Estimating Geographical PV Potential Using LiDAR Data for Buildings in Downtown San Francisco
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sustainable solar energy is of the interest for the city of San Francisco to meet their renewable energy initiative. Buildings in the downtown area are expected to have great photovoltaic (PV) potential for future solar panel installation. This study presents a comprehensive method for estimating geographical PV potential using remote sensed LiDAR data for buildings in downtown San Francisco. LiDAR derived DSMs and DTMs were able to generate high quality building footprints using the object‐oriented classification method. The GRASS built‐in solar irradiation model (r.sun) was used to simulate and compute PV yields. Monthly and yearly maps, as well as an exquisite 3D city building model, were created to visualize the variability of solar irradiation across the study area. Results showed that monthly sum of solar irradiation followed a one‐year cycle with the peak in July and troughs in January and December. The mean yearly sum of solar irradiation for the buildings in the study area was estimated to be 1675 kWh/m2. A multiple regression model was used to test the significance of building height, roof area and roof complexity against PV potential. Roof complexity was found to be the dominant determinant. Uncertainties of the research are mainly from the inherent r.sun limitations, boundary problems, and the LiDAR data accuracy in terms of both building footprint extraction and 3D modeling. Future work can focus on a more automated process and segment rooftops of buildings to achieve more accurate estimation of PV potential. The outcome of this research can assist decision makers in San Francisco to visualize building PV potential, and further select ideal places to install PV systems. The methodology presented and tested in this research can also be generalized to other cities in order to meet contemporary society's need for renewable energy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».