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[导读]美国斯坦福大学研究人员日前报告说,他们利用一种新的计算机算法来分析高分辨率卫星图像,获得迄今最详尽的美国太阳能设施分布情况,并将所获数据放入一个开放的数据库,使政策制定者、公共事业公司等可以更深入了解驱动太阳能产业发展的相关因素。

美国斯坦福大学研究人员日前报告说,他们利用一种新的计算机算法来分析高分辨率卫星图像,获得迄今最详尽的美国太阳能设施分布情况,并将所获数据放入一个开放的数据库,使政策制定者、公共事业公司等可以更深入了解驱动太阳能产业发展的相关因素。

在美国加利福尼亚州等地,太阳能电池板发电量已超过发电总量的10%,成为公共用电的主要来源之一,但对太阳能设施却缺乏精确统计。斯坦福大学一个团队在新一期美国《焦耳》杂志上报告说,他们开发出一种名为“深度太阳能”的算法,能通过扫描高分辨率卫星图像快速识别其中的太阳能设施,并能记录这些设施所在位置,计算它们的尺寸。

参与研究的斯坦福大学机械工程学教授阿伦·马宗达说,用这种新算法不仅可以得到太阳能设施的高精度数据库,还能通过单位面积阳光照射量及家庭收入、教育水平等社会因素来校正所获数据。

“深度太阳能”计算显示,目前美国全国共安装了147万个太阳能设施,包括屋顶太阳能电池板、太阳能发电站以及公共供电设施等。

研究人员说,这一算法及所获数据能帮助制定相关政策,使太阳能在美国整体能源供应中发挥更大作用。

“深度太阳能”还能用于规划太阳能建设,预测哪些区域适合安装新的太阳能设施。研究人员根据所获结果确立了太阳能安装水平与人口密度、家庭收入等变量之间的关联,并创建一个模型,可基于社会经济因素预测哪些区域最可能采用太阳能技术。

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