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研究人员利用卫星照片和机器学习绘制全球大型太阳能发电厂地图

2021-11-02 21:16 · 稿源: cnbeta

自2010年以来,太阳能光伏能源成本惊人地下降了82%,为世界提供了一个建立零排放能源系统的机会,该系统成本可能比它所取代的化石燃料系统更低。国际能源署预测,如果我们要完成减轻全球贫困和将升温控制在2℃以下的双重任务,那么到2040年,太阳能光伏发电能力必须增长10倍。

关键的挑战仍然存在。太阳能是"间歇性"的,因为日照在白天和不同季节都是不同的,所以必须在没有太阳的时候储存能量。还必须制定政策,以确保太阳能到达世界上最远的角落和最需要的地方。而且,在太阳能和同一土地的其他用途之间,包括保护和生物多样性,农业和食品系统,以及社区和本土用途之间,将不可避免地存在权衡。

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现在研究人员在《自然》杂志上发表了第一份全球大型太阳能发电设施清单。这里的"大型"是指在阳光最充足的时候,至少能产生10千瓦的设施,一个典型的小型住宅屋顶太阳能装置容量约为5千瓦。研究人员建立了一个机器学习系统来检测卫星图像中的这些设施,然后在超过550MB的图像上部署了这个系统。

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研究人员几乎搜索了地球上一半的陆地面积,过滤掉了远离人类的偏远地区,总共探测到68661个太阳能设施。利用这些设施的面积,并控制机器学习系统的不确定性,研究人员得到了2018年底全球423吉瓦发电装机容量的估计。这与国际可再生能源机构(IRENA)对同期420吉瓦的估计非常接近。

这项研究显示,在2016年至2018年期间,太阳能光伏发电能力显著增长了81%,增长主要由印度(184%)、土耳其(143%)、中国(120%)和日本(119%)的增长带动。设施的规模从智利、南非、印度和中国西北部无垠的千兆瓦级沙漠装置,到加利福尼亚和德国的商业和工业屋顶装置,北卡罗来纳州和英格兰的农村拼装装置,以及韩国和日本的城市拼装装置不等。

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