Wissenschaftler kartieren jedes Solarpanel der Welt mit maschinellem Lernen

Erstaunlich 82 % Rückgang in den Kosten der Photovoltaik PV-Energie seit 2010 hat der Welt die Chance gegeben, ein emissionsfreies Energiesystem zu bauen was möglicherweise weniger kostspielig ist als das System mit fossilen Brennstoffen, das es ersetzt. Die Internationale Energieagentur projiziert, dass die PV-Solarerzeugungskapazität bis 2040 verzehnfacht werden muss, wenn wir die doppelte Aufgabe erfüllen wollen, die globale Armut zu lindern und die Erwärmung auf deutlich unter 2 °C 3,6 °F zu begrenzen.

Kritische Herausforderungen bleiben bestehen. Solar ist „intermittierend“, da Sonnenschein variiert im Laufe des Tages und über die Jahreszeiten hinweg, daher muss Energie gespeichert werden, wenn die Sonne nicht scheint. Die Politik muss auch so gestaltet werden, dass sichergestellt wird, dass Solarenergie die entferntesten Winkel der Welt und die Orte erreicht, an denen sie am dringendsten benötigt wird. Und es wird unvermeidlich Handel geben-Offs zwischen Solarenergie und anderen Nutzungen für dasselbe Land, einschließlich Naturschutz und Biodiversität, Landwirtschaft und Ernährungssysteme sowie kommunale und indigene Nutzungen.

Kollegen und ich haben jetzt in der Zeitschrift Nature das erste veröffentlicht globales Inventar von großen Solarenergieerzeugungsanlagen. „Groß“ bezieht sich in diesem Fall auf Anlagen, die mindestens 10 Kilowatt erzeugen, wenn die Sonne am höchsten steht. Eine typische kleine Hausdachanlage hat eine Leistung von etwa 5 Kilowatt.

Wir haben ein maschinelles Lernsystem entwickelt, um diese Einrichtungen in Satellitenbildern zu erkennen, und das System dann auf über 550 Terabyte an Bildern implementiert, wobei wir mehrere Computerlebenszeiten von Menschen verwendet haben.

Wir haben fast die Hälfte der Landoberfläche der Erde abgesucht und abgelegene Gebiete weit entfernt von menschlicher Bevölkerung herausgefiltert. Insgesamt haben wir 68.661 Solaranlagen entdeckt. Unter Verwendung der Fläche dieser Anlagen und unter Berücksichtigung der Unsicherheit in unserem maschinellen Lernsystem erhalten wireine globale Schätzung von 423 Gigawatt installierter Erzeugungskapazität Ende 2018. Dies kommt der International Renewable Energy Agency IRENA sehr nahe.geschätzt 420 GW für den gleichen Zeitraum.

Das Wachstum der Solarenergie verfolgen

Unsere Studie zeigt, dass die PV-Erzeugungskapazität zwischen 2016 und 2018, dem Zeitraum, für den wir Zeitstempelbilder hatten, um bemerkenswerte 81 % gewachsen ist. Das Wachstum wurde insbesondere von Zuwächsen in Indien 184 %, der Türkei 143 %, China 120 % und Japan 119 %.

Die Größe der Anlagen reichte von weitläufigen Wüsteninstallationen im Gigawatt-Maßstab in Chile, Südafrika, Indien und Nordwestchina bis hin zu gewerblichen und industriellen Dachinstallationen in Kalifornien und Deutschland, ländlichen Patchwork-Installationen in North Carolina und England und städtischenPatchwork-Installationen in Südkorea und Japan.

Die Vorteile von Daten auf Einrichtungsebene

Die Aggregate unseres Datensatzes auf Länderebene sind denen von IRENA sehr ähnlich.Statistiken auf Länderebene, die aus Fragebögen, Länderbeamten und Industrieverbänden erhoben werden. Im Vergleich zu anderen Datensätzen auf Einrichtungsebene adressieren wir einige kritische Erfassungslücken, insbesondere in Entwicklungsländern, wo die Diffusion von Solar-PV ist kritisch zur Erweiterung des Stromzugangs bei gleichzeitiger Reduzierung der Treibhausgasemissionen. In Industrie- und Entwicklungsländern bieten unsere Daten einen gemeinsamen Maßstab, der nicht von Berichten von Unternehmen oder Regierungen beeinflusst wird.

Geolokalisierte Daten sind von entscheidender Bedeutung für die Energiewende. Netzbetreiber und Strommarktteilnehmer müssen genau wissen, wo sich Solaranlagen befinden, um genau zu wissen, wie viel Energie sie erzeugen oder erzeugen werden. Aufstrebend In-situ- oder Remote-Systeme sind in der Lage, Standortdaten zu verwenden, um eine erhöhte oder verringerte Erzeugung vorherzusagen, die beispielsweise durch vorbeiziehende Wolken oder Wetteränderungen verursacht wird.

Diese erhöhte Vorhersagbarkeit ermöglicht es Solar zu erreichenhöhere Anteile am Energiemix. Da Solar vorhersehbarer wird, müssen Netzbetreiber weniger Kraftwerke mit fossilen Brennstoffen in Reserve halten, und weniger Strafen für Über- oder Untererzeugung werden bedeuten, dass mehr marginale Projekte freigeschaltet werden.

Anhand des Satellitenbildkatalogs konnten wir die Installationsdaten für 30 % der Anlagen schätzen. Daten wie diese ermöglichen es uns, die genauen Bedingungen zu untersuchen, die zur Verbreitung von Solarenergie führen, und werden den Regierungen bei der besseren Planung helfenSubventionen zur Förderung eines schnelleren Wachstums.

Wenn wir wissen, wo sich eine Anlage befindet, können wir auch die unbeabsichtigten Folgen des Wachstums der Solarenergieerzeugung untersuchen. In unserer Studie haben wir festgestellt, dass Solarkraftwerke am häufigsten in landwirtschaftlichen Gebieten stehen, gefolgt von Grasland und Wüsten.

Dies unterstreicht die Notwendigkeit, die Auswirkungen einer zehnfachen Erweiterung der Solar-PV-Erzeugungskapazität in den kommenden Jahrzehnten auf die Ernährungssysteme, die Biodiversität und die von gefährdeten Bevölkerungsgruppen genutzten Flächen sorgfältig zu berücksichtigen. Die politischen Entscheidungsträger können Anreize schaffen, stattdessen Solarstrom zu installierenauf Dächern, die weniger Landnutzungskonkurrenz verursachen, oder andere erneuerbare Energieoptionen.

Die GitHub, Code, und DatenRepositories aus dieser Forschung wurden zur Verfügung gestellt, um weitere Forschungen dieser Art zu erleichtern und die Erstellung eines vollständigen, offenen und aktuellen Datensatzes der Solarenergieanlagen des Planeten anzukurbeln.

Lucas Kruitwagen, Forscher für Klimawandel und künstliche Intelligenz, Universität Oxford

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