基于卫星图像的屋顶光伏潜力识别与减碳评估技术研究

近年来,国家大力发展分布式光伏新能源。电网在新能源消纳方面需要超前规划、合理布局,因此,有必要对区域屋顶光伏的潜力进行准确评估与分析。本文提出基于语义分割的建筑物屋顶光伏潜力评估方法,该方法以某开放平台的卫星图像为数据源,融合遥感技术和人工智能,对研究区域内的建筑物屋顶信息进行识别和计算。通过建立建筑物卫星图像数据集,构建基于Deeplab v3+的网络结构框架,同时增加了CBAM注意力机制模块,关注并增强不同类型的屋顶特征,提升模型准确性和预测精度,实现对农村住宅、工业园区、城市高楼、已装光伏等不同类型屋顶的识别与光伏资源测算。将所识别的连通域与卫星地图注册主体进行匹配,获取连通域相关地理位置兴趣点信息,结合太阳能组件、建筑物以及气象环境等特征属性,实现对已安装、适宜安装和不宜安装太阳能光伏的建筑物屋顶进行分类及节能减碳潜力评估。

独立光伏系统的研究与设计

本文设计了一个集充电和逆变于一体的独立光伏系统。系统的充电部分以MSP430F169为控制核心,采用变步长的"爬坡算法"实现太阳能电池的最大功率点跟踪;单相逆变部分采用推挽升压、单相全桥逆变将蓄电池直流电压迅速逆变为220V/50Hz的交流电压。