城市建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評(píng)估方法和模型

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(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)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(wèn)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(guó)的未來(lái)發(fā)展規(guī)劃[1]?？稍偕茉吹拈_(kāi)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(yáng)能是最具潛力的可再生能源,每?jī)尚r(shí)到達(dá)地球表面的太陽(yáng)輻射能量就能滿(mǎn)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(yáng)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(mǎn)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(chǎng)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(chǎng)在總光伏市場(chǎng)中的占比超過(guò)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(lái)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(guó)家能源局光伏新增裝機(jī)量數(shù)據(jù)[6],2013—2021年我國(guó)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(chǎng)占比持續(xù)上升,通過(guò)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(guó)還處于高速發(fā)展推廣時(shí)期,許多建筑屋頂資源尚待開(kāi)發(fā),因而對(duì)建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行精確評(píng)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(duì)建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評(píng)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(píng)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(píng)估方法和模型,針對(duì)當(dāng)前模型和方法的應(yīng)用及存在的問(wèn)題對(duì)未來(lái)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(guó)城市建筑屋頂光伏發(fā)電有序開(kāi)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(yáng)總輻射,是評(píng)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(guò)考慮建筑環(huán)境和安裝規(guī)范對(duì)實(shí)際太陽(yáng)輻射的影響,計(jì)算建筑屋頂光伏可接收的實(shí)際總太陽(yáng)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(píng)估概括如下(圖1)。

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

1.1 物理影響因素

太陽(yáng)輻射穿過(guò)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(chēng)為直接輻射,另一部分經(jīng)大氣發(fā)生散射再通過(guò)多次反射到達(dá)地表稱(chēng)為散射輻射,兩者之和為水平面總輻射[10]。影響太陽(yáng)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(yáng)位置決定,海拔越高水平面總輻射也就越高,太陽(yáng)位置則隨著時(shí)間不斷地發(fā)生變化。對(duì)于特定地理位置來(lái)說(shuō),其特定時(shí)間或者時(shí)間段內(nèi)太陽(yáng)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(yáng)輻射也受氣候條件以及大氣能見(jiàn)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(duì)太陽(yáng)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(shù)木遮擋三個(gè)部分,陰影遮擋可以削減太陽(yáng)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(yáng)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(duì)齊方式、維護(hù)間隔、最小連續(xù)面積、最小太陽(yáng)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(lái)自周?chē)ㄖh(huán)境的反射輻射,能夠補(bǔ)償部分屋頂光伏接收的太陽(yáng)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(yáng)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(xiàn)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(lèi)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(lái)源和分析策略

本文基于“知網(wǎng)中國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)”和“Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫(kù)”對(duì)關(guān)鍵文獻(xiàn)進(jìn)行檢索篩選。其中,中文專(zhuān)業(yè)檢索式為“SU=(城市屋頂+街區(qū)+建筑) * (太陽(yáng)能光伏發(fā)電潛力+太陽(yáng)能光伏利用潛力+太陽(yáng)能潛力) * (評(píng)估+制圖+研究+分析)”;英文高級(jí)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?jī)?nèi)容至少包括建筑屋頂光伏物理潛力和地理潛力評(píng)估兩個(gè)部分;2)研究方法為采樣法、全面評(píng)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(zhǎng)趨勢(shì)(圖2)。早期研究主要基于采樣法對(duì)建筑屋頂太陽(yáng)能光伏潛力進(jìn)行評(píng)估;2005—2010年,遙感技術(shù)的成熟促進(jìn)了全面評(píng)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(kāi)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(yáng)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(guó)則處于快速發(fā)展時(shí)期。

圖2 文獻(xiàn)數(shù)量和評(píng)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(píng)估方法與模型

3.1 評(píng)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(píng)估時(shí),根據(jù)建筑特征和功能對(duì)代表性建筑進(jìn)行分類(lèi),通過(guò)分層采樣評(píng)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(chēng)為采樣法,包括簡(jiǎn)單采樣法和多元采樣法。簡(jiǎn)單采樣法根據(jù)建筑特征和功能將建筑進(jìn)行分類(lèi),對(duì)不同類(lèi)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(guó)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(guó)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(lèi)方法在早期的評(píng)估研究中被廣泛采納。一些研究通過(guò)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(píng)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(lèi)型[18]和建筑形態(tài)[26],分別計(jì)算不同類(lèi)型建筑屋頂?shù)目衫孟禂?shù),以獲取更為精確的評(píng)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(píng)估的多元采樣法也可進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度,但其評(píng)估成本也隨之提高[9]。

3.1.2全面評(píng)估法

全面評(píng)估法是基于地理空間數(shù)據(jù)建立三維模型,精確刻畫(huà)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?duì)建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評(píng)估的方法。當(dāng)前,基于建筑三維模型的地理潛能評(píng)估,可直接通過(guò)計(jì)算太陽(yáng)相對(duì)位置,根據(jù)太陽(yáng)輻射模型獲取建筑面每小時(shí)的太陽(yáng)輻射量[27—30],但由于三維數(shù)據(jù)獲取成本較高,該類(lèi)研究大多都在小尺度范圍內(nèi)進(jìn)行評(píng)估。在缺乏三維數(shù)據(jù)或進(jìn)行更大尺度評(píng)估時(shí),常用2.5維數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)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(jiǎn)化為長(zhǎng)方體,其評(píng)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(píng)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(duì)太陽(yáng)能潛力的影響。此外,二維數(shù)據(jù)也常被用于大尺度的評(píng)估工作,但由于缺乏高度信息,因而評(píng)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(píng)估精度,一些研究結(jié)合多源數(shù)據(jù)優(yōu)化評(píng)估流程,如利用不同分辨率數(shù)字地形模型分別評(píng)估建筑和山體陰影[32]、先篩選可利用屋頂再進(jìn)行太陽(yáng)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(yáng)輻射估算、屋頂和建筑特征預(yù)測(cè)、發(fā)電量預(yù)測(cè)以及建筑輪廓提取,從而對(duì)建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評(píng)估。該方法發(fā)展初期基于線(xiàn)性回歸模型進(jìn)行預(yù)測(cè),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(cè)地理潛能相關(guān)因子,進(jìn)而對(duì)瑞士1901個(gè)市鎮(zhèn)的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力進(jìn)行評(píng)估;在此基礎(chǔ)上利用隨機(jī)森林算法對(duì)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(píng)估與制圖[46],通過(guò)考慮屋頂形態(tài)對(duì)太陽(yáng)輻射的影響,使得評(píng)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(cè)精度,通過(guò)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(píng)估模型

3.2.1太陽(yáng)輻射潛力評(píng)估模型

太陽(yáng)輻射潛力模型可對(duì)水平面太陽(yáng)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?lèi)。經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ㄟ^(guò)建立太陽(yáng)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(yáng)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(duì)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(cè)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(guò)結(jié)合衛(wèi)星遙感觀(guān)測(cè)資料可獲取高時(shí)空分辨率的水平面太陽(yáng)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(guò)量化大氣對(duì)太陽(yáng)輻射的削弱作用,計(jì)算晴空輻照度;云模型以可見(jiàn)光波段、紅外線(xiàn)波段以及環(huán)境變量為輸入變量,通過(guò)量化云對(duì)太陽(yáng)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(yáng)能輻射開(kāi)源數(shù)據(jù)庫(kù),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(píng)估模型

地理潛力評(píng)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(yáng)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(yáng)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(yáng)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(guò)散射輻射模型計(jì)算散射輻射轉(zhuǎn)換因子是地理潛力評(píng)估的關(guān)鍵。基于各向同性散射和異向同性散射的前提假設(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(píng)估研究中,常用的各向同性散射模型為L(zhǎng)iu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(yáng)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(píng)估模型

技術(shù)潛力模型旨在量化太陽(yáng)能光伏系統(tǒng)的光電轉(zhuǎn)化效率,進(jìn)而對(duì)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(yáng)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(píng)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(guò)輸入操作溫度、傾斜面總太陽(yáng)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(píng)估污塵損失、逆變器損失、退化損失和線(xiàn)纜損失等外部因素對(duì)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(guò)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(guò)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(yáng)輻照度和太陽(yáng)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(guó)家對(duì)建筑屋頂光伏推廣最早,因而對(duì)建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評(píng)估方法的建立具有重要的推動(dòng)作用,隨后以美國(guó)為主的北美地區(qū)和以中國(guó)、韓國(guó)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(píng)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(píng)估尺度和評(píng)估精度等因素,以確定適宜的評(píng)估方法。

表1 城市建筑屋頂光伏太陽(yáng)能潛力評(píng)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(guó)的建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評(píng)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(píng)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(píng)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(píng)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(shí)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(píng)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(cè)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(cè)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(duì)其評(píng)估精度產(chǎn)生影響。綜上所述,在大尺度的評(píng)估研究中,機(jī)器學(xué)習(xí)法和全面評(píng)估法雖然在評(píng)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(píng)估。

4.2 模型的發(fā)展與運(yùn)用

評(píng)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(píng)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(yáng)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(píng)估中多數(shù)研究采用經(jīng)驗(yàn)值對(duì)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(duì)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(xiàn)纜損失等因素缺乏定量化評(píng)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(píng)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(píng)估受限的主要原因之一[51]。

5 未來(lái)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(píng)估城市建筑屋頂?shù)陌l(fā)電潛力[64—66]。評(píng)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(píng)估方法的結(jié)果也存在差異。多數(shù)研究對(duì)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(cè)結(jié)果常常缺乏可靠實(shí)測(cè)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(duì)不同方法的優(yōu)缺點(diǎn),改進(jìn)與完善現(xiàn)有評(píng)估方法將是未來(lái)研究的一個(gè)方向。此外,建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評(píng)估模型的簡(jiǎn)化與技術(shù)潛力評(píng)估模型的完善將是未來(lái)研究發(fā)展的難點(diǎn)。

5.1 評(píng)估方法的改進(jìn)與完善

為了進(jìn)一步提升大尺度評(píng)估工作的精確性與可行性,采樣法需對(duì)代表性建筑進(jìn)行科學(xué)分類(lèi),以反映建筑適宜性以及輻射適宜性對(duì)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(lèi)體系[9],不能體現(xiàn)建筑特征和街區(qū)特征對(duì)屋頂光伏發(fā)電潛力的綜合影響,因而未來(lái)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(lèi)框架,以降低采樣法的評(píng)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(duì)不同的預(yù)測(cè)變量,簡(jiǎn)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(tái),以進(jìn)一步促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)法的應(yīng)用。全面評(píng)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(píng)估法應(yīng)用的增加,大范圍精確的評(píng)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(píng)估法不僅要關(guān)注建筑屋頂光伏發(fā)電潛力評(píng)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(duì)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(lèi)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(píng)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(guó)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(duì)建筑屋頂光伏發(fā)展的限制納入評(píng)估框架[70]。

5.2 評(píng)估模型的簡(jiǎn)化與完善

低成本簡(jiǎn)化模型和全面的技術(shù)潛力評(píng)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(píng)估的高成本模型稱(chēng)為輻照度評(píng)估模型,并提出新簡(jiǎn)化模型以解決大尺度光伏潛力評(píng)估瓶頸。該研究利用天際輪廓線(xiàn)提取兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù):天空可視域因子和太陽(yáng)蓋度因子(sun coverage factor),以精確預(yù)測(cè)光伏陣列的地理潛力和技術(shù)潛力。該簡(jiǎn)化模型通過(guò)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(duì)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(jiǎn)化模型進(jìn)一步運(yùn)用到不同城市中,并對(duì)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(píng)估研究?；谌嬖u(píng)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(jiǎn)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(xiàn)纜損失等因素對(duì)技術(shù)潛力的影響仍待探索。