太陽光発電用途に関するアドバイスを探しています

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私は、屋根が太陽電池パネルに適しているかどうかをユーザーに通知する太陽電池ポテンシャルアプリケーションを構築できるかどうか、および屋根の潜在的な出力に関する簡単なレポートを調査するタスクがあります。

私はこれらのアプリケーションのかなりの数を見てきました、そしてそれらはかなりユーザーフレンドリーで使いやすいです。ベクター/ラスターデータの分析と、オープンソースのデスクトップ/ webgisツール（もちろんESRI製品）を使用したプレゼンテーションの経験を持つGISアナリストであること私はこの種のプロジェクトの初心者ではありません...間違った方法論はかなり恥ずかしいでしょう。

この分野で「実際の」経験を持っている人はいますか。また、関連する方法論とプロセスに関するレポートやアドバイスを提供できます。これは、太陽の世界での経験がなくても現実的に実行できるものですか？それとも大学に任せるべきですか？

コメントをお待ちしております。

— ロバート・バックリー
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質問がオープンソースツールに関するものか、情報源に関するものかはわかりませんが、学校でプロジェクトを行っていて、インターネット検索でたくさん見つけたのを覚えています。

ほんのいくつかの出発点は言及する価値があるかもしれません：GRASSドキュメント（開始するのに私のお気に入りの場所）：http : //grass.fbk.eu/grass62/manuals/html62_user/r.sun.html

興味深いかもしれないヨーロッパの評価の例：http : //re.jrc.ec.europa.eu/pvgis/solrad/index.htm http://re.jrc.ec.europa.eu/pvgis/solres/solres.htm

オンラインで評価を提供している会社もたくさん見つけたと思いますが、リンクを提供する必要はないと思います。テストサイトがある場合はテストサイトを試して、分析と他の誰かが一致するかどうかを確認します。

SAの一部がお役に立てば幸いです。SA

— s_a
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私は実際にそれに取り組み、QGIS、GRASS、geotools + opencarto javaライブラリを使用して目標を達成しました。私はあなたに主なステップを与えることができます：

学術文献から、最小のMBRは建物の主な向きを見つけるための最良の方法のようです（ソーラーパネルの歩留まりを計算するために知っておくことが重要です）。まず、各建物の主な向きを計算する必要があります。opencartoのライブラリーは、（私はそれを行うには、Javaとgeotoolsに来た理由だと）そのための方法を持っています
データをラスタライズして勾配とアスペクトを計算します（日射量の計算に必要）。シャドウを正確に取得するには、MNTを建物のラスターレイヤーとマージする必要があります。作業するバッファ半径を選択します。この手順は、たとえば山岳地帯で作業する場合に役立ちます。たとえば、山岳地帯は日射の障害になるためです。
年間の日射量を得る方法は2つありました。最初の1つはr.sun GRASSモジュールを使用し、日当たりの良い季節の日射量を計算する必要があるため、プロセスは非常に長くなります（以下のコードを参照-GRASS wikiから取得したと思います）この最初の方法は、年間の日射量を取得します。もう1つは、分点と至点でgdaldem hillshadeを適切なタイミングで使用して、より短く、精度が低くなります。この原則は、暗すぎる建物の一部を除外し、すべての建物に固有の放射線値を適用することです（この情報を入手するための科学的なWebサイトがあります）。

もちろん、太陽電位値を取得するためのいくつかのステップがありますが、これはより複雑な空間部分です。別のアドバイスができる場合は、プロジェクトを開始する前に、ソーラーパネルテクノロジーについて少し読んでください。多くの仮説が変更される可能性があることがわかります。

私はすでに方法にいくつかの制限があると言うことができます：

植生の影を考慮しない
屋根の傾斜を考慮しない
主な方向性の構築は完璧ではありません

しかし、私は、領域/地域規模で、特に農村地域にとって、方法は悪くないと思います。

この方法はおそらく完璧です（たとえば、太陽電池パネルの歩留まりの精度を上げるために、屋根の傾斜が欲しいのですが、空間データにはそれがありません）。そのため、何かアイデアがあれば、それについて読んでうれしいです。

それが役に立てば幸い！

r.sunモジュールを使用した草の太陽スクリプト：

#!/bin/sh
echo "Enter elevation map :"
read elev
g.copy rast=$elev,SOLelev
echo "Enter slope map:"
read sl
g.copy rast=$sl,SOLslope
echo "Enter aspect map :"
read asp
g.copy rast=$asp,SOLaspect

i=75
lastday=288

# we fit to the raster input region
g.region rast=SOLelev


#generate an empty map for global radiation:
r.mapcalc "global.rad=0"

while [ $i -le $lastday ]
do
 # generate map names convenient for xganim and r.out.mpeg:
 DAY=`echo $i | awk '{printf "%03i", $1}'`

 echo "Computing radiation for day $DAY..."
 r.sun -s elevin=SOLelev aspin=SOLaspect slopein=SOLslope\
       day="$i"\
       beam_rad=b_rad.$DAY diff_rad=d_rad.$DAY\
                            refl_rad=r_rad.$DAY

 #add to (cell-wise) global energy:
 r.mapcalc "global.rad=global.rad + b_rad.$DAY +\
                         d_rad.$DAY + r_rad.$DAY"
 r.timestamp b_rad.$DAY date="$i days"
 r.colors b_rad.$DAY col=gyr
 r.timestamp d_rad.$DAY date="$i days"
 r.colors d_rad.$DAY col=gyr
 r.timestamp r_rad.$DAY date="$i days"
 r.colors r_rad.$DAY col=gyr

 i=`expr $i + 1`
done

#cleanup:
g.remove rast=SOLelev,SOLaspect,SOLslope
g.mremove -f rast="b_rad*"
g.mremove -f rast="d_rad*"
g.mremove -f rast="r_rad*"
echo "Finished."

— シモ
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