调研方法

Solar API 可计算一年内有多少阳光照射到您的屋顶。它会考虑以下因素：

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

Solar API 使用国家可再生能源实验室 (NREL) 提供的数据估算向电网输出的电量百分比。此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，输送到电网的太阳能电量估算值就越高。

Solar API 还会计算安装屋顶太阳能后可能节省的公用事业费用。实际节省金额可能会与预计节省金额有所不同，原因有很多：

  • 生长迅速的树木可能会遮挡太阳能装置，从而导致发电量随时间推移而减少。
  • 公用事业公司可以更改向客户收取的电费，这会影响通过太阳能发电节省的费用。
  • 对太阳能装置有利的政策可能会发生变化（例如净能量计量）。
  • 对于不采用净计量法的州，节省的费用还可能因家庭用光伏电量与输送到电网的电量相比而异。

数据源

建筑数据分析

为了计算太阳能发电量和预计节省金额，Solar API 使用以下数据源：

  • 使用 Google 的机器学习算法进行图像处理、3D 建模和阴影计算。

  • 天气数据来自 NREL 和 Meteonorm。有时，附近充电站之间的急剧变化会反映在地图上。

  • 公共事业电价信息来自 Clean Power Research。

  • 来自 EnergySage 和 OpenSolar 的经过汇总和匿名化处理的太阳能价格数据。

  • 太阳能补贴数据来自以下来源：

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

太阳能发电量估算值取决于许多因素，例如遮挡、给定区域的典型天气和所用设备。此外，Solar API 映射数据可能与其他估算数据来自不同的时间段，因此可能不会显示近期的树木生长或移除情况。

数据层

dataLayers 端点返回的 GeoTIFF 使用来自各种来源的天气数据、卫星图像和航拍图像生成。数据图层 GeoTIFF 已经过正射校正，以消除透视失真。如需详细了解可用图层，请参阅 GeoTIFF 文件简介。

太阳能发电潜力估算值

技术潜力包括适合安装太阳能电池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：安装的每个电池板至少获得所在郡/县年最大日照量的 75% 以上。
  • 安装规模：在纳入考量范围的每个屋顶上，总的潜在安装规模至少达到 1.6 kW。
  • 空间和障碍物：系统会考虑任何至少有 4 平方米空间的路段。

Solar API 的模型做出以下假设：

  • 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 kW 到 1,000 kW 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该模型，因此估算值可能会发生变化。