李濘呂,趙方凱,陳利頂,2,*

1 云南大學(xué)生態(tài)與環(huán)境學(xué)院,昆明 650500

2 中國科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100085

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,碳排放激增導(dǎo)致的氣候變暖問題已是當(dāng)前全球面臨的最大挑戰(zhàn)之一,如何實(shí)現(xiàn)碳中和被紛紛納入世界各國的未來發(fā)展規(guī)劃[1]。可再生能源的開發(fā)利用是實(shí)現(xiàn)凈零排放的必然選擇,預(yù)計(jì)在達(dá)到全球碳中和目標(biāo)時(shí),可再生能源在一次能源中的占比將由當(dāng)前的14%提升至60%[2]。其中太陽能是最具潛力的可再生能源,每兩小時(shí)到達(dá)地球表面的太陽輻射能量就能滿足全球一年的能源需求[3]。光伏發(fā)電技術(shù)能夠?qū)⒇S富的太陽能資源轉(zhuǎn)化為電能,隨著技術(shù)日益提升和成本不斷降低,預(yù)計(jì)2050年光伏能源將滿足全球25%—49%的用電需求[4],因而光伏能源部署是能源轉(zhuǎn)型進(jìn)程中不可或缺的部分。

城市建筑屋頂作為一種閑置的土地資源是發(fā)展光伏發(fā)電的潛在重要場所之一。2021年以建筑屋頂光伏為主的分布式光伏發(fā)電市場在總光伏市場中的占比超過50%[5],相較于其他發(fā)電方式,建筑屋頂光伏不僅提高了土地利用效率、降低了土地利用成本,也避免了因光伏電站建設(shè)帶來的生態(tài)干擾。此外,建筑屋頂光伏具有布設(shè)靈活性高、就近消納能力強(qiáng)、能源利用效率高和生命周期碳排放低等特點(diǎn)。根據(jù)國家能源局光伏新增裝機(jī)量數(shù)據(jù)[6],2013—2021年我國建筑屋頂光伏年碳減排總量從0.10 Mt/a左右升高至12.18 Mt/a左右,累計(jì)碳減排總量達(dá)到了46.18 Mt。隨著建筑屋頂光伏市場占比持續(xù)上升,通過建筑屋頂光伏發(fā)電供應(yīng)脫碳電力將成為實(shí)現(xiàn)城市碳中和的主要路徑[7]。

建筑屋頂光伏在我國還處于高速發(fā)展推廣時(shí)期,許多建筑屋頂資源尚待開發(fā),因而對建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行精確評估具有重要意義。由于建筑環(huán)境的復(fù)雜性,建筑屋頂光伏的發(fā)電潛力在建成區(qū)分布極為不均[8]。從不同尺度對建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評估并進(jìn)行空間制圖,一方面能夠?yàn)榻ㄖ茉匆?guī)劃和智能電網(wǎng)構(gòu)建提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù),另一方面也可為光伏能源發(fā)展目標(biāo)、屋頂光伏政策制定和經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)評估提供理論和數(shù)據(jù)支撐。本文旨在系統(tǒng)闡述建筑屋頂光伏發(fā)電潛力影響因素以及現(xiàn)有建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估方法和模型,針對當(dāng)前模型和方法的應(yīng)用及存在的問題對未來研究方向和發(fā)展重點(diǎn)進(jìn)行總結(jié),以期為推動(dòng)我國城市建筑屋頂光伏發(fā)電有序開發(fā)、提升城市碳中和潛力提供參考。

1 城市建筑屋頂光伏發(fā)電潛力影響因素

建筑屋頂光伏發(fā)電的潛力主要取決于三個(gè)方面:物理潛力、地理潛力和技術(shù)潛力[9]。物理潛力是指建筑區(qū)域能夠接收的水平面太陽總輻射,是評估區(qū)域光伏可利用性的首要基礎(chǔ)條件。地理潛力以水平面輻射為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),通過考慮建筑環(huán)境和安裝規(guī)范對實(shí)際太陽輻射的影響,計(jì)算建筑屋頂光伏可接收的實(shí)際總太陽輻射。技術(shù)潛力則主要取決于光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率,直接影響建筑屋頂光伏的可推廣性。建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估概括如下(圖1)。

圖1 建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估Fig.1 A hierarchical approach to rooftop solar photovoltaic electrical potential estimation

1.1 物理影響因素

太陽輻射穿過大氣會(huì)發(fā)生吸收和散射現(xiàn)象,一部分輻射直接到達(dá)地表稱為直接輻射,另一部分經(jīng)大氣發(fā)生散射再通過多次反射到達(dá)地表稱為散射輻射,兩者之和為水平面總輻射[10]。影響太陽輻射的主要因素為大氣質(zhì)量和大氣組成[11—12]。大氣質(zhì)量由海拔和太陽位置決定,海拔越高水平面總輻射也就越高,太陽位置則隨著時(shí)間不斷地發(fā)生變化。對于特定地理位置來說,其特定時(shí)間或者時(shí)間段內(nèi)太陽輻射在理想條件下相同,但如果大氣中含有大量云、水蒸氣和塵埃,則會(huì)大大減弱地表輻照度,因而水平太陽輻射也受氣候條件以及大氣能見度等因素的影響。

1.2 地理影響因素

除了考慮物理因素以外,復(fù)雜的建筑環(huán)境對太陽輻射的影響也不容忽視,地理影響因素主要包括陰影遮擋、建筑屋頂特征和屋頂其他用途[13]。陰影遮擋包括地形遮擋、建筑遮擋和樹木遮擋三個(gè)部分,陰影遮擋可以削減太陽輻射,從而降低光伏發(fā)電效率。屋頂特征包括屋頂面積、傾角和朝向,屋頂面積決定了光伏陣列的安裝上限[14],屋頂傾角和朝向則決定了光伏陣列能夠接收的實(shí)際太陽輻射量。屋頂其他功能設(shè)施會(huì)改變屋頂可用于光伏發(fā)電的面積,例如女兒墻、電梯間、通風(fēng)井和中央空調(diào)機(jī)組占用[15]。根據(jù)建筑屋頂光伏安裝規(guī)范[16],光伏安裝有效面積需綜合考慮光伏電池板大小和傾角、屋面形狀、光伏陣列對齊方式、維護(hù)間隔、最小連續(xù)面積、最小太陽輻射強(qiáng)度、屋頂承重和屋檐安全距離等因素的影響,因此需要根據(jù)實(shí)際情況優(yōu)化光伏布局,以達(dá)到實(shí)際安裝有效面積最大化的目的。此外,光伏陣列會(huì)接收一部分來自周圍建筑環(huán)境的反射輻射,能夠補(bǔ)償部分屋頂光伏接收的太陽輻射損失。

1.3 技術(shù)影響因素

光伏發(fā)電系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)換效率決定了光伏系統(tǒng)最終將實(shí)際接收的太陽輻射轉(zhuǎn)換為電能的總量,主要受內(nèi)部因素和外部因素的共同影響[17]。內(nèi)部因素影響光伏組件效率,主要包括電池材料、電池生產(chǎn)技術(shù)和光伏組件技術(shù)等因素。而外部因素影響系統(tǒng)效率,主要包括污塵損失、組件適配性損失、組件老化損失、線纜損失和設(shè)備損耗等因素。不同地區(qū)建筑屋頂光伏發(fā)電系統(tǒng)的建立即使采用同類光伏組件,受外部因素差異影響,其最終發(fā)電效率也會(huì)存在較大差異。

2 數(shù)據(jù)來源和分析策略

本文基于“知網(wǎng)中國數(shù)據(jù)庫”和“Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫”對關(guān)鍵文獻(xiàn)進(jìn)行檢索篩選。其中,中文專業(yè)檢索式為“SU=(城市屋頂+街區(qū)+建筑) * (太陽能光伏發(fā)電潛力+太陽能光伏利用潛力+太陽能潛力) * (評估+制圖+研究+分析)”;英文高級檢索式為“TS=((′rooftop photovoltaic′ or ′rooftop solar photovoltaic′) and (′mapping′ or ′assessment′ or ′estimation′ or ′quantification′))”,時(shí)間范圍為2000年1月—2022年6月,共檢索到中文文獻(xiàn)13篇,英文文獻(xiàn)400篇。根據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)選取出93篇核心文獻(xiàn),篩選標(biāo)準(zhǔn)包括:1)研究內(nèi)容至少包括建筑屋頂光伏物理潛力和地理潛力評估兩個(gè)部分;2)研究方法為采樣法、全面評估法和機(jī)器學(xué)習(xí)法。結(jié)果表明2005年以前建筑屋頂光伏發(fā)電潛力研究較少,2005年以后呈現(xiàn)逐年增長趨勢(圖2)。早期研究主要基于采樣法對建筑屋頂太陽能光伏潛力進(jìn)行評估;2005—2010年,遙感技術(shù)的成熟促進(jìn)了全面評估法的應(yīng)用;2010—2015年隨著空間數(shù)據(jù)的不斷累積,以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)法開始得到發(fā)展。城市建筑屋頂光伏發(fā)電潛力的研究主要分布在太陽能光伏普及率較高的歐洲區(qū)域,其次為北美洲和亞太地區(qū),而我國則處于快速發(fā)展時(shí)期。

圖2 文獻(xiàn)數(shù)量和評估方法的區(qū)域分布Fig.2 The literature quantity and geographic distribution of methodology

3 城市建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估方法與模型

3.1 評估方法

3.1.1采樣法

在空間數(shù)據(jù)缺乏或進(jìn)行大尺度評估時(shí),根據(jù)建筑特征和功能對代表性建筑進(jìn)行分類,通過分層采樣評估不同代表性建筑的屋頂可利用性,以計(jì)算大尺度建筑屋頂光伏發(fā)電潛力的方法稱為采樣法,包括簡單采樣法和多元采樣法。簡單采樣法根據(jù)建筑特征和功能將建筑進(jìn)行分類,對不同類型建筑屋頂可利用性進(jìn)行抽樣調(diào)查,最終確定屋頂可利用系數(shù)并進(jìn)行推廣。國際能源署(IEA)[18]將屋頂可利用性分為建筑適宜性和輻射適宜性,根據(jù)IEA成員國的加權(quán)平均數(shù)據(jù)得出建筑屋頂可利用系數(shù)取值為0.4,該類方法在早期的評估研究中被廣泛采納。一些研究通過文獻(xiàn)綜述方法[19—20],直接采用多個(gè)研究區(qū)屋頂可利用系數(shù)平均值進(jìn)行建筑屋頂光伏發(fā)電潛力快速評估。但是不同研究區(qū)建筑建造文化、政策和氣候背景差異較大,因而屋頂可利用系數(shù)取值具有地區(qū)差異[21—23]。即便是同一功能型建筑,其取值差異也較為明顯[15,24—25]。為了提高采樣法的精確度,一些研究不僅根據(jù)建筑功能進(jìn)行分層抽樣,同時(shí)綜合考慮屋頂類型[18]和建筑形態(tài)[26],分別計(jì)算不同類型建筑屋頂?shù)目衫孟禂?shù),以獲取更為精確的評估結(jié)果。此外,將人口密度和建筑密度等更多因素納入可利用屋頂評估的多元采樣法也可進(jìn)一步提高預(yù)測精度,但其評估成本也隨之提高[9]。

3.1.2全面評估法

全面評估法是基于地理空間數(shù)據(jù)建立三維模型,精確刻畫建筑復(fù)雜環(huán)境,獲取屋頂特征、陰影遮擋以及屋頂其他用途等參數(shù),結(jié)合物理和經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蛯ㄖ蓓敼夥l(fā)電潛力進(jìn)行評估的方法。當(dāng)前,基于建筑三維模型的地理潛能評估,可直接通過計(jì)算太陽相對位置,根據(jù)太陽輻射模型獲取建筑面每小時(shí)的太陽輻射量[27—30],但由于三維數(shù)據(jù)獲取成本較高,該類研究大多都在小尺度范圍內(nèi)進(jìn)行評估。在缺乏三維數(shù)據(jù)或進(jìn)行更大尺度評估時(shí),常用2.5維數(shù)據(jù)進(jìn)行評估,2.5維數(shù)據(jù)僅含建筑高度,且將復(fù)雜建筑形態(tài)簡化為長方體,其評估技術(shù)手段和模型與三維數(shù)據(jù)基本一致,數(shù)據(jù)成本和時(shí)間成本較低,但評估結(jié)果的精度低于三維模型,忽略了建筑屋頂形態(tài)和傾角對太陽能潛力的影響。此外,二維數(shù)據(jù)也常被用于大尺度的評估工作,但由于缺乏高度信息,因而評估結(jié)果忽略了地理因素的影響[31]。為了降低計(jì)算成本并保證較高的評估精度,一些研究結(jié)合多源數(shù)據(jù)優(yōu)化評估流程,如利用不同分辨率數(shù)字地形模型分別評估建筑和山體陰影[32]、先篩選可利用屋頂再進(jìn)行太陽輻射計(jì)算[33—37]。此外,利用Arcgis、RADIANCE/DAYSIM和v.sun等軟件可自動(dòng)提取屋頂傾角和朝向、陰影、屋頂形狀和建筑輪廓等信息,進(jìn)一步降低技術(shù)成本[30,38—42]。

3.1.3機(jī)器學(xué)習(xí)法

機(jī)器學(xué)習(xí)法以地理空間數(shù)據(jù)、氣候數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)為輸入變量,進(jìn)行水平太陽輻射估算、屋頂和建筑特征預(yù)測、發(fā)電量預(yù)測以及建筑輪廓提取,從而對建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評估。該方法發(fā)展初期基于線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測,以規(guī)避高成本瓶頸[41,43—44]。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)進(jìn)步,機(jī)器學(xué)習(xí)算法得到廣泛運(yùn)用和發(fā)展。Assouline等[45]將支持向量機(jī)和GIS相結(jié)合,以建筑特征為輸入變量預(yù)測地理潛能相關(guān)因子,進(jìn)而對瑞士1901個(gè)市鎮(zhèn)的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評估;在此基礎(chǔ)上利用隨機(jī)森林算法對瑞士建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行更高空間分辨率(200 m)的評估與制圖[46],通過考慮屋頂形態(tài)對太陽輻射的影響,使得評估結(jié)果更加精確。此外,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法結(jié)合高清衛(wèi)星影像可精確提取建筑屋頂和上層結(jié)構(gòu)輪廓,相較于其他算法其數(shù)據(jù)成本更低且提取精度更高[47]。在進(jìn)行不同尺度研究時(shí)需要權(quán)衡不同算法的計(jì)算成本和預(yù)測精度,通過比較多個(gè)算法后得出隨機(jī)森林算法比較適合局域尺度研究[48],極限梯度提升算法更適用于區(qū)域尺度和全球尺度研究[49]。

3.2 建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估模型

3.2.1太陽輻射潛力評估模型

太陽輻射潛力模型可對水平面太陽輻射進(jìn)行計(jì)算,主要包括經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ秃臀锢砟Ｐ蛢深悺＝?jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ㄟ^建立太陽輻射和氣候?qū)W要素關(guān)系統(tǒng)計(jì)方程估算水平面太陽輻射,常用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑锳ngstrom[50]提出的日照百分率模型(式1)。該模型基于日照時(shí)數(shù)和可日照時(shí)數(shù)(duration of possible sunshine)對水平面總輻射進(jìn)行計(jì)算,由于其物理意義明確且預(yù)測精度高而被廣泛采用。此外,基于現(xiàn)代輻射傳輸理論的物理模型,通過結(jié)合衛(wèi)星遙感觀測資料可獲取高時(shí)空分辨率的水平面太陽輻射數(shù)據(jù),主要包括晴空模型和云模型[10]。晴空模型以大氣參數(shù)和環(huán)境變量為輸入變量,通過量化大氣對太陽輻射的削弱作用,計(jì)算晴空輻照度;云模型以可見光波段、紅外線波段以及環(huán)境變量為輸入變量,通過量化云對太陽輻射的削弱作用,計(jì)算全天空總輻射[10]。當(dāng)前,SolarGIS、PVWatts和PVGIS均是基于物理模型建立了全球太陽能輻射開源數(shù)據(jù)庫,并被多數(shù)研究廣泛采用。

(1)

其中,G為實(shí)際水平面總輻射,Go為晴天總輻射,a,b為系數(shù),S,So分別為日照時(shí)數(shù)和可日照時(shí)數(shù)。

3.2.2地理潛力評估模型

地理潛力評估模型旨在準(zhǔn)確計(jì)算不同傾角和朝向設(shè)置下建筑屋頂光伏陣列實(shí)際接收的太陽輻射,可分為傾斜面直接輻射、散射輻射和反射輻射三個(gè)部分(式2)[51]:

Gt=Dirncosθ+DifhFdif+ρGhFref

(2)

其中,Gt為傾斜面總太陽輻射,Dirn為水平面直接輻射,Difh為水平面散射輻射,Gh為水平面總輻射,θ為太陽輻射入射角,ρ為地表反照率,Fdif和Fref分別為散射輻射和反射輻射轉(zhuǎn)換因子。

通過散射輻射模型計(jì)算散射輻射轉(zhuǎn)換因子是地理潛力評估的關(guān)鍵?；诟飨蛲陨⑸浜彤愊蛲陨⑸涞那疤峒僭O(shè),散射模型分為各向同性散射模型和各向異性散射模型。在地理潛力評估研究中,常用的各向同性散射模型為Liu和Jordan模型[52](式3),常用的各向異性散射模型為Perez模型[53](式4)和Hay模型[54](式子5)。

Fdif=(1+cosβ)/2

(3)

其中,β為光伏陣列傾角。

(4)

其中,f1和f2為經(jīng)驗(yàn)系數(shù),a和b為與太陽位置相關(guān)的幾何系數(shù)。

(5)

其中,A為水平直接輻射與天文輻射的比值。

反射輻射轉(zhuǎn)換因子主要根據(jù)Duffie和Beckman[55]的研究進(jìn)行取值,該模型將地面反射假定為漫反射,其計(jì)算公式如下:

Fref=(1-cosβ)/2

(6)

3.2.3技術(shù)潛力評估模型

技術(shù)潛力模型旨在量化太陽能光伏系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)化效率,進(jìn)而對發(fā)電量進(jìn)行計(jì)算,光電轉(zhuǎn)化效率主要分為光伏組件效率和系統(tǒng)效率[32](式7)。光伏組件效率是在特定環(huán)境溫度和太陽輻射條件下光伏組件的轉(zhuǎn)換效率,利用溫度模型[56]和仿真模型[57]進(jìn)行評估。溫度模型以風(fēng)速、環(huán)境溫度、地表溫度和云蓋度等環(huán)境因子為輸入變量,計(jì)算光伏組件的實(shí)際操作溫度;仿真模型通過輸入操作溫度、傾斜面總太陽輻射以及光伏組件參數(shù)計(jì)算光伏組件的轉(zhuǎn)換效率。系統(tǒng)效率主要評估污塵損失、逆變器損失、退化損失和線纜損失等外部因素對光電轉(zhuǎn)換效率的影響,其中退化損失和逆變器損失可分別通過退化率和PVWatt模型進(jìn)行計(jì)算,其他損失則參考相關(guān)資料進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)取值[32]。當(dāng)環(huán)境因子缺乏時(shí),可通過參考其他文獻(xiàn)直接選取光伏組件效率和系統(tǒng)效率的經(jīng)驗(yàn)值以估算發(fā)電量,其中組件效率取值為14%—17%[58],系統(tǒng)效率的取值為80%—90%[59]。

P=Gi·A·η·PR

(7)

其中,P為建筑屋頂光伏發(fā)電總量,Gi和A分別為傾斜面太陽輻照度和太陽能光伏陣列總面積,η為光伏組件效率,PR為光伏系統(tǒng)效率。

4 方法及模型的發(fā)展與應(yīng)用

4.1 方法的發(fā)展與應(yīng)用

歐洲國家對建筑屋頂光伏推廣最早,因而對建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估方法的建立具有重要的推動(dòng)作用,隨后以美國為主的北美地區(qū)和以中國、韓國為主的亞太地區(qū)在方法的運(yùn)用和優(yōu)化上也做出重要貢獻(xiàn)。由于三種評估方法各有優(yōu)劣(表1),因而不同地區(qū)的研究者需綜合考慮數(shù)據(jù)可獲取性、數(shù)據(jù)質(zhì)量、評估尺度和評估精度等因素,以確定適宜的評估方法。

表1 城市建筑屋頂光伏太陽能潛力評估方法原理及優(yōu)缺點(diǎn)Table 1 Principle,advantages and disadvantages of rooftop solar photovoltaic electrical potential estimation approaches

由于歐洲地區(qū)具有較為完整的建筑地籍?dāng)?shù)據(jù),因而采樣法最早被IEA提出用于其成員國的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估[18],由于該方法數(shù)據(jù)和計(jì)算成本低且尺度轉(zhuǎn)換容易實(shí)現(xiàn),因而目前在大尺度以及空間數(shù)據(jù)缺失區(qū)域的研究中仍被廣泛采納,但研究表明即使在相鄰區(qū)域,基于屋頂可利用系數(shù)的評估結(jié)果仍存在較大誤差[60]。其次,不同研究在選取代表性建筑樣本時(shí)缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),一些研究選取樣本數(shù)量少且缺乏統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn),使得其評估精度受到影響[61]。隨著遙感技術(shù)和地理信息軟件的發(fā)展,以光學(xué)影像和LiDAR數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的全面評估法在局域尺度和區(qū)域尺度上得到發(fā)展,該方法能夠精確提取建筑形態(tài)參數(shù)以精確計(jì)算建筑屋頂光伏發(fā)電的實(shí)際潛力,數(shù)字地表模型(DSM)作為核心數(shù)據(jù),在屋頂輪廓提取、屋頂傾角和朝向計(jì)算、屋頂形態(tài)識別、屋頂上層結(jié)構(gòu)提取和陰影計(jì)算等方面具有重要作用,但由于全球大部分區(qū)域缺乏高精度的LiDAR數(shù)據(jù)[62],因而在屋頂特征參數(shù)的精確提取上仍存在較大誤差。此外,高計(jì)算成本限制了該方法在大區(qū)域尺度研究中的推廣應(yīng)用。機(jī)器學(xué)習(xí)法目的與采樣法一致,均是為了實(shí)現(xiàn)局域尺度以上較為精確的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估,由于該方法能夠充分整合挖掘大量社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和空間資料數(shù)據(jù),因而其預(yù)測精度要高于采樣法。機(jī)器學(xué)習(xí)法需要大量的數(shù)據(jù)特征值,在區(qū)域尺度上可實(shí)現(xiàn)建筑面積的計(jì)算,但要精確地預(yù)測屋頂形態(tài)、屋頂朝向和傾角等關(guān)鍵參數(shù),當(dāng)前只有在高精度LiDAR數(shù)據(jù)覆蓋面較高的歐洲和北美地區(qū)才能實(shí)現(xiàn)[32,61]。此外,機(jī)器學(xué)習(xí)算法和特征值的選取以及訓(xùn)練樣本質(zhì)量均會(huì)對其評估精度產(chǎn)生影響。綜上所述,在大尺度的評估研究中,機(jī)器學(xué)習(xí)法和全面評估法雖然在評估精度上優(yōu)于采樣法,但受制于數(shù)據(jù)可獲取性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和計(jì)算成本的影響,大部分地區(qū)還需結(jié)合采樣法獲取關(guān)鍵建筑參數(shù)或采用理想傾角和朝向以進(jìn)行建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估。

4.2 模型的發(fā)展與運(yùn)用

評估模型是精確計(jì)算城市建筑屋頂光伏發(fā)電潛力的基礎(chǔ)。由于物理潛力和地理潛力評估模型發(fā)展早且較為成熟,因而在考慮屋頂朝向和傾角的多數(shù)研究中均采用本文提及的模型進(jìn)行太陽輻射強(qiáng)度的計(jì)算,其計(jì)算結(jié)果精度較高。在技術(shù)潛力評估中多數(shù)研究采用經(jīng)驗(yàn)值對建筑屋頂光伏發(fā)電量進(jìn)行計(jì)算,忽略了天氣環(huán)境對建筑屋頂光伏光電轉(zhuǎn)換效率的影響。此外,污塵損失、組件老化損失和線纜損失等因素缺乏定量化評估,這些因素在不同區(qū)域差異性較大[63],如污塵損失在沙漠、降雪和高空氣污染地區(qū)更大,因而采用相同的經(jīng)驗(yàn)取值并不能體現(xiàn)地區(qū)背景的影響差異。當(dāng)前建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估模型雖然精度較高,但需要的參數(shù)多且計(jì)算量大,這也是大尺度精確評估受限的主要原因之一[51]。

5 未來發(fā)展的重點(diǎn)方向

受高精度空間數(shù)據(jù)缺失和模型計(jì)算成本的限制,很難準(zhǔn)確評估城市建筑屋頂?shù)陌l(fā)電潛力[64—66]。評估精度不僅受到城市形態(tài)和建筑風(fēng)格的影響,而且不同評估方法的結(jié)果也存在差異。多數(shù)研究對于建筑屋頂可利用面積、陰影計(jì)算以及發(fā)電量的預(yù)測結(jié)果常常缺乏可靠實(shí)測數(shù)據(jù)驗(yàn)證,同時(shí)也缺乏不確定性分析,導(dǎo)致不同研究區(qū)結(jié)果可比性較低[67]。針對不同方法的優(yōu)缺點(diǎn),改進(jìn)與完善現(xiàn)有評估方法將是未來研究的一個(gè)方向。此外,建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估模型的簡化與技術(shù)潛力評估模型的完善將是未來研究發(fā)展的難點(diǎn)。

5.1 評估方法的改進(jìn)與完善

為了進(jìn)一步提升大尺度評估工作的精確性與可行性,采樣法需對代表性建筑進(jìn)行科學(xué)分類,以反映建筑適宜性以及輻射適宜性對屋頂光伏發(fā)電潛力的影響[10]。當(dāng)前基于建筑功能和屋頂形態(tài)以及基于人口密度和建筑密度的代表性建筑分類體系[9],不能體現(xiàn)建筑特征和街區(qū)特征對屋頂光伏發(fā)電潛力的綜合影響,因而未來應(yīng)挑選合適的建筑特征和街區(qū)特征參數(shù)建立標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的代表性建筑分類框架,以降低采樣法的評估誤差。以大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)法需針對不同的預(yù)測變量,簡化關(guān)鍵特征值并優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)算法,此外應(yīng)搭建機(jī)器學(xué)習(xí)算法源代碼、建筑物實(shí)例數(shù)據(jù)集、高精度遙感數(shù)據(jù)和成品數(shù)據(jù)共享平臺,以進(jìn)一步促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)法的應(yīng)用。全面評估法應(yīng)關(guān)注多源遙感數(shù)據(jù)時(shí)空融合,充分結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法和高清衛(wèi)星影像高效提取建筑信息,以彌補(bǔ)高精度LiDAR數(shù)據(jù)缺失和高計(jì)算成本的缺陷。隨著全面評估法應(yīng)用的增加,大范圍精確的評估結(jié)果將為其他兩種方法的優(yōu)化提升、精度驗(yàn)證和不確定性分析提供可靠的數(shù)據(jù)和理論支撐。全面評估法不僅要關(guān)注建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評估結(jié)果的準(zhǔn)確性,還應(yīng)著重進(jìn)行建筑屋頂光伏發(fā)電潛力影響因素的機(jī)理性研究(如街區(qū)特征對屋頂光伏發(fā)電潛力的影響)[68],從而為采樣法代表性建筑分類體系的建立、機(jī)器學(xué)習(xí)法關(guān)鍵特征值的選取提供理論依據(jù)。此外,應(yīng)將安裝規(guī)范和最佳光伏布設(shè)空間方案納入評估框架,以避免高估建筑屋頂光伏發(fā)電潛力[14,69]。同時(shí),當(dāng)前研究應(yīng)結(jié)合我國建筑屋頂光伏規(guī)模推廣遇到的瓶頸,將農(nóng)村建筑屋頂質(zhì)量、城市公共建筑屋頂產(chǎn)權(quán)和用能需求等因素對建筑屋頂光伏發(fā)展的限制納入評估框架[70]。

5.2 評估模型的簡化與完善

低成本簡化模型和全面的技術(shù)潛力評估模型有待提出和驗(yàn)證。Calcabrini等[51]將當(dāng)前普遍運(yùn)用于光伏發(fā)電潛力評估的高成本模型稱為輻照度評估模型,并提出新簡化模型以解決大尺度光伏潛力評估瓶頸。該研究利用天際輪廓線提取兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù):天空可視域因子和太陽蓋度因子(sun coverage factor),以精確預(yù)測光伏陣列的地理潛力和技術(shù)潛力。該簡化模型通過降低數(shù)據(jù)維度減少計(jì)算成本,但目前尚未得到廣泛利用,主要原因在于其需要針對不同氣候條件、光伏朝向和傾角調(diào)整模型系數(shù)。因此將簡化模型進(jìn)一步運(yùn)用到不同城市中,并對比模型參數(shù)在不同區(qū)域的差異性、適用性和推廣性,將有助于推進(jìn)大尺度精確評估研究?；谌嬖u估法的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力影響因素機(jī)理性研究,將為簡化模型的創(chuàng)新提供理論參考。此外,選取哪些關(guān)鍵參數(shù)建立技術(shù)潛力模型,以進(jìn)一步量化污塵損失、組件老化損失和線纜損失等因素對技術(shù)潛力的影響仍待探索。