Hongjun Tan · Zhiling Guo · Yuntian Chen · Haoran Zhang 等7人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.387

城市土地在商业、居住、草地及其他行政分区中的利用情况将影响可再生能源基础设施（如光伏板）的可用安装面积。将土地利用类型纳入光伏潜力评估对于优化空间配置、贴近能源需求中心以及提升系统效率至关重要。为解决以往研究忽视城市土地利用问题的局限性，本文提出一个融合遥感数据与深度学习方法的框架，实现八类细粒度和三类粗粒度的土地利用分类。该框架针对每种土地利用类型计算其可安装光伏系统的面积，并结合2023年年均太阳辐照量评估其发电潜力。案例研究表明，德国海尔布隆（Heilbronn）地区的土地适合地面光伏安装...

解读: 该研究基于深度学习和遥感数据的城市土地分类与光伏潜力评估框架,对阳光电源SG系列逆变器和iSolarCloud平台具有重要应用价值。通过精细化土地利用分类(商业、住宅、未利用地等),可优化地面光伏与屋顶光伏的配置策略。研究中不同地类的单位面积发电潜力差异,可指导阳光电源1500V系统和MPPT优化技...