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編者按：美國斯坦福大學研究人員日前報告說，他們利用一種新的計算機算法來分析高分辨率衛(wèi)星圖像，獲得迄今最詳盡的美國太陽能設施分布情況，并將所獲數據放入一個開放的數據庫，使政策制定者、公共事業(yè)公司等可以更深入了解驅動太陽能產業(yè)發(fā)展的相關因素。

在美國加利福尼亞州等地，太陽能電池板發(fā)電量已超過發(fā)電總量的10%，成為公共用電的主要來源之一，但對太陽能設施卻缺乏精確統計。斯坦福大學一個團隊在新一期美國《焦耳》雜志上報告說，他們開發(fā)出一種名為“深度太陽能”的算法，能通過掃描高分辨率衛(wèi)星圖像快速識別其中的太陽能設施，并能記錄這些設施所在位置，計算它們的尺寸。

參與研究的斯坦福大學機械工程學教授阿倫·馬宗達說，用這種新算法不僅可以得到太陽能設施的高精度數據庫，還能通過單位面積陽光照射量及家庭收入、教育水平等社會因素來校正所獲數據。

“深度太陽能”計算顯示，目前美國全國共安裝了147萬個太陽能設施，包括屋頂太陽能電池板、太陽能發(fā)電站以及公共供電設施等。

研究人員說，這一算法及所獲數據能幫助制定相關政策，使太陽能在美國整體能源供應中發(fā)揮更大作用。“現在我們知道了太陽能電池板裝在哪兒，或將來有可能裝在哪兒，我們可以把這些信息用于對電力系統建模，并預測電力儲存設施和變電站應建在哪些位置。”馬宗達說。

“深度太陽能”還能用于規(guī)劃太陽能建設，預測哪些區(qū)域適合安裝新的太陽能設施。研究人員根據所獲結果確立了太陽能安裝水平與人口密度、家庭收入等變量之間的關聯，并創(chuàng)建一個模型，可基于社會經濟因素預測哪些區(qū)域最可能采用太陽能技術。

未來研究人員將進一步優(yōu)化算法，使“深度太陽能”可以根據衛(wèi)星圖像算出太陽能電池板的安裝角度及方位等更精確的信息。團隊還計劃擴展數據庫，加入其他能提供高分辨率衛(wèi)星圖像國家的數據。

原標題：斯坦福大學團隊繪制美國"太陽能地圖"