Las cifras de la industria muestran que la tasa global de instalaciones de energía solar creció un 30 por ciento en un año reciente, y el costo promedio de instalación solar ha caído de $ 7 por vatio a $ 2.8 por vatio, lo que hace que la energía solar en la azotea sea atractiva para muchos más propietarios de viviendas. PeroEl progreso de las instalaciones en los techos a menudo se ralentiza debido a la escasez de profesionales capacitados que deben usar herramientas costosas para realizar evaluaciones de estructura intensivas en mano de obra una por una, dicen los científicos de la Universidad de Massachusetts Amherst.
Para automatizar el proceso en la actualidad, dicen que los investigadores del Colegio de Información y Ciencias de la Computación UMass Amherst CICS dirigidos por Prashant Shenoy y Subhransu Maji, requieren costosos mapas aéreos tridimensionales que utilizan la tecnología LIDAR que no está disponible para muchas áreas. Ahora su equipo estáproponiendo un nuevo enfoque basado en datos que utiliza técnicas de aprendizaje automático e imágenes satelitales ampliamente disponibles para identificar los techos que tienen el mayor potencial para producir energía solar rentable.
Shenoy, Maji y sus colegas están presentando su nueva herramienta "DeepRoof" esta semana en la 25ª Conferencia de la Asociación para la Maquinaria de Computación de Interés Especial en Descubrimiento de Conocimiento y Minería de Datos ACM SIGKDD en Anchorage, Alaska.
Como señala Stephen Lee, estudiante de doctorado en CICS y autor principal, "La estimación del potencial solar de un techo puede beneficiar sustancialmente a los propietarios que deciden adoptar la energía solar", pero "las herramientas automatizadas actuales funcionan solo para ciudades y pueblos dondeLos datos LIDAR están disponibles, lo que limita su alcance a unos pocos lugares en el mundo ".
El nuevo enfoque DeepRoof basado en datos aprovecha los avances recientes en las técnicas de visión por computadora y utiliza imágenes satelitales para determinar con precisión la geometría del techo, las estructuras cercanas y los árboles que afectan el potencial solar del techo ". Las estimaciones de DeepRoof pueden usarse para identificar el idealubicaciones en el techo para instalar paneles solares ", agrega Lee.
El equipo entrenó a DeepRoof usando diferentes formas y tamaños de techos de seis ciudades diferentes para reconocer y extraer segmentos de techos planos, dice Lee. Los resultados muestran que DeepRoof puede identificar el potencial solar de los techos con un 91 por ciento de precisión. Además, la herramienta se puede escalarpara analizar automáticamente las imágenes satelitales de una ciudad entera para identificar todos los techos de los edificios con el mayor potencial solar.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Massachusetts en Amherst . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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