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人工智能分析:美国有多少太阳能电池板在使用?

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  • 2019-07-08
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简介在48个州,至少有147万不同尺寸的太阳能收集器,从家庭屋顶板到公用事业拥有的太阳能发电机。这是由斯坦福大学研究人员开发的一种机器学习算

    在48个州,至少有147万不同尺寸的太阳能收集器,从家庭屋顶板到公用事业拥有的太阳能发电机。这是由斯坦福大学研究人员开发的一种机器学习算法“深太阳能”的结论,它可以用来从卫星图像中识别各种太阳能电池板。最新的统计数据高于以前的估计,比如OpenPV项目提供的102万个安装。由土木与环境工程副教授Ram Rajagopal和机械工程学教授Arun Majumdar领导的小组向深太阳37000个卫星图像提供食物,每个卫星图像覆盖大约9平方米的面积。训练算法识别其中的太阳能电池板——就像一些网站要求你在确认着陆时指出图片中的汽车或广告牌一样。最后,利用机器学习算法对图像中的太阳能电池板进行识别,正确率达到93%。当它犯错误时,它倾向于低估而不是错误,并且总体上实际数字将减少大约10%。学分:斯坦福大学深层太阳能学习框架分析卫星图像,以确定每个太阳能光伏面板的GPS位置和大小。处理所有数十亿张图片大约需要一个月。为了提高效率,研究人员估计,该系统放弃了美国人口最稀少的地区,那里太阳能电池占总数的大约5%。他们计划将这些区域添加到算法的下一次运行中,并计算每个面板的角度和方向,以更准确地估计整个发电量。作为该项目的一部分,研究人员建立了一个太阳能设施数据库,并将人口普查数据添加到数据库中。他们发现,即使在高电费和阳光充足的地区,中低收入家庭也不经常安装太阳能电池。他们还发现,当太阳辐射阈值达到4.5千瓦时/平方米/天,当地人将被触发采用太阳能电池,虽然收入水平可能会波动的阈值。有了这个发现,DeepSolar现在可以预测特定区域的太阳能部署密度。研究人员在19日发表了他们的发现,这与发表在《焦耳报》上的一篇论文一致。本文由译者Majer根据Creative Commons Protocol(.-NC)从频谱翻译并出版。

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