論文の概要: Spatial Distribution of Solar PV Deployment: An Application of the
Region-Based Convolutional Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08287v1
- Date: Sun, 17 Jul 2022 21:03:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 09:55:43.364678
- Title: Spatial Distribution of Solar PV Deployment: An Application of the
Region-Based Convolutional Neural Network
- Title（参考訳）: 太陽電池展開の空間分布 : 領域型畳み込みニューラルネットワークの応用
- Authors: Serena Y. Kim, Koushik Ganesan, Crystal Soderman, Raven O'Rourke
- Abstract要約: 2021年現在、コロラド州の屋根面積の2.5%はソーラーパネルで覆われている。
PV-to-roof面積比は、ソーラーPVのスケジュール、賃貸者の割合、多戸建て住宅、冬季の気象リスクに大きく依存している。
ソーラー展開の重要な予測要因を知ることで、ビジネスや政策決定をよりよく知ることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive analysis of the social and environmental
determinants of solar photovoltaic (PV) deployment rates in Colorado, USA.
Using 652,795 satellite imagery and computer vision frameworks based on a
convolutional neural network, we estimated the proportion of households with
solar PV systems and the roof areas covered by solar panels. At the census
block group level, 7% of Coloradan households have a rooftop PV system, and
2.5% of roof areas in Colorado are covered by solar panels as of 2021. Our
machine learning models predict solar PV deployment based on 43 natural and
social characteristics of neighborhoods. Using four algorithms (Random Forest,
CATBoost, LightGBM, XGBoost), we find that the share of Democratic party votes,
hail risks, strong wind risks, median home value, and solar PV permitting
timelines are the most important predictors of solar PV count per household. In
addition to the size of the houses, PV-to-roof area ratio is highly dependent
on solar PV permitting timelines, proportion of renters and multifamily
housing, and winter weather risks. We also find racial and ethnic disparities
in rooftop solar deployment. The average marginal effects of median household
income on solar deployment are lower in communities with a greater proportion
of African American and Hispanic residents and are higher in communities with a
greater proportion of White and Asian residents. In the ongoing energy
transition, knowing the key predictors of solar deployment can better inform
business and policy decision making for more efficient and equitable grid
infrastructure investment and distributed energy resource management.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,米国コロラド州における太陽光発電(PV)導入率の社会的および環境決定要因の包括的分析を行う。
畳み込みニューラルネットワークに基づく652,795の衛星画像とコンピュータビジョンの枠組みを用いて、太陽太陽光発電システムとソーラーパネルで覆われた屋根面積の世帯の割合を推定した。
クロラダンの世帯の7%は屋上太陽光発電システムを持っており、コロラド州の屋根面積の2.5%は2021年の時点でソーラーパネルで覆われている。
我々の機械学習モデルは、近隣地域の43の自然・社会的特性に基づいてソーラーPVの展開を予測する。
4つのアルゴリズム (Random Forest, CATBoost, LightGBM, XGBoost) を用いて, 世帯ごとの太陽光発電数予測には, 民主党の票率, 被害リスク, 強風リスク, 中央値, 太陽光発電許可期間の4つが重要となる。
住宅の大きさに加えて、太陽光発電と屋根面積の比率は、日時、賃貸者の割合、多世帯住宅、冬季の気象リスクに大きく依存している。
また、屋上ソーラーの配備では人種や民族の格差も見つかります。
平均的な世帯所得が太陽の展開に与える影響は、アフリカ系アメリカ人とヒスパニック系住民の比率が高い地域社会において低く、白人とアジア系住民の比率が高い地域社会では高い。
進行中のエネルギー移行において、ソーラー展開の鍵となる予測因子を知ることは、より効率的で公平なグリッドインフラ投資と分散エネルギー資源管理のためにビジネスや政策決定により良い情報を与えることができる。
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