CN114140010A - 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质 - Google Patents

基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114140010A
CN114140010A CN202111492876.9A CN202111492876A CN114140010A CN 114140010 A CN114140010 A CN 114140010A CN 202111492876 A CN202111492876 A CN 202111492876A CN 114140010 A CN114140010 A CN 114140010A
Authority
CN
China
Prior art keywords
area
photovoltaic
land
power generation
road
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202111492876.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114140010B (zh
Inventor
魏孟举
黄耀欢
胡梦锦
宋晓阳
刘钊
赵贤龙
袁博
杨洋
夏静
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid Corp of China SGCC
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Original Assignee
State Grid Corp of China SGCC
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS
Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid Corp of China SGCC, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources of CAS, Economic and Technological Research Institute of State Grid Hebei Electric Power Co Ltd filed Critical State Grid Corp of China SGCC
Priority to CN202111492876.9A priority Critical patent/CN114140010B/zh
Publication of CN114140010A publication Critical patent/CN114140010A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114140010B publication Critical patent/CN114140010B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质。其中方法包括：从设定地理区域的土地利用数据中，提取所述区域内的多个土地类型；根据每个土地类型的光伏安装成本，选取多个光伏可利用土地类型，包括：屋顶、道路，以及滩涂和裸地；根据屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量；建立屋顶周围的缓冲区，提取所述缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据；计算所述区域内的道路理想光伏发电量、滩涂和裸地理想光伏发电量；计算所述区域内的实际光伏发电量。本实施例拓宽了光伏发电量的评估维度，降低了计算复杂性。

Description

基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质
技术领域
本发明实施例涉及光伏发电技术，尤其涉及一种基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质。
背景技术
随着新能源技术的不断发展，太阳能光伏发电技术越来越成熟，广泛应用于大面积地理区域内。通过计算特定区域内的光伏发电量，可以有效地评估该区域的光伏潜力，对于光伏设施选址及安装具有重要意义。
现有技术中，光伏发电量评估方法基于地理信息系统对屋顶进行建模，适用于以屋顶为主的小范围区域评估，且建模方法中需要详细的屋顶参数，对数据源的要求很高。
发明内容
本发明实施例提供一种基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质，以解决上述技术问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于土地利用的光伏发电量评估方法，包括：
从设定地理区域的土地利用数据中，提取所述区域内的多个土地类型，其中所述土地利用数据包括：所述区域内每个地理位置处的土地类型；
根据每个土地类型的光伏安装成本，从所述多个土地类型中选取多个光伏可利用土地类型，所述多个光伏可利用土地类型包括：屋顶、道路，以及滩涂和裸地；
根据所述土地利用数据中的屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量；
根据所述屋顶分布数据建立屋顶周围的缓冲区，提取所述缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据；
分别根据所述道路分布数据，以及所述滩涂和裸地分布数据，计算所述区域内的道路理想光伏发电量、滩涂和裸地理想光伏发电量；
根据所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，计算所述区域内的实际光伏发电量。
第二方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现任一实施例所述的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一实施例所述的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
本发明实施例在屋顶之外引入了道路、滩涂和裸地三种土地类型进行光伏发电量评估，拓宽了光伏发电量的评估维度，提高了大面积区域的光伏发电量评估精度。同时，通过屋顶周围的缓冲区限定道路、滩涂和裸地的评估范围，将三种土地类型的光伏安装成本控制在合理范围内，提高了发电量评估的实用性。此外，本实施例的计算只需要使用各地理位置处的土地类型，无需采集复杂的屋顶参数，降低了计算复杂性，提高了评估效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法的流程图；
图2是本发明实施例提供的另一种基于土地利用的光伏发电量评估方法的流程图；
图3是本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述。显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。
在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
图1是本发明实施例提供的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法的流程图，适用于通过土地利用数据进行土地光伏潜能评估的情况，本实施例由电子设备执行。结合图1，本实施例提供的方法具体包括：
S10、从设定地理区域的土地利用数据中，提取所述区域内的多个土地类型，其中所述土地利用数据包括：所述区域内每个地理位置处的土地类型。
设定地理区域即本实施例将要进行发电量评估的地理范围，具有较大的地理面积，包括多个土地类型。该区域的土地利用数据可以理解为一张土地数据地图，其中包括该区域内每个地理位置处的土地类型以及其他土地属性。土地利用数据可以采用爬虫技术从网络资源中提取得到。
可选地，该区域内的多个土地类型包括：耕地、园地、林地、草地、屋顶、道路、滩涂和裸地等。
S20、根据每个土地类型的光伏安装成本，从所述多个土地类型中选取多个光伏可利用土地类型，所述多个光伏可利用土地类型包括：屋顶、道路，以及滩涂和裸地。
本实施考虑不同土地类型的光伏安装成本，从所述多个土地类型中选取出多个光伏可利用土地类型。可选地，光伏安装成本包括安装光伏板、光伏线路等光伏设施的成本。除屋顶外，本实施例还选取了光伏安装成本较低的三个光伏可利用土地类型：道路、滩涂和裸地。
现有技术中，受限于光伏安装成本而忽略了这三个土地类型。但事实上，这三个土地类型是客观评估区域光伏发电量不可或缺的部分。这是因为，一方面这三个土地类型具备安装光伏板和架设光伏电路的土地条件，且面积大、分布广，在大尺度区域内占据了很大比例；另一方面这三个土地类型中距离用电建筑物距离较近的部分，其光伏安装成本并不高，完全可以提供足够的光伏发电量来弥补成本。
S30、根据所述土地利用数据中的屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量Eb。
本实施例采用光伏板作为光伏发电的实现方式，理想光伏发电量是指在光伏板的转换效率为1时对应的光伏发电量。光伏板的转换效率为1，即光伏板将接收到的太阳辐射全部转化为电能。在实际应用中，这是一理想状态是不可能实现的，因此理想光伏发电量并不等于实际光伏发电量，而是用于计算最终的实际光伏发电量。
具体来说，首先从土地利用数据中提取土地类型为“屋顶”的地理位置，由这些地理位置处的土地利用数据组成屋顶分布数据。然后根据屋顶分布数据计算可安装光伏板的屋顶面积，从而进一步计算屋顶理想光伏发电量。
S40、根据所述屋顶分布数据建立屋顶周围的缓冲区，提取所述缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据。
缓冲区是指屋顶区域周围的地理区域。本实施例中首先根据屋顶分布数据建立缓冲区，缓冲区用于限定道路、以及滩涂和裸地的发电量评估范围。距离用电建筑物(即屋顶区域)越远，输电线路铺设等成本越高，因此本实施例只关注缓冲区内的道路、滩涂或裸地。
然后从缓冲区内的土地利用数据中，提取土地类型为“道路”的地理位置，由这些地理位置处的土地利用数据组成道路分布数据；提取土地类型为“滩涂”和“裸地”的地理位置，由这些地理位置处的土地利用数据组成滩涂和裸地分布数据。
S50、分别根据所述道路分布数据，以及所述滩涂和裸地分布数据，计算所述区域内的道路理想光伏发电量Er，以及滩涂和裸地理想光伏发电量Ei。
本步骤中根据任一土地类型的分布数据，计算该土地类型的理想光伏发电量，其具体实现方式同S30中的方式类似，此处不再赘述。
S60、根据所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，计算所述区域内的实际光伏发电量E。
可选地，本实施例通过光伏板转换效率P实现从理想光伏发电量到实际光伏发电量的转换，如公式(1)所示：
E＝(Eb+Er+Ei)*P (1)
具体来说，首先累加所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，得到所述区域内的理想光伏发电量(Eb+Er+Ei)。
然后用所述理想光伏发电量乘以光伏板转换效率P，得到所述区域内的实际光伏发电量E。
本实施例的技术效果是：本实施例在屋顶之外引入了道路、滩涂和裸地三种土地类型进行光伏发电量评估，拓宽了光伏发电量的评估维度，提高了大面积区域的光伏发电量评估精度。同时，通过屋顶周围的缓冲区限定道路、滩涂和裸地的评估范围，将三种土地类型的光伏安装成本控制在合理范围内，提高了发电量评估的实用性。此外，本实施例的计算只需要使用各地理位置处的土地类型，无需采集复杂的屋顶参数，降低了计算复杂性，提高了评估效率。
在上述实施例和下述实施例的基础上，本实施例对屋顶理想光伏发电量的计算过程进行细化。可选地，根据所述土地利用数据中的屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量，包括如下步骤：
S31、根据屋顶的光伏利用面积率，将屋顶划分为多个屋顶类型；其中，所述多个屋顶类型之间的光伏利用面积率互不相同。所述多个屋顶类型包括：城镇住宅屋顶、农村住宅屋顶、住宿餐饮用地屋顶、商务金融用地屋顶和其他商服用地屋顶。
光伏利用面积率是指在一定土地面积内可以安装光伏板的土地面积占土地总面积的比例。光伏利用面积率用于计算光伏可利用面积，即可以安装光伏板进行光伏发电的土地面积。光伏利用面积率越高，同一土地面积内的光伏可利用面积越大。
光伏利用面积率与建筑物地理位置和建筑物用途等多种因素相关。例如北方农村住宅以平房为主，南方农村住宅的多波式折板屋顶；又例如，建筑物为商务金融用地时，多呈现非常规屋顶，其光伏可利用面积则较低。因此，光伏利用面积率是计算屋顶理想光伏发电量的重要因素
本实施例对设定地理区域内的屋顶区域的光伏利用面积率进行了数据分析，根据不同的光伏利用面积率将屋顶这一土地类型进一步划分为多个屋顶类型，包括：城镇住宅屋顶、农村住宅屋顶、住宿餐饮用地屋顶、商务金融用地屋顶和其他商服用地屋顶。多个屋顶类型之间的光伏利用面积率互不相同。
S32、根据所述屋顶分布数据，确定每个屋顶类型的面积。
屋顶分布数据中包括每个屋顶类型的地理位置，因此根据屋顶分布数据，可以计算出每个屋顶类型的面积。
S33、用每个屋顶类型的面积乘以所述每个屋顶类型的光伏利用面积率，得到所述每个屋顶类型的光伏可利用面积。
具体来说，对于任一屋顶类型，光伏可利用面积＝屋顶类型面积*光伏利用面积率。对每个屋顶类型进行相同的计算，得到每个屋顶类型的光伏可利用面积。
S34、根据所述光伏可利用面积和太阳年辐射值，计算所述屋顶理想光伏发电量。
本实施例进行屋顶光伏板安装模拟，假设在所有屋顶类型的光伏可利用面积内都安装光伏板，计算这时能够提供的理想光伏发电量。
具体来说，首先计算在每个屋顶类型的光伏可利用面积内，以最优朝向和最优安装角度安装光伏板得到的光伏板安装面积。
光伏板安装面积指安装的光伏板可以接收太阳辐射的有效面积。本发明采用光伏板的最优朝向(朝南)和最优安装角度(33度-38度)来进行光伏板安装模拟，这时所安装的光伏板可以接收太阳辐射的有效面积最大。
然后根据所述光伏板安装面积和太阳年辐射值，计算所述每个屋顶类型的理想光伏发电量。
对于任一屋顶类型而言，理想光伏发电量＝光伏板安装面积*太阳年辐射值。
最后累加每个屋顶类型的理想光伏发电量，得到所述屋顶理想光伏发电量。
本实施例采用光伏利用面积率来计算光伏可利用面积，从而计算光伏发电量，并将屋顶细分为具有不同光伏利用面积率的屋顶类型，分别计算每个屋顶类型的光伏发电量，提高了光伏发电量的评估精度。同时采用最优朝向和最优安装角度进行光伏板安装模拟，基于统一的物理机理面模型来进行发电量评估，进一步保证了评估的合理性和精度。
在上述实施例和下述实施例的基础上，本实施例对道路理想光伏发电量，以及滩涂和裸地理想光伏发电量的计算过程进行细化。可选地，根据所述屋顶分布数据建立屋顶周围的缓冲区，提取缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据，包括如下步骤：
S41、根据所述屋顶分布数据，在屋顶区域周围建立缓冲区。
S42、根据所述缓冲区中各地理位置与所述屋顶区域之间的距离，将所述的缓冲区划分为多个级别的缓冲区；其中，所述多个级别的缓冲区与所述屋顶区域的距离互不相同。
本实施例中，首先在屋顶区域周围建立了距离屋顶区域500km的缓冲区，在该距离范围内的光伏安装成本能够满足实际生产要求。然后将缓冲区划分为5个级别的缓冲区，分别称为缓冲区1-缓冲区5，距离屋顶区域的距离分别为：100km、200km、300km、400km和500km，各缓冲区的光伏安装成本依次减小。
S43、从所述土地利用数据中，确定每个级别缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据。
从土地利用数据中，分别确定缓冲区1-缓冲区5内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据。
确定道路分布数据后，可选地，计算道路理想光伏发电量的过程包括如下步骤：
S511、根据缓冲区的光伏安装成本，为不同级别的缓冲区设置不同的缓冲区光伏利用面积率。
通常认为，距离用电建筑物越远的道路，光伏安装成本越高，光伏可利用面积越低。因此，本实施例根据缓冲区级别设置了不同的缓冲区光伏利用面积率。例如，为缓冲区1-缓冲区5分别设置1、0.8、0.6、0.4和0.2的缓冲区光伏利用面积率。
S512、根据道路的光伏安装成本，为不同道路类型设置不同的道路光伏利用面积率，所述不同道路类型包括：铁路、高速公路、省道和县道。
受交通便利程度、运输成本等因素影响，不同道路类型的光伏安装成本不同，光伏可利用面积也不同。例如，在铁路、高速公路、省道和县道中，光伏安装成本逐渐降低，光伏可利用面积逐渐增大。本实施例根据道路类型设置了不同的道路光伏利用面积率。例如，为铁路、高速公路、省道和县道分别设置1、0.8、0.6和0.4的道路光伏利用面积率。
S513、根据所述道路分布数据、所述缓冲区光伏利用面积率和所述道路光伏利用面积率，计算每个级别缓冲区内每个道路类型的光伏可利用面积。
具体来说，首先根据所述道路分布数据，确定每个级别缓冲区内每个道路类型的面积。
然后利用数字高程模型，获取道路区域内的遮挡物分布和道路坡度分布。
一方面，道路可能会被山体等遮挡物遮盖，被遮盖的道路不适合安装光伏板。另一方面，如果道路坡度太大，也不适合安装光伏板。因此，本实施例利用DEM(DigitalElevation Model，数字高程模型)获取道路区域内的遮挡物分布和道路坡度分布。遮挡物分布包括遮挡物位置，用于确定被遮挡的道路。道路坡度分布中包括道路位置和道路坡度，用于确定坡度过大的道路。
接着根据所述遮挡物分布和所述道路坡度分布，从每个级别缓冲区内每个道路类型的面积中，剔除被遮挡的道路面积，以及坡度大于预设坡度阈值的道路面积。
得到遮挡物分布和道路坡度分布后，首先确定出被遮挡的道路，以及坡度大于预设坡度阈值的道路。然后从道路面积中剔除被遮挡的道路面积，以及坡度大于40的道路面积。
最后用每个级别缓冲区内每个道路类型的面积Sr，乘以所述每个级别的缓冲区光伏利用面积率Ra，再乘以所述每个道路类型的道路光伏利用面积率Rr，得到所述每个级别缓冲区内每个道路类型的光伏可利用面积Srs。
光伏可利用面积受缓冲区光伏利用面积率和道路光伏利用面积率的综合影响。对于任一级别缓冲区内任一道路类型而言，Srs＝Sr*Ra*Rr。
S514、根据所述光伏可利用面积和太阳年辐射值，计算所述道路理想光伏发电量。
确定滩涂和裸地分布数据后，可选地，计算滩涂和裸地理想光伏发电量的过程包括如下步骤：
S521、根据所述滩涂和裸地分布数据和所述缓冲区光伏利用面积率，计算每个级别缓冲区内的滩涂和裸地光伏可利用面积。
本实施例对滩涂和裸地的光伏安装成本影响因素进行了简化，假设它们只与用电建筑物之间的距离(即缓冲区级别)有关，因此根据缓冲区光伏利用面积率，就可以不同级别的缓冲区内的滩涂和裸地光伏可利用面积。
S522、根据所述滩涂和裸地光伏可利用面积，以及太阳年辐射值，计算所述滩涂和裸地理想光伏发电量。
需要说明的是，S514中道路理想光伏发电量的计算方式，以及本步骤中与屋顶理想光伏发电量计算方式类似，在此不再赘述。
本实施例将缓冲区细分为不同级别，为不同级别缓冲区设置不同的光伏利用面积率，分别计算每个级别缓冲区内的道路理想光伏发电量，以及滩涂和裸地理想光伏发电量；同时在道路理想光伏发电量计算中，将道路细分为不同的道路类型，为不同的道路类型设置不同的光伏利用面积率，分别计算每个道路类型的理想光伏发电量。通过对光伏利用面积率的自适应调整和设置，提高了评估模型对不同土地特征的适应性，进一步提高发电量的计算精度。
图2是本发明实施例提供的另一种基于土地利用的光伏发电量评估方法的流程图。如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤一、从设定地理区域的土地利用数据中，提取屋顶分布数据；
步骤二、根据屋顶分布数据，建立屋顶周围的缓冲区；
步骤三、从土地利用数据中，提取缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据；
步骤四、分别基于屋顶分布数据、道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据进行光伏安装模拟，结合太阳年辐射值，得到区域理想光伏发电量；
步骤五、根据区域理想光伏发电量，计算区域试剂光伏发电量。
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图，如图3所示，该设备包括处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33；设备中处理器30的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器30为例；设备中的处理器30、存储器31、输入装置32和输出装置33可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器31作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法对应的程序指令/模块。处理器30通过运行存储在存储器31中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
存储器31可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器31可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器31可进一步包括相对于处理器30远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置32可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输出装置33可包括显示屏等显示设备。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现任一实施例的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案。

Claims (10)

1.一种基于土地利用的光伏发电量评估方法，其特征在于，包括：
从设定地理区域的土地利用数据中，提取所述区域内的多个土地类型，其中所述土地利用数据包括：所述区域内每个地理位置处的土地类型；
根据每个土地类型的光伏安装成本，从所述多个土地类型中选取多个光伏可利用土地类型，所述多个光伏可利用土地类型包括：屋顶、道路，以及滩涂和裸地；
根据所述土地利用数据中的屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量；
根据所述屋顶分布数据建立屋顶周围的缓冲区，提取所述缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据；
分别根据所述道路分布数据，以及所述滩涂和裸地分布数据，计算所述区域内的道路理想光伏发电量、滩涂和裸地理想光伏发电量；
根据所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，计算所述区域内的实际光伏发电量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述土地利用数据中的屋顶分布数据，计算所述区域内的屋顶理想光伏发电量，包括：
根据屋顶的光伏利用面积率，将屋顶划分为多个屋顶类型；其中，所述多个屋顶类型之间的光伏利用面积率互不相同，所述多个屋顶类型包括：城镇住宅屋顶、农村住宅屋顶、住宿餐饮用地屋顶、商务金融用地屋顶和其他商服用地屋顶；
根据所述屋顶分布数据，确定每个屋顶类型的面积；
用每个屋顶类型的面积乘以所述每个屋顶类型的光伏利用面积率，得到所述每个屋顶类型的光伏可利用面积；
根据所述光伏可利用面积和太阳年辐射值，计算所述屋顶理想光伏发电量。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述屋顶分布数据建立屋顶周围的缓冲区，提取缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据，包括：
根据所述屋顶分布数据，在屋顶区域周围建立缓冲区；
根据所述缓冲区中各地理位置与所述屋顶区域之间的距离，将所述的缓冲区划分为多个级别的缓冲区；其中，所述多个级别的缓冲区与所述屋顶区域的距离互不相同；
从所述土地利用数据中，确定每个级别缓冲区内的道路分布数据，以及滩涂和裸地分布数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，分别根据所述道路分布数据，以及所述滩涂和裸地分布数据，计算所述区域内的道路理想光伏发电量，以及滩涂和裸地理想光伏发电量，包括：
根据缓冲区的光伏安装成本，为不同级别的缓冲区设置不同的缓冲区光伏利用面积率；
根据道路的光伏安装成本，为不同道路类型设置不同的道路光伏利用面积率，所述不同道路类型包括：铁路、高速公路、省道和县道；
根据所述道路分布数据、所述缓冲区光伏利用面积率和所述道路光伏利用面积率，计算每个级别缓冲区内每个道路类型的光伏可利用面积；
根据所述光伏可利用面积和太阳年辐射值，计算所述道路理想光伏发电量。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述道路分布数据、所述缓冲区光伏利用面积率和所述道路光伏利用面积率，计算每个级别缓冲区内每个道路类型的光伏可利用面积，包括：
根据所述道路分布数据，确定每个级别缓冲区内每个道路类型的面积；
利用数字高程模型，获取道路区域内的遮挡物分布和道路坡度分布；
根据所述遮挡物分布和所述道路坡度分布，从每个级别缓冲区内每个道路类型的面积中，剔除被遮挡的道路面积，以及坡度大于预设坡度阈值的道路面积；
用每个级别缓冲区内每个道路类型的剔除后面积，乘以所述每个级别的缓冲区光伏利用面积率，再乘以所述每个道路类型的道路光伏利用面积率，得到所述每个级别缓冲区内每个道路类型的光伏可利用面积。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据缓冲区的光伏安装成本，为不同级别的缓冲区设置不同的缓冲区光伏利用面积率之后，还包括：
根据所述滩涂和裸地分布数据和所述缓冲区光伏利用面积率，计算每个级别缓冲区内的滩涂和裸地光伏可利用面积；
根据所述滩涂和裸地光伏可利用面积，以及太阳年辐射值，计算所述滩涂和裸地理想光伏发电量。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述光伏可利用面积和太阳年辐射值，计算所述屋顶理想光伏发电量，包括：
计算在每个屋顶类型的光伏可利用面积内，以最优朝向和最优安装角度安装光伏板得到的光伏板安装面积；
根据所述光伏板安装面积和太阳年辐射值，计算所述每个屋顶类型的理想光伏发电量；
累加每个屋顶类型的理想光伏发电量，得到所述屋顶理想光伏发电量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，计算所述区域内的实际光伏发电量，包括：
累加所述多个光伏可利用土地类型的理想光伏发电量，得到所述区域内的理想光伏发电量；
用所述理想光伏发电量乘以光伏板转换效率，得到所述区域内的实际光伏发电量。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的一种基于土地利用的光伏发电量评估方法。
CN202111492876.9A 2021-12-08 2021-12-08 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质 Active CN114140010B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111492876.9A CN114140010B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111492876.9A CN114140010B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114140010A true CN114140010A (zh) 2022-03-04
CN114140010B CN114140010B (zh) 2023-11-03

Family

ID=80385289

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111492876.9A Active CN114140010B (zh) 2021-12-08 2021-12-08 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114140010B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103440526A (zh) * 2013-07-05 2013-12-11 北京建筑大学 一种基于建筑信息模型的发电预测方法和装置
CN106021934A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 天津大学 一种区域可利用太阳能资源评估方法
CN207251222U (zh) * 2017-08-18 2018-04-17 北京博大水务有限公司 分布式光伏发电与市电协同供电的sbr污水处理系统
CN109004667A (zh) * 2018-06-19 2018-12-14 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 光伏接入容量确定方法及设备
CN109345129A (zh) * 2018-10-12 2019-02-15 许继集团有限公司 一种光伏发电站健康状态评估方法和系统
WO2020035637A1 (fr) * 2018-08-17 2020-02-20 Noveltis Procédé de détermination du potentiel énergétique d'une toiture d'un bâtiment
CN111539055A (zh) * 2020-04-29 2020-08-14 武汉理工大学 一种多感知智能光伏屋顶及其设计方法、设计系统
CN113221222A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 中国计量大学上虞高等研究院有限公司 建筑物屋顶光伏板排布方法
CN113657789A (zh) * 2021-08-24 2021-11-16 国网（天津）综合能源服务有限公司 一种分布式光伏屋顶资源多维评估方法
CN113763202A (zh) * 2020-06-05 2021-12-07 江苏旭力新能源发展有限公司 一种光伏电站发电量的计算方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103440526A (zh) * 2013-07-05 2013-12-11 北京建筑大学 一种基于建筑信息模型的发电预测方法和装置
CN106021934A (zh) * 2016-05-23 2016-10-12 天津大学 一种区域可利用太阳能资源评估方法
CN207251222U (zh) * 2017-08-18 2018-04-17 北京博大水务有限公司 分布式光伏发电与市电协同供电的sbr污水处理系统
CN109004667A (zh) * 2018-06-19 2018-12-14 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 光伏接入容量确定方法及设备
WO2020035637A1 (fr) * 2018-08-17 2020-02-20 Noveltis Procédé de détermination du potentiel énergétique d'une toiture d'un bâtiment
CN109345129A (zh) * 2018-10-12 2019-02-15 许继集团有限公司 一种光伏发电站健康状态评估方法和系统
CN111539055A (zh) * 2020-04-29 2020-08-14 武汉理工大学 一种多感知智能光伏屋顶及其设计方法、设计系统
CN113763202A (zh) * 2020-06-05 2021-12-07 江苏旭力新能源发展有限公司 一种光伏电站发电量的计算方法
CN113221222A (zh) * 2021-05-10 2021-08-06 中国计量大学上虞高等研究院有限公司 建筑物屋顶光伏板排布方法
CN113657789A (zh) * 2021-08-24 2021-11-16 国网（天津）综合能源服务有限公司 一种分布式光伏屋顶资源多维评估方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
A ZAHEDI: "Developing a method to accurately estimate the electricity cost of grid-connected solar PV in Bangkok", 《2014 INTERNATIONAL CONFERENCE AND UTILITY EXHIBITION ON GREEN ENERGY FOR SUSTAINABLE DEVELOPMENT (ICUE)》 *
张华;王立雄;李卓;: "城市建筑屋顶光伏利用潜力评估方法及其应用", 城市问题, no. 02 *
童昕等: "混合功能社区对分布式光伏应用的影响", 《应用基础与工程科学学报》, vol. 25, no. 4, pages 793 - 804 *
韩丹等: "公路服务区的太阳能整体化开发潜力分析-以太原高速公路太原服务区为例", 《建筑节能》, no. 8, pages 34 - 40 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN114140010B (zh) 2023-11-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Zhang et al. Impact of urban block typology on building solar potential and energy use efficiency in tropical high-density city
Wegertseder et al. Combining solar resource mapping and energy system integration methods for realistic valuation of urban solar energy potential
Melius et al. Estimating rooftop suitability for PV: a review of methods, patents, and validation techniques
Wu et al. Evaluating the effects of land use and cover change on the decrease of surface wind speed over China in recent 30 years using a statistical downscaling method
Eicker et al. Energy performance assessment in urban planning competitions
Zhong et al. Assessment of solar photovoltaic potentials on urban noise barriers using street-view imagery
Boz et al. An automated model for rooftop PV systems assessment in ArcGIS using LIDAR.
Li et al. Improving the energy production of roof-top solar PV systems through roof design
Xydis A techno-economic and spatial analysis for the optimal planning of wind energy in Kythira island, Greece
Mutani et al. Buildings’ energy consumption, energy savings potential and the availability of renewable energy sources in urban spaces
Abd Alla et al. An innovative approach to local solar energy planning in Riva Trigoso, Italy
Thai et al. Challenges estimating distributed solar potential with utilization factors: California universities case study
Deltenre et al. Techno‐economic comparison of rooftop‐mounted PVs and small wind turbines: a case study for Brussels
CN113780795A (zh) 基于参数化分析的校园建筑光伏潜力评估方法
CN114140010B (zh) 基于土地利用的光伏发电量评估方法、设备和存储介质
CN117094521A (zh) 一种光伏电站智能选址方法
CN116205374A (zh) 一种城区太阳能利用资源评估及开发潜力分析方法
Bosisio et al. A GIS-based approach to assessing large-scale building-integrated photovoltaic generation: a case study of Milan, Italy
Yang et al. Joint probability study of destructive factors related to the “Triad” phenomenon during typhoon events in the coastal regions: Taking Jiangsu Province as an example
CN114022217A (zh) 分布式光伏发电投资收益计算方法、装置、设备及介质
Davybida et al. Using GIS and SDSS Tools in the Design of a Photovoltaic System for a Built-up Roof
Kutlu Technical potential of rooftop solar photovoltaic for Ankara: A preliminary study
Mohammadirad et al. Optimal configuration of a mega-solar farm considering the landscape
Zhong et al. Assessing Solar Photovoltaic Potential Using LiDAR and GIS Modeling
CN113935585A (zh) 分布式光伏可开发潜力评估系统、方法、装置及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant