方法

欧洲经济区 (EEA) 开发者

Solar API 会计算出照射到您屋顶的年日照量。它会考虑以下因素：

  • Google 的图片和地图数据库
  • 给定屋顶的 3D 建模
  • 附近建筑物和树木投下的阴影
  • 太阳在一年中的位置
  • 可能会影响太阳能发电量的历史云量和温度模式

Solar API 使用 美国国家可再生能源实验室 (NREL) 提供的数据来估算向电网输送的电力百分比。估算值基于太阳能发电总量与家庭用电总量之间的关系。相对于家庭用电量，太阳能装置越大，估算的输送到电网的太阳能电力就越高。

Solar API 还会计算安装屋顶太阳能板后可能节省的电费。实际节省的费用可能与预计节省的费用有所不同，原因如下：

  • 快速生长的树木可能会遮挡太阳能装置，随着时间的推移，发电量会减少。
  • 公用事业公司可能会更改向客户收取的电费，从而影响太阳能节省的费用。
  • 有利于太阳能装置的政策（例如净计量政策）可能会发生变化。
  • 对于没有采用净计量政策的州，节省的费用还可能因家庭消耗的太阳能电力与输送到电网的太阳能电力之间的差额而异。

数据源

建筑数据分析

为了计算太阳能发电量和预计节省的费用，Solar API 使用了以下数据源：

  • 采用 Google 机器学习算法的卫星图像、3D 建模和阴影计算数据。

  • 来自 NREL 和 Meteonorm 的天气数据。有时，地图中会反映附近站点之间的急剧变化。

  • Clean Power Research 提供的公共事业电价信息。

  • EnergySage 和 OpenSolar 提供的匿名太阳能定价汇总数据。

  • 来自以下来源的太阳能激励措施数据：

  • Bloomberg New Energy Finance、SRECTrade 和相关州政府机构提供的太阳能可再生能源信用证 (SREC) 数据。

太阳能发电量估算值取决于许多因素，例如阴影、给定区域的典型天气和使用的设备。此外，Solar API 地图数据所参考的时间段可能与其他估算值参考的时间段不同，因此可能不会显示树木的近期生长或移除情况。

数据层

dataLayers 端点返回的 GeoTIFF 是使用来自各种来源的天气数据、卫星图像和航拍图像生成的。数据层 GeoTIFF 经过正射校正，可消除透视变形。如需详细了解可用层，请参阅 关于 GeoTIFF 文件。

太阳能板发电潜力估算值

技术潜力包括适合安装太阳能板的屋顶区域可生产的电力（假设供应链中断和电网集成不会构成限制）。

技术潜力有多种定义，采用其他定义得出的结果与我们的结果可能会相差 25% 以上。根据 Solar API 对技术潜力的定义，装置需满足以下条件：

  • 日照 ：每个包含的电池板每年至少可获得所在县 75% 的最大日照量。
  • 装置规模 ：每个包含的屋顶的总潜在装置规模至少为 1.6 千瓦。
  • 空间和障碍物 ：系统会考虑任何空间至少为 4 平方米的部分。

Solar API 的模型采用以下假设：

  • 假设每个电池板的功率为 400 W，效率为 20.4%，直流到交流的降额系数为 85%，其他系数按行业标准计算。
  • 假设电池板的安装方式是与屋顶齐平，包括安装在平坦的表面上。
  • 阵列的功率在 2 千瓦到 1,000 千瓦之间。我们只考虑建筑物上的阵列，不考虑其他空间（例如停车场或田野）的阵列。

由于我们会不断改进模型，因此估算值可能会发生变化。