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340만 개 태양광 패널

 (tech.marksblogg.com)
2P by GN⁺ 4시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 미국 태양광 공간 데이터셋을 GeoPackage에서 Parquet로 변환해 옥상 배열, 배열, 패널을 함께 분석했고, 패널 레코드는 3,429,157개까지 집계됨
  • 옥상 배열은 5,822개, 배열은 18,980개로 정리됐으며, 좌표를 EPSG:4326으로 바꾸고 bbox와 WKB geometry를 함께 저장해 지도 기반 집계와 시각화에 활용함
  • 옥상 배열과 배열 모두 H3 히트맵과 대표 소스 지도로 분포를 비교했으며, 소스별 커버리지와 경계 형태가 서로 달라 같은 지역에서도 탐지 결과가 다르게 나타남
  • 옥상 배열에서는 modType이 거의 c-si에 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 구조물이 포함된 예외도 드러나며, 대규모 탐지 데이터의 활용성과 한계를 함께 보여줌

분석 준비된 데이터셋

  • GM-SEUS v2 ZIP 다운로드로 3.4 GB ZIP 파일을 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_defs로 확인됨
  • Rooftop arrays, panels, arrays 데이터를 각각 Parquet 형식으로 변환했고, 좌표는 EPSG:4326으로 바꾼 뒤 bbox와 WKB geometry를 함께 저장함
    • 변환 과정에서 rooftop arrays는 DuckDB v1.4.4를 사용했으며, v1.5.1에서는 예외가 발생함
    • 저장 시 ZSTD, COMPRESSION_LEVEL 22, ROW_GROUP_SIZE 15000 설정을 사용함

  • Rooftop arrays 데이터셋

    • 레코드 수는 5,822개임
    • 컬럼 요약에서 area는 NULL 비율 2.77%, 최소 15.0, 최대 487111.0으로 집계됨
    • azimuth, capMWAC, capMWDC, mount, tilt는 NULL 비율이 각각 89.63%, 89.52%, 87.12%, 87.53%, 90.64% 로 높게 나타남
    • instYr는 NULL 비율 72.43% 이며 값 범위는 2003~2025임
    • modType은 고유값 2개로 c-si, thin-film이 포함됨
    • Source는 고유값 15개로 집계됨

  • Panels 데이터셋

    • 레코드 수는 3,429,157개임
    • arrayID는 NULL 비율 0.03%, 고유값 약 12,653개로 집계됨
    • panelID는 NULL 비율 0.00%, 최대값 3,429,157까지 이어짐
    • pnlSource는 고유값 5개, Source는 고유값 12개임
    • rowArea는 15.01~9982.68, rowAzimuth는 90.0~540.0, rowLength는 3.96~737.38, rowWidth는 0.45~135.33 범위로 집계됨
    • rowSpace는 NULL 비율 1.27%, 값 범위는 0.01~20.0임
    • rowMount는 고유값 3개로 집계됨

  • Arrays 데이터셋

    • 레코드 수는 18,980개임
    • arrayID는 고유값 약 16,914개이며 최대값은 18,980임
    • avgAzimuth, avgLength, avgSpace, avgWidth는 모두 NULL 비율 32.88% 로 같음
    • capMWAC 최대값은 1128.931, capMWDC 최대값은 1467.61, capMWDCest 최대값은 1758.501임
    • effInit은 NULL 비율 0.07%, 값 범위는 0.09~0.21임
    • instYr는 1985~2025, instYrEst는 NULL 비율 0.32% 와 함께 2003~2025 범위로 집계됨
    • mount는 고유값 9개, modType은 고유값 3개, Source는 고유값 10개임
    • tilt와 tiltEst는 모두 NULL 비율 46.39% 임
    • totArea는 30~19,603,313, totRowArea는 30~8,537,538 범위로 나타남

옥상 태양광 배열

  • Rooftop arrays 데이터셋을 H3 레벨 4 기준 히트맵으로 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 2로 집계됨
  • H3 레벨 3 육각형별로 가장 많이 나타난 대표 소스를 따로 계산해 지도에 표시함
  • mount와 modType 교차 집계에서는 modType이 거의 c-si에 집중됨
    • fixed_axis는 c-si 381, thin-film 2로 나타남
    • single_axis는 c-si 210, dual_axis는 c-si 33, unknown은 c-si 98임
    • mount가 NULL인 행은 c-si 5096으로 가장 많음
  • 설치 연도별 면적 통계는 instYr 값이 있는 행만 사용했으며, 2003~2025 구간을 집계함
    • 2011년은 count 46, 평균 면적 41,511, 최대 487,111로 나타남
    • 2017년은 count 105, 평균 20,882, 최대 315,564임
    • 2018년은 count 225로 연도별 개수가 가장 많고 평균 13,584, 최대 152,636임
    • 2025년은 count 148, 평균 12,363, 최대 135,270으로 집계됨

옥상 배열 풋프린트

  • Los Angeles에서 Long Beach까지의 지도에서 탐지 결과를 소스별 색상으로 구분해 표시함
  • 일부 소스는 건물 외곽을 보수적으로 윤곽화함
  • 다른 소스는 더 유기적인 형태의 경계를 가짐
  • gspt 소스는 탐지 결과를 대략적인 원형으로 표시함
    • 예시 이미지에서는 지붕 패널이 있는 창고 4개가 보이지만 탐지 결과는 큰 원 2개로만 나타남
  • Los Angeles 전역에는 탐지되지 않은 옥상 배열이 많이 남아 있음
    • 이 데이터셋은 레코드 수가 약 5K 수준이라 커버리지를 더 넓힐 여지가 큼

배열과 패널

  • Arrays 데이터셋도 H3 레벨 4 기준 히트맵으로 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 68이 포함됨
  • H3 레벨 3 육각형마다 가장 많이 나타난 대표 소스를 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 데이터셋도 있음
    • -118.355, 34.837 예시에서 패널은 보라색으로 표시됨
  • 설치 연도별 배열 용량 통계에서는 AC/DC 평균, 중앙값, 최대값을 함께 집계함
    • 1985년은 count 1, ACavg 14, DCavg 17임
    • 2014년은 count 913, ACavg 6, DCavg 7, ACmax 586, DCmax 752로 집계됨
    • 2020년은 count 1673, ACavg 11, DCavg 15, ACmax 638, DCmax 829임
    • 2021년은 count 1705, ACavg 19, DCavg 24로 커짐
    • 2023년은 count 2017, ACavg 34, DCavg 44, ACmax 1095, DCmax 1423로 나타남
    • 2024년은 count 730, ACavg 37, DCavg 44임
    • 2025년은 count 152, ACavg 18, DCavg 23, ACmax 1129, DCmax 1468로 집계됨

패널 시각화와 예외 항목

  • California -115.47, 35.57의 한 태양광 단지에서 azimuth 필드를 그라디언트로 시각화함
  • 이 탐지 결과는 panels 데이터셋에 들어 있지만, Hacker News 댓글에서는 해당 구조물이 패널이 아니라 거울이며 Ivanpah Solar Power Facility의 일부로 연결됨
  • 다른 공원에서도 같은 방식의 시각화를 보여줌
  • 사막 지역에는 마이크로칩처럼 보이는 패턴이 넓게 분포함

함께 보면 좋은 글 β

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GN⁺ 4시간전  [-]
Hacker News 의견들

  • Florida처럼 덥고 햇볕 많은 주들에 태양광 패널이 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% 오프그리드로 버티고 있음
    전기요금 절감보다 허리케인 뒤 정전 대비가 더 큰 이유였음

    • 재생에너지 정치화를 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 허리케인이 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 상위권이었던 걸로 기억했는데, 찾아보니 맞았음
      현재 3위임 https://seia.org/solar-state-by-state/
    • Alabama는 규제 포획이 심해서, 계통 연계형 태양광을 설치하면 내야 하는 수수료가 Alabama Power에서 그냥 전기 사는 것보다 더 비쌈
    • 내가 더 이해 안 되는 곳은 Hawaii임
      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

  • 오프그리드로 살고 있고, 7kW 패널과 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 시스템부터 만들 것 같음

    • 어떤 인버터 하드웨어를 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 링크가 있는지 궁금함
    • 나도 당신한테 배워야겠음
      지금 아내와 오프그리드 캐빈을 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 코드는 어떻게 처리했는지 궁금함
      아니면 아예 건축 규정이 없는 카운티인지도 궁금함
    • 그리드가 있는 곳으로 이사 가도 굳이 다시 계통 분리부터 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 부심으로 깎아내릴 필요는 없다고 봄
      HN 같은 곳이라면 더더욱 그럴 이유가 없음
    • 9950X는 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 Max가 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

  • 방위각이나 경사각 히스토그램을 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 개를 추가해 뒀음
    • 동서향 배치와 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 수량의 문제로 봐야 함
    • 대체로 위도와 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 차트가 있고, 마침 당신이 말한 위도대와도 대체로 맞아떨어짐
      https://ratedpower.com/blog/solar-panel-orientation/

  • 페로브스카이트가 연구실을 벗어나 시장에 나오고 있고, 탠덤 셀 효율도 30%를 넘겼다고 하니 요즘 출시되는 혁신이 꽤 많아 보임

    • 그런데 플러그인 태양광은 Utah를 빼면 거의 어디서나 제도적으로 가로막히고 있음

  • 이 지도들을 보면 태양광 사용이 효율성보다 정치화에 더 좌우된다는 게 너무 선명하게 드러남

  • 꽤 멋지긴 한데, 이 히트맵에는 약간 인구밀도 지도처럼 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 것은 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 IQ를 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 산다로 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 히트펌프이기 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 계산임
      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 설치를 하고 싶지만, 지금은 숫자가 전혀 맞지 않음
      태양광은 갖고 싶어도 재미 삼아 다섯 자리 추가 비용을 쓸 생각은 없음
    • regional IQ 같은 개념을 진지하게 믿는다는 게 더 놀라움

  • DuckDB로 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 시대착오적이면, 앞으로 이게 큰 차이를 만들 것 같음
      에너지 집약적 산업은 에너지 비용이 거의 없는 곳이 서구 산업을 빠르게 앞지를 가능성이 큼
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