Estimation mondiale du potentiel solaire basée sur les satellites

• Estimation mondiale du potentiel solaire basée sur les satellites

  • Contexte : la demande énergétique devrait fortement augmenter, et le solaire résidentiel jouera un rôle clé comme solution durable. D’ici 2035, le solaire devrait produire 10,7k TWh à l’échelle mondiale. Cependant, des obstacles à l’adoption du solaire subsistent, en particulier dans l’hémisphère Sud.

  • Google Maps Platform Solar API : cette API simplifie l’évaluation du potentiel solaire à partir d’images aériennes. Une extension expérimentale de l’API dans l’hémisphère Sud est annoncée. Grâce à des modèles de machine learning utilisant des images satellites, elle génère des modèles numériques de surface (DSM) et des cartes de segmentation des toits, rendant possible l’évaluation solaire dans de nouvelles régions.

• Enseignements de Solar API

  • Résolution des problèmes d’installation : l’installation de panneaux solaires résidentiels est souvent lente et complexe. Solar API fournit des données solaires sur les bâtiments afin d’aider à identifier les emplacements d’installation, augmenter les taux de conversion client, accélérer les propositions et devis à distance, et optimiser efficacement la disposition des panneaux à l’aide de modèles 3D.

• Expansion mondiale grâce aux satellites

  • Utilisation d’images satellites : pour répondre au besoin de données solaires dans l’hémisphère Sud, des techniques de ML exploitant des images satellites sont étudiées. Cela pose de nouveaux défis en raison de la plus faible résolution des images satellites, mais y est vu comme une opportunité d’accélérer la croissance du marché solaire dans de nouvelles régions.

  • Résultats de l’expansion : l’extension basée sur les images satellites fournit des données Solar API pour 125 millions de nouveaux bâtiments dans 23 pays. Sur la base des images satellites actuellement disponibles, cela étend aussi la couverture potentielle à 1,9 milliard de bâtiments supplémentaires dans le monde.

• Utilisation du ML pour prédire des DSM de haute qualité et la segmentation des toits

  • Développement du modèle : un nouveau modèle de ML a été développé pour générer des DSM de haute qualité. Un modèle en deux étapes est utilisé pour produire les DSM et les segments de toit. La première étape est un modèle de base, la seconde un modèle d’affinage.

  • Évaluation du modèle : le modèle a été évalué à l’aide de divers indicateurs. Les bonnes performances du modèle utilisant uniquement des entrées RGB suggèrent qu’il peut être appliqué à toutes les régions où des images satellites RGB sont disponibles.

• Visualisation et perspectives d’avenir

  • Généralisation du modèle : le modèle se généralise bien à divers styles architecturaux et paysages. Dans les zones aux toits plats, il capture précisément les obstacles et les surfaces de toit ; dans les zones aux toits inclinés, il prédit efficacement les lignes de faîtage.

  • Axes de recherche futurs : des facteurs comme la résolution des pixels d’entrée, la couverture nuageuse et les artefacts d’occlusion peuvent affecter la qualité des résultats. Des recherches pour améliorer la précision et des améliorations continues via les retours des utilisateurs sont en cours.

[GN⁺]

Avis Hacker News

• La Solar API de Google semble être un candidat prometteur dans la recherche sur la disponibilité mondiale des DSM. Les relevés LiDAR gouvernementaux sont aussi une option, mais la couverture, les formats de fichiers et les projections des données sont fragmentés. Créer un jeu de données mondial de tuiles cartographiques DSM semblerait une bonne idée. Il est possible que quelqu’un y travaille déjà

  • L’article montre des zones potentielles où des DSM pourraient être générés, mais ce ne sont pas des zones où les données existent déjà

• S’il était possible d’entrer les tarifs des services publics locaux et d’estimer les économies annuelles réalisables, ce serait un excellent point de départ de discussion pour les propriétaires

• C’est une amélioration très impressionnante d’un outil existant, mais je me demande si des calculs avancés comme la pente du toit restent vraiment pertinents

  • Je me demande si beaucoup sont arrivés à la conclusion que les petites installations solaires sur toiture sont la pire approche. Les autorisations et l’installation sont complexes et coûteuses, l’efficacité opérationnelle est plus faible, les réparations et l’assurance sont difficiles, les mises à niveau sont compliquées, et l’intégration au réseau est inefficace

• Je suis sceptique quant à l’installation de panneaux solaires sur les toits. C’est bien plus contraignant et coûteux que de les installer sur un terrain plat

  • Le coût supplémentaire pourrait servir à installer davantage de panneaux solaires ou de batteries

• L’utilisation future des satellites sera très utile pour estimer la production solaire dans un futur très proche. Actuellement, les panneaux solaires ne peuvent pas connaître leur relation avec les nuages, ce qui rend les prévisions difficiles

• Quand chaque particulier installe des panneaux solaires, cela crée beaucoup de problèmes

  • Un quart ou un tiers de la facture d’énergie correspond à la distribution. Si l’on consomme moins d’électricité du réseau grâce au solaire, cette part devient de plus en plus importante
  • Les compagnies d’électricité voient leurs revenus baisser, ont moins d’argent à investir dans la distribution, et doivent encore augmenter les frais de distribution
  • Si tout le monde installe des panneaux solaires, l’opérateur du réseau ne fournit plus que l’électricité hors pointe, ce qui dégrade son image
  • Le réseau devient plus résilient, mais cela exige de gros investissements dans la distribution locale

• La version bêta n’est disponible que pour les entreprises. J’aimerais l’essayer à titre personnel

• En 2020, j’ai utilisé une première version de l’outil PV rooftop pour concevoir mon propre système photovoltaïque de toiture. J’ai installé la technologie de captation PV sur toutes les faces de la maison, et même avec un temps actuellement nuageux et pluvieux, elle produit 700 watts. Le PV avec batterie est un choix qui améliore la qualité de vie

  • Les estimations d’économies d’énergie et de coûts sont souvent erronées à cause de données généralisées. Comparées aux données réelles d’un particulier, elles en deviennent risibles
  • Les données ne mentent pas. Prenez soin de votre santé