中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址

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中科星图GVE（案例）——AI实现光伏选址

简介

光伏选址是一项复杂而重要的任务，需要考虑多个因素，包括地形地貌、气候条件、土地利用情况、附近电网的容量和可靠性等。人工智能可以帮助优化光伏选址过程，以下是一些AI算法和技术可以应用于光伏选址：

1. 数据分析和模型预测：使用机器学习算法对大量的历史气象数据和土地利用数据进行分析，建立气候条件和土地适宜度的预测模型。这些模型可以预测未来一段时间内的太阳辐射量、气温、湿度等参数，并根据这些参数评估不同地点的光伏发电潜力。
2. 地图和遥感数据处理：使用遥感技术获取高分辨率的地貌和土地利用数据，并结合地理信息系统（GIS）技术进行处理和分析。这些数据可以帮助确定地面坡度、朝向等地貌因素，以及土地利用类型、用地限制等因素，为光伏选址提供参考。
3. 电网容量和可靠性分析：使用智能算法对电网数据进行处理和分析，评估附近电网的容量和稳定性。同时，可以考虑电网的输电损耗和电力质量等因素，以便在选址过程中考虑到电网的适应性。
4. 多因素优化算法：使用多目标优化算法，考虑多个因素的权衡和平衡，以找到最佳的光伏选址方案。这些算法可以考虑到太阳辐射量、土地适宜度、电网可靠性等因素，并给出一系列最优选址方案供决策者选择。

上述算法和技术可以结合使用，形成一个综合的光伏选址决策支持系统。通过人工智能的辅助，可以加快选址过程，提高选址的准确性和效率，为光伏发电项目的规划和建设提供科学依据。

函数

gve.Services.AI.PhotovoltaicLocationDetection(image)

光伏选址

方法参数

- image( Image )

image实例

返回值: FeatureCollection

代码

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/**
 * @File    :   AI_PhotovoltaicLocation_Detection
 * @Time    :   2024/08/26
 * @Author  :   GEOVIS Earth Brain
 * @Version :   0.1.0
 * @Contact :   中国(安徽)自由贸易试验区合肥市高新区望江西路900号中安创谷科技园一期A1楼36层
 * @License :   (C)Copyright 中科星图数字地球合肥有限公司 版权所有
 * @Desc    :   光伏选址
 * @Name    :   光伏选址
 */
/** */

// 获取geometry对象
var geometry= gve.Geometry.Polygon([
    [[116.34732521886622,39.83888212842362],
    [116.35886574653512,39.83888212842362],
    [116.35886574653512,39.83038811240695],
    [116.34732521886622,39.83038811240695],
    [116.34732521886622,39.83888212842362]]
]);
  var source = "Base_Image_V2024_1";
  
  // 指定分辨率，外扩等
  //@Ignore
  var option = {};
  
  // 获取指定区域tif数据
  var image = gve.Image.fromGeometry(geometry, source,  option);
          
  // 获取建筑物的FeatureCollection
  var photovoltaicLocationFeatureCol = gve.Services.AI.PhotovoltaicLocationDetection(image)
  
  var style = { color: '#4a90e2', fillColor: '#f3eb07' };
  
  Map.centerObject(photovoltaicLocationFeatureCol)
  Map.addLayer(photovoltaicLocationFeatureCol, { style: style });

结果

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本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-10-14，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看模型数据算法优化人工智能

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