Dina Shat · Sara Omrani · Robin Drogemuller · Simon Denman 等5人 · Solar Energy · 2025年1月 · Vol.302

摘要 全球向可再生能源的转型凸显了优化住宅太阳能光伏（PV）系统的必要性。准确的屋顶几何形状预测对于提高屋顶太阳能安装的效率和可扩展性至关重要。本综述考察了近期为提升屋顶几何预测精度而设计的机器学习（ML）方法，综合分析了包括卷积神经网络（CNN）和多任务学习框架在内的最新技术，以评估预测精度和计算效率方面的改进。本文还强调了当前面临的挑战，例如数据可用性、多样化数据集的整合（如航拍影像和LiDAR扫描）以及地理泛化能力，并提出了未来研究的方向。未来的研究机会包括开发鲁棒且可扩展的机器学习模型以...

解读: 该机器学习屋顶几何预测技术对阳光电源户用光伏系统具有重要应用价值。通过CNN等深度学习模型精准预测屋顶结构,可优化SG系列逆变器的MPPT配置方案和组串设计。结合iSolarCloud平台,能实现屋顶光伏潜力自动评估、系统容量智能推荐及安装方案优化。该技术可与阳光电源储能系统ST系列协同,通过屋顶数...