Google에 대한 비판은 아니지만, 그 문구의 IEA 링크를 보면 IEA가 2025~2035년 태양광 보급을 아직도 선형으로 예측하는 것처럼 보여 수상함
    최소 10년 동안 사람들이 역사적으로는 지수적으로 늘었다고 지적하며 왜 지수가 계속된다고 가정하지 않느냐고 물어 왔는데도 그럼
    추세가 이어진다면 2035년 태양광은 IEA 수치의 약 두 배 정도를 기대함

    • 정말 이상하지만 사실임
      참고 자료: https://www.economist.com/interactive/essay/2024/06/20/solar...
      https://www.exponentialview.co/p/the-forecasters-gap
      7년 전 글: https://xwpxpfefwalgifkr.quora.com/A-modest-proposal-to-the-...
    • 입문자를 위해 묻자면, 이게 뭐가 헷갈리는 건가? 의도한 의미를 정확히 전달하는 것처럼 보임
      놓친 모호성이 있나?
    • 선형 예측도 현재 지수 증가율을 그대로 쓰는 것도 둘 다 크게 빗나갈 가능성이 큼
      지금 연 26% 성장이고 매년 2%p씩 낮아져 내년 24%가 된다고 가정하면, 10년 뒤 연간 설치량은 작년의 4.25배가 되고 향후 10년 누적 설치량은 선형 추정의 2.8배가 됨
      개인적으로는 그 정도가 합리적인 대략치로 보임
      다만 전력망 저장장치가 얼마나 보급되느냐에 따라 설비 이용률은 크게 떨어질 수도 있고 꽤 안정적으로 유지될 수도 있어 미지수임
    • “10.7k TWh globally” 같은 표현은 싫지만, 동시에 “전 세계 10.7PWh”라고 썼다면 첫눈에 바로 이해했을지도 모르겠음
      우리는 그런 규모의 숫자에 자주 노출되지 않음
      올바른 해법이 뭔지는 잘 모르겠음
    • 국제단위계는 참 말이 안 되는 체계임
      단위 접두사는 좋은 아이디어가 아니었음
      소수점을 옮긴 건가, 아니면 그냥 “Mm”으로 바꾼 건가?
답변달기