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GN⁺: 위성 기반 글로벌 태양광 잠재력 추정

 (research.google)
1P by neo 8일전 | favorite | 댓글 1개

  • 위성 기반 글로벌 태양광 잠재력 추정

    • 배경: 에너지 수요가 급증할 것으로 예상되며, 주거용 태양광 발전이 지속 가능한 해결책으로 중요한 역할을 할 것임. 2035년까지 태양광 발전이 전 세계적으로 10.7k TWh를 생성할 것으로 예상됨. 그러나, 특히 글로벌 남반구에서는 태양광 채택에 장애물이 존재함.

    • Google Maps Platform Solar API: 이 API는 항공 이미지를 활용하여 태양광 잠재력 평가를 간소화함. 실험적으로 글로벌 남반구에서의 API 확장을 발표함. 위성 이미지를 활용한 머신러닝 모델을 통해 디지털 표면 모델(DSM)과 지붕 분할 지도를 생성하여 새로운 지역에서 태양광 평가를 가능하게 함.

  • Solar API의 통찰

    • 설치 문제 해결: 주거용 태양광 패널 설치는 종종 느리고 복잡함. Solar API는 건물의 태양광 데이터를 제공하여 설치 위치 식별, 고객 전환율 증가, 원격 제안 및 견적 가속화, 3D 모델을 사용한 효율적인 패널 레이아웃 최적화에 도움을 줌.

  • 위성을 통한 글로벌 확장

    • 위성 이미지 활용: 글로벌 남반구에서 태양광 데이터의 필요성을 해결하기 위해 위성 이미지를 활용한 ML 기술을 탐구함. 낮은 해상도의 위성 이미지를 다루는 데 새로운 도전이 있지만, 이는 새로운 지역에서 태양광 시장의 성장을 가속화할 기회로 봄.

    • 확장 결과: 위성 이미지를 활용한 확장으로 23개국에서 1억 2천 5백만 개의 새로운 건물에 대한 Solar API 데이터를 제공함. 이는 현재 사용 가능한 위성 이미지를 기반으로 전 세계적으로 19억 개의 추가 건물에 대한 잠재적 커버리지를 확장함.

  • 고품질 DSM 및 지붕 분할 예측을 위한 ML 사용

    • 모델 개발: 고품질 DSM을 생성하기 위해 새로운 ML 모델을 개발함. 두 단계 모델을 사용하여 DSM과 지붕 세그먼트를 생성함. 첫 번째 단계는 기본 모델로, 두 번째 단계는 정제 모델로 구성됨.

    • 모델 평가: 다양한 지표를 사용하여 모델을 평가함. RGB-only 입력을 사용한 모델의 강력한 성능은 위성 RGB 이미지가 사용 가능한 모든 지역에 적용 가능함을 시사함.

  • 시각화 및 미래 전망

    • 모델 일반화: 다양한 건축 스타일과 풍경에 대해 모델이 잘 일반화됨. 평평한 지붕이 있는 지역에서는 장애물과 지붕 표면을 정확하게 캡처하며, 기울어진 지붕이 있는 지역에서는 지붕 능선을 효과적으로 예측함.

    • 향후 연구 방향: 입력 픽셀 해상도, 구름 덮개, 차폐 아티팩트와 같은 요소가 출력 품질에 영향을 미칠 수 있음. 정확성을 개선하기 위한 연구와 사용자 피드백을 통해 지속적으로 개선 중임.

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neo 8일전  [-]
Hacker News 의견

  • Google의 Solar API는 전 세계 DSM 가용성 연구에서 유망한 후보임. 정부의 LiDAR 조사도 옵션이지만, 데이터의 커버리지, 파일 형식, 투영 등이 분산되어 있음. 전 세계 DSM 지도 타일 데이터셋을 만드는 것이 좋을 것 같음. 이미 누군가가 이 작업을 하고 있을지도 모름

    • 기사에서는 DSM을 생성할 수 있는 잠재적 지역을 보여주지만, 이는 데이터가 이미 있는 지역이 아님

  • 지역 유틸리티 가격을 입력하고 연간 절약할 수 있는 금액을 추정할 수 있다면, 주택 소유자에게 큰 대화 시작점이 될 것임

  • 기존 도구의 매우 인상적인 개선이지만, 지붕 경사 등의 고급 계산이 여전히 관련이 있는지 의문임

    • 많은 소규모 지붕 설치가 최악의 방법이라는 결론에 도달했는지 궁금함. 허가 및 설치가 복잡하고 비싸며, 운영 효율성이 떨어지고, 수리 및 보험이 어렵고, 업그레이드가 어렵고, 그리드에 통합하기 비효율적임

  • 지붕에 태양광 패널을 설치하는 것에 회의적임. 평지에 설치하는 것보다 훨씬 번거롭고 비쌈

    • 추가 비용은 더 많은 태양광 패널이나 배터리 설치에 도움이 될 수 있음

  • 위성의 미래 사용은 매우 가까운 미래의 태양광 출력 추정에 유용할 것임. 현재는 태양광 패널이 구름과의 관계를 알 수 없어 예측이 어려움

  • 각 개인이 태양광 패널을 설치하면 많은 문제가 발생함

    • 에너지 요금의 1/4 또는 1/3이 배분임. 태양광으로 인해 그리드에서 전력을 덜 사용하게 되면, 그 비율이 점점 커짐
    • 전력 회사는 수익이 줄어들어 배분에 투자할 돈이 줄어들고, 배분 요금을 더 올려야 함
    • 모든 사람이 태양광 패널을 설치하면, 그리드 운영자는 오프피크 전력만 제공하게 되어 이미지가 나빠짐
    • 그리드가 더 탄력적이지만, 지역 배분에 대한 큰 투자가 필요함

  • 베타 버전은 기업용으로만 제공됨. 개인적으로 사용해보고 싶음

  • 2020년에 PV 지붕 도구의 초기 버전을 사용하여 자신의 PV 지붕 설계를 했음. 집의 모든 면에 PV 수집 기술을 설치했으며, 현재 구름이 많고 비가 오는 날씨에도 700와트를 생성하고 있음. 배터리와 함께하는 PV는 삶의 질을 높이는 선택임

    • 에너지 및 비용 절감 추정치는 일반화된 데이터로 인해 종종 틀림. 개인의 실제 데이터와 비교하면 웃음이 나올 정도임
    • 데이터는 거짓말을 하지 않음. 건강을 유지하길 바람
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