美國共有幾座太陽能系統?史丹佛研發 DeepSolar 一探究竟

發佈日期: 2018 年 12 月 25 日 10:08 | 作者: | 分類: 產業資訊

為了讓美國消費者與廠商更加了解太陽能板裝設狀況與分布,史丹佛大學透過機器學習與衛星圖像,研發出「DeepSolar」軟體與開放平台,可成功辨識出美國逾 147 萬個太陽能裝置,希望能讓人們更了解當地太陽能的部署情形與背後原因。

美國太陽能安裝產業可說是蒸蒸日上,產業營收從十年前的 4,200 萬美元,到 2017 年已大幅攀升至 2.1 億美元,但太陽能在美國的裝置分布如何?有哪些是熱門裝設地點?在收入與日照度有什麼門檻嗎?雖然已知太陽能產業發展強勢,但目前裝設狀況與分布都沒有足夠的數據,這也讓科學家、太陽能開發商與相關政策難以進行更多的跨領域研究。

若是可以知道太陽能裝設狀況、裝設動機或是熱門地點,這將有助於廠商提出更吸引人的企畫、公用事業電力公司也能更容易平衡電網與拉設饋線,對於城市規劃也大有裨益。

因此為了解決人們心中的疑惑,史丹佛大學善加利用衛星地圖與卷積神經網路(CNN)技術,訓練電腦辨識 370,000 張含有 30X30 公尺地圖的衛星圖像,讓電腦分析其中是否含有太陽能板。該演算法可將衛星圖像分解成小圖片,深度神經網路則會再進一步處理與分類這些區塊,之後就會開始分辨哪些含有太陽能板,進而形成熱點圖(heat map)。

史丹佛電機工程博士生 Jiafan Yu 表示,團隊其實並沒有提示電腦得特別關注哪些特徵,這些都是電腦透過機器學習自學而來,之後才慢慢知道與太陽能關聯性較高的顏色、花紋和尺寸,而 DeepSolar 辨識表現不俗,住宅太陽能搜尋的精準度已達到 93.1%、召回度(recall,註)為 88.5%,非住宅太陽能精準度與召回度則分別是 93.7% 與 90.5%。

研究團隊已將 DeepSolar 實際辨識 10 億張衛星圖像,該軟體也在一個月內於住宅、辦公室屋頂與大型電廠統計出 147 萬個太陽能裝置,這數據已遠遠超過當前估計的 102 萬,目前研究則將數據與美國人口普查和其他資料相結合,擴大分析人們購買太陽能的背後原因與相關研究。

團隊研究發現,住宅太陽能部署在每平方英里居住 1,000 人時達到最高,且家庭總年收入若超過 150,000 美元裝設機率會再增加,且由於太陽能入手成本仍高,中低收入戶即使居住在陽光豐沛地區,仍然不會選擇太陽光電;研究也指出,若將太陽能板部署資料與地理相結合,可以間接知道在該地裝設太陽能所需的最低日照量。

史丹佛大學土木與環境工程副教授 Arun Majumdar 表示,雖然團隊已發現全新的太陽能研究分析方向,但這只是能給予其他研究員、公用電力、太陽能開發商與政策決策者的冰山一角。指出未來將陸續公布其他數據與著手研究國外地區,這樣一來所有人就能找到屬於自己或是自家企業、城市的太陽能部署模式與典範。

目前團隊已在 DeepSolar 網站公布所有相關數據,研究也發表在《Joule》。

(首圖來源:U.S. Department of Agriculture via Flickr 公共領域。文/DaisyChuang)

註:召回度又稱靈敏度,指實際為正向答案的樣本中,判斷正確的比例
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