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、公共事業公司等可以更深入了解驅動太陽能產業發展的相關因素。

　　在美國加利福尼亞州等地，太陽能電池板發電量已超過發電總量的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，他們開發出一種名為“深度太陽能”的算法，能通過掃描高分辨率衛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”還能用于規劃太陽能建設，預測哪些區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，并創建一個模型，可基于社會經濟因素預測哪些區域最可能采用太陽能技術。

　　未來研究人員將進一步優化算法，使“深度太陽能”可以根據衛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星圖像國家的數據。