Материал подготовлен автоматически по первоисточникам: ссылки на них — в конце статьи.
Модель научилась заранее находить землю, где позже строят солнечные станции, без ручного выбора и взвешивания картографических критериев. В препринте King’s College London, University of Oxford и ESA, который не прошёл рецензирование и приводит числа, полученные самими авторами, медианная ROC-AUC достигла 0,90: с такой вероятностью реальная площадка окажется выше случайной земли в рейтинге пригодности. На этапе первичного отбора модель может заменить ручной многокритериальный анализ, но не полную проверку участка.
Для обучения взяли геоэмбеддинги 38 591 действующей солнечной станции в 154 странах. Геоэмбеддинг — числовое описание территории, собранное AlphaEarth Foundations из спутниковых и метеорологических данных. Модель видела состояние земли за два года до строительства, поэтому не могла распознавать уже установленные панели.
Лучший результат дал ансамбль, который усредняет оценки случайного леса и многослойного перцептрона. Его проверили на будущих установках в 13 странах и на независимом реестре станций. В каждой стране ансамбль обошёл опубликованные схемы многокритериального анализа на 0,06–0,30 ROC-AUC; разница статистически значима.
Рейтинг совпал и с масштабом реального развёртывания. В верхних 20% земли по оценке модели сосредоточены 84% расчётной годовой выработки и 67% установленной мощности. На выходе получился открытый глобальный слой пригодности с шагом 10 м, который можно использовать как исходный фильтр перед анализом сети, рельефа, охраняемых территорий и землепользования.
Проверка опирается на уже построенные станции и предполагает, что их разместили рационально. Поэтому модель может занижать оценку пригодной земли в регионах, где солнечная энергетика пока развита слабо, а также не учитывает будущие климатические риски. Она переносит в рейтинг реальные закономерности строительства, включая инфраструктуру и политику, а не только доступность солнечного ресурса.
Источники
Иллюстрация: рисунок из статьи «Global Solar Siting from Geospatial Embeddings», Abdullah Rehman, Quentin Paletta, Rui Song, CC BY 4.0
Похоже на вашу задачу?
Расскажите, что собираете. За полчаса разложим на этапы и назовём сроки — это бесплатно и ни к чему не обязывает.
