AI 와 오픈 데이터 기반 확장 가능한 태양광 발전량 프로파일링

태양광 (PV) 설치가 급격히 확대되고 있으나, 지붕형 태양광의 공간 분포 및 용량에 대한 상세하고 최신 정보는 여전히 제한적입니다. 본 논문은 오픈 데이터를 활용하여 태양광 패널을 탐지하고 도시 수준의 태양광 발전량 프로파일을 생성하기 위한 오픈하고 확장 가능한 프레임워크를 제시합니다. 우리는 foundation vision AI 모델을 활용하여 오픈소스 위성 이미지에서 태양광 패널의 기하학적 형태를 탐지합니다. 이는 수동 데이터 라벨링 및 사례별 모델 훈련을 피하면서도 이질적인 이미지에 대한 견고성을 유지합니다. 탐지된 태양광 패널은 지리 참조 다각형으로 변환되어 공간적으로 명시적이고 점진적으로 확장 가능한 인벤토리를 생성합니다. 오픈 날씨 데이터를 통합하여 패널의 발자국을 지역 태양광 발전량 프로파일로 변환합니다. 이 프레임워크는 독점 이미지, 수동 라벨링 및 클로즈드 소스 모델에 대한 의존도를 줄이며, 태양 계획 및 분석을 위한 투명하고 확장 가능한 접근법을 제공합니다. 우리는 이 작업에서 생성된 데이터와 API 를 공개했습니다. 사용자가 지정된 건물 위치를 위해 API 는 항공 이미지를 검색하고 지붕형 태양광 패널을 탐지하여 지리 참조 다각형을 반환합니다. 이는 연구자와 개발자가 사용자 정의 영역을 스캔하여 태양광 패널 지도 및 관련 발전량 프로파일을 구축할 수 있게 하며, 분산 태양 발전 통합, 지역 전력 흐름 최적화, 에너지 요금 설계, 인프라 계획 등 고급 분석을 가능하게 합니다.