【產(chǎn)通社，8月23日訊】中國(guó)科學(xué)院（Chinese Academy of Sciences）官網(wǎng)消息，隨著能源轉(zhuǎn)型和碳中和目標(biāo)推進(jìn)，屋頂光伏作為分布式光伏的重要補(bǔ)充得到迅速發(fā)展。屋頂光伏存在統(tǒng)計(jì)困難、開(kāi)發(fā)潛力難以評(píng)估等問(wèn)題，因此精準(zhǔn)評(píng)估屋頂光伏潛力有助于制定科學(xué)的發(fā)展目標(biāo)和規(guī)劃，優(yōu)化資源配置，避免資源浪費(fèi)，從而促進(jìn)地區(qū)能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和綠色發(fā)展。衛(wèi)星遙感技術(shù)作為觀察地球的“第三只眼”，是精準(zhǔn)識(shí)別屋頂和光伏的關(guān)鍵。

中國(guó)科學(xué)院青島生物能源與過(guò)程研究所泛能源大數(shù)據(jù)與戰(zhàn)略研究中心提出了識(shí)別衛(wèi)星遙感圖像的集成多注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)MANet。MANet是基于編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)的語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)，融合了空間自注意力模塊（SSAM）和通道注意力模塊（CARM）。其中，SSAM用于提取全局上下文信息，幫助模型更全面地理解目標(biāo)對(duì)象及其周?chē)h(huán)境；而CARM側(cè)重自適應(yīng)地學(xué)習(xí)通道權(quán)重進(jìn)行特征校準(zhǔn)，突出重要信息并抑制冗余信息，提高分割精度。相較同類(lèi)模型，MANet對(duì)屋頂和光伏分割的精度指標(biāo)分別提升了1.93%和0.9%，展現(xiàn)出優(yōu)異的預(yù)測(cè)能力。

該團(tuán)隊(duì)利用MANet，設(shè)計(jì)了雙分支架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)光伏和屋頂?shù)耐阶R(shí)別，通過(guò)差分可精準(zhǔn)得到未部署光伏的屋頂面積。這一技術(shù)在屋頂光伏裝機(jī)容量潛力評(píng)估中得到了檢驗(yàn)，為該地區(qū)新能源規(guī)劃提供了參考，展現(xiàn)了人工智能在新能源監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用價(jià)值。

近期，相關(guān)研究成果以Development assessment of regional rooftop photovoltaics based on remote sensing and deep learning為題，發(fā)表在《應(yīng)用能源》（Applied Energy）上。研究工作得到山東能源研究院、中國(guó)工程科技發(fā)展戰(zhàn)略山東研究院以及山東省自然科學(xué)基金的支持。

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