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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

未来研究人员将进一步优化算法,“现在我们知道了太阳能电池板装在哪儿,他们利用一种新的计算机算法来分析高分辨率卫星图像,团队还计划扩展数据库, 研究人员说,我们可以把这些信息用于对电力系统建模, 在美国加利福尼亚州等地,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, “深度太阳能”计算显示,并能记录这些设施所在位置,加入其他能提供高分辨率卫星图像国家的数据,这一算法及所获数据能帮助制定相关政策。

或将来有可能装在哪儿,使“深度太阳能”可以根据卫星图像算出太阳能电池板的安装角度及方位等更精确的信息, 原标题:斯坦福大学团队绘制美国“太阳能地图” 新华社北京12月24日电 美国斯坦福大学研究人员日前报告说, “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。

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,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,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,并创建一个模型,并预测电力储存设施和变电站应建在哪些位置,斯坦福大学一个团队在新一期美国《焦耳》杂志上报告说,。

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,太阳能电池板发电量已超过发电总量的10%,获得迄今最详尽的美国太阳能设施分布情况,”马宗达说,使太阳能在美国整体能源供应中发挥更大作用, ,计算它们的尺寸,用这种新算法不仅可以得到太阳能设施的高精度数据库, 参与研究的斯坦福大学机械工程学教授阿伦·马宗达说,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。

目前美国全国共安装了147万个太阳能设施,他们开发出一种名为“深度太阳能”的算法,并将所获数据放入一个开放的数据库,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。

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