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文檔簡(jiǎn)介
一、前言2020年,我國(guó)提出“二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和”。要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo),需要降低化石燃料的消費(fèi)比重,加快調(diào)整能源結(jié)構(gòu),推進(jìn)風(fēng)能、太陽(yáng)能、生物質(zhì)能等綠色能源的開發(fā),實(shí)現(xiàn)能源的轉(zhuǎn)型與變革。通過(guò)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合效益評(píng)價(jià)模型的情景模擬與綜合效益分析發(fā)現(xiàn),以新能源為主體的深度能源轉(zhuǎn)型是實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)的必然選擇。在諸多能源類型中,太陽(yáng)能是一種十分清潔的能源且蘊(yùn)含量巨大。分布式光伏具有投資小、建設(shè)快等特點(diǎn),可以有效利用太陽(yáng)能轉(zhuǎn)換為電能,從而解決能源短缺的農(nóng)村地區(qū)和負(fù)荷密度高的工業(yè)區(qū)用電問(wèn)題。近年來(lái),光伏建筑一體化系統(tǒng)已經(jīng)被證明是一種技術(shù)經(jīng)濟(jì)可行的可再生發(fā)電技術(shù),西班牙、澳大利亞、韓國(guó)、美國(guó)等國(guó)家從不同角度開展了分布式光伏與建筑結(jié)合的技術(shù)研究。國(guó)內(nèi)有學(xué)者利用遙感數(shù)據(jù),考慮氣象、地形的因素,完成了我國(guó)建設(shè)光伏電站的適宜性分析。根據(jù)新建、既有城鎮(zhèn)公共建筑以及農(nóng)村建筑的屋頂和南立面估算我國(guó)分布式光伏的裝機(jī)容量,“十四五”末可達(dá)100GW,2030年可達(dá)215GW。作為分布式光伏的重要載體,建筑物屋頂?shù)臄?shù)量和空間分布事關(guān)建設(shè)規(guī)模與效益。已有研究主要是在小區(qū)域建立建筑屋頂?shù)臄?shù)據(jù)模型樣本并據(jù)此推算大區(qū)域或者全國(guó)范圍的體量,相應(yīng)推算結(jié)果由于受到各地區(qū)建筑物建筑特性的影響而存在不確定性。因此,掌握全國(guó)范圍的建筑物面積是進(jìn)行分布式光伏潛力推算的關(guān)鍵內(nèi)容。采用傳統(tǒng)實(shí)地測(cè)量的方式無(wú)法及時(shí)、全面地掌握全國(guó)范圍的建筑物面積情況。隨著高分辨率衛(wèi)星遙感技術(shù)的發(fā)展,衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)類型豐富多樣,空間分辨率達(dá)到米級(jí),為地表建筑物的特征提取提供了數(shù)據(jù)源條件。人工智能、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展也為建筑物的智能識(shí)別與特征提取提供了技術(shù)基礎(chǔ),如建筑物提取主要采用合成孔徑雷達(dá)(SAR)、激光探測(cè)及測(cè)距(LiDAR)、多光譜等遙感數(shù)據(jù),基于深度學(xué)習(xí)的智能識(shí)別和提取形成了典型城市的建筑物數(shù)據(jù)集(提取精度可以達(dá)到80%~85%)。以往的研究大多采用局部區(qū)域提取建筑物屋頂,推算全國(guó)范圍的分布式光伏建設(shè)潛力或裝機(jī)容量,由樣本至全體的估算過(guò)程存在諸多不可控誤差。本文以2020年全國(guó)高分辨率衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源,利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)提取全國(guó)建筑物(區(qū));通過(guò)典型區(qū)域的建筑占比系數(shù),利用分級(jí)、分區(qū)和全國(guó)平均的方法進(jìn)行建筑物屋頂面積轉(zhuǎn)換,獲得全國(guó)范圍的建筑物屋頂數(shù)據(jù)。這一方法的應(yīng)用價(jià)值體現(xiàn)在:①能夠精確獲取全國(guó)范圍建筑物(區(qū))的空間分布,掌握可承載分布式光伏的建筑區(qū)(物)的底數(shù);②可將建筑物(區(qū))落實(shí)到地塊,便于構(gòu)建建筑物(區(qū))和分布式光伏建設(shè)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)機(jī)制,動(dòng)態(tài)掌握分布式光伏項(xiàng)目的建設(shè)進(jìn)度;③可將分布式光伏數(shù)據(jù)與人口經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合分析,為分布式光伏建設(shè)路徑規(guī)劃提供技術(shù)性支撐。
二、建筑物屋頂高分辨率衛(wèi)星遙感提取數(shù)據(jù)與方法(一)高分辨率衛(wèi)星遙感影像及輔助數(shù)據(jù)
1.底圖數(shù)據(jù)使用的主要數(shù)據(jù)源為基于“資源三號(hào)”“高分一號(hào)”等2米級(jí)空間分辨率的衛(wèi)星遙感影像制作的2020年版全國(guó)版圖。一年一版圖作為當(dāng)前分辨率最高的全國(guó)范圍覆蓋的真彩色正射衛(wèi)星影像庫(kù),具有現(xiàn)勢(shì)性強(qiáng)、定位精度高等特色,已在多個(gè)行業(yè)和部門得到廣泛應(yīng)用。2.訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)考慮因地域差異、發(fā)展水平造成的建筑物(區(qū))樣本差異,可將全國(guó)劃分為東北、西北、華北、華中、華南、西南6個(gè)片區(qū)。建筑物(區(qū))訓(xùn)練樣本來(lái)源于2017年地理國(guó)情數(shù)據(jù)。每個(gè)片區(qū)選擇2個(gè)省會(huì)城市、5個(gè)普通城市、10個(gè)縣,將其中的房屋建筑區(qū)作為本研究的訓(xùn)練樣本(見圖1);收集了部分城市白模數(shù)據(jù)作為底圖矢量,經(jīng)過(guò)人工編輯后用于獨(dú)立建筑的訓(xùn)練樣本,制作成29個(gè)典型城市獨(dú)棟建筑物數(shù)據(jù)(見圖2)。
圖1建筑區(qū)樣本示例圖2獨(dú)棟建筑樣本示例
3.驗(yàn)證及輔助數(shù)據(jù)使用的驗(yàn)證數(shù)據(jù)主要是利用2m分辨率的衛(wèi)星遙感影像經(jīng)過(guò)人工編輯形成的城區(qū)范圍矢量,對(duì)提取的建筑矢量進(jìn)行劃分,確定城鎮(zhèn)和農(nóng)村建筑范圍。依據(jù)典型城市提取的獨(dú)棟建筑和建筑區(qū)矢量,計(jì)算對(duì)應(yīng)的建筑占比系數(shù);爬取百度地圖等網(wǎng)絡(luò)建筑輪廓數(shù)據(jù)作為輔助參考,優(yōu)化樣本精度。此外,使用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的2020年末總?cè)丝跀?shù)據(jù)分析屋頂面積與人口的相關(guān)性及匹配性。
(二)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提取房屋建筑區(qū)研究涉及的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括三部分:①特征提取層,采用ResNet50深度殘差網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取,得到Feature1特征圖;②金字塔池化層,設(shè)置不同尺寸的Pooling(池化)層,分別對(duì)Feature1進(jìn)行處理,將每個(gè)Pooling層得到的特征輸入到一層卷積網(wǎng)絡(luò)再進(jìn)行特征提取,最后上采樣到與Feature1相同的尺寸得到Feature2;③特征融合輸出層,將Feature1、Feature2進(jìn)行通道融合,再經(jīng)過(guò)卷積層輸出結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練基于PyTorch搭建的訓(xùn)練平臺(tái)進(jìn)行,針對(duì)建筑區(qū)提取、獨(dú)棟建筑提取兩種不同的任務(wù),可調(diào)用大量圖形處理器(GPU)計(jì)算資源進(jìn)行分布式訓(xùn)練,快速得到深度學(xué)習(xí)模型,便于后續(xù)算法迭代更新。在選擇網(wǎng)絡(luò)特征提取層、訓(xùn)練超參數(shù)時(shí),宜綜合樣本區(qū)域的情況以便提升最終算法的推廣泛化能力。按上述規(guī)則對(duì)全國(guó)建筑區(qū)及典型城市獨(dú)棟建筑進(jìn)行自動(dòng)提取,得到全國(guó)建筑區(qū)及典型城市獨(dú)棟建筑的矢量范圍,為后續(xù)屋頂面積計(jì)算提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。(三)建筑物屋頂面積估算受衛(wèi)星影像分辨率、同物異譜、建筑形態(tài)多樣等因素的影響,獨(dú)棟建筑提取面臨著很大的困難;尤其是受2m分辨率影像限制,城市密集建筑區(qū)無(wú)法區(qū)分獨(dú)棟建筑。因此提取建筑區(qū)范圍并依據(jù)典型城市建立的建筑占比系數(shù),估算全國(guó)城鎮(zhèn)建筑的屋頂面積。在建筑區(qū)提取矢量的基礎(chǔ)上,根據(jù)城區(qū)范圍矢量對(duì)提取的建筑矢量進(jìn)行劃分,以此區(qū)分典型城市、城鎮(zhèn)和農(nóng)村的建筑范圍;分別計(jì)算對(duì)應(yīng)的建筑占比系數(shù),進(jìn)一步提升計(jì)算精度。建筑占比系數(shù)(CPC)公式為:公式中,Area獨(dú)棟建筑為目標(biāo)區(qū)提取的獨(dú)棟建筑總面積,Area建筑區(qū)為獨(dú)棟建筑所在的建筑區(qū)總面積。建筑區(qū)與獨(dú)棟建筑關(guān)系示意如圖3所示。圖3建筑區(qū)與獨(dú)棟建筑關(guān)系示意圖考慮全國(guó)各地建筑形式及分布情況的差異,本研究設(shè)計(jì)了3種不同的方法計(jì)算建筑屋頂面積。①城市分級(jí),將典型城市劃分為直轄市、省會(huì)城市、省會(huì)以下城市三級(jí),分別計(jì)算出三個(gè)建筑占比系數(shù);其中將直轄市、省會(huì)城市再次劃分為主城區(qū)和郊區(qū),使用不同的建筑占比系數(shù)計(jì)算屋頂面積。②位置分區(qū),根據(jù)所在區(qū)域,將典型城市劃分為華北東北、華中、華東、華南、西南西北5個(gè)大區(qū),計(jì)算各大區(qū)建筑占比系數(shù)并推廣至區(qū)內(nèi)其他地區(qū)。③全國(guó)平均,將各典型城市建筑占比系數(shù)求平均值,得到全國(guó)平均建筑占比系數(shù),從而計(jì)算各地區(qū)的屋頂面積。(四)分布式光伏建設(shè)路徑分析將計(jì)算得到的全國(guó)各省屋頂面積與2020年度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中的人口數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,可得到各省屋頂面積,即分布式光伏建設(shè)潛力與人口的相關(guān)關(guān)系和匹配程度;據(jù)此規(guī)劃分布式光伏建設(shè)潛力較大、適宜優(yōu)先安排資源配置的目標(biāo)省份。三、全國(guó)分布式光伏潛力評(píng)估結(jié)果與分析(一)建筑屋頂面積估算方法評(píng)價(jià)根據(jù)分級(jí)、分區(qū)、全國(guó)平均建筑占比系數(shù),分別計(jì)算北京市通州區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域、大連市金普新區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域的建筑屋頂面積。根據(jù)獨(dú)棟建筑和建筑區(qū)提取算法獲得兩個(gè)城鎮(zhèn)區(qū)的獨(dú)棟建筑與建筑區(qū),以此為真值來(lái)比較各方法計(jì)算的差異。與建筑區(qū)提取的真值相比,分級(jí)、分區(qū)、全國(guó)平均3種方法的計(jì)算值在北京市通州區(qū)城鎮(zhèn)地區(qū)的正確率偏低,在大連市金普新區(qū)城鎮(zhèn)區(qū)域的精度較高;分級(jí)計(jì)算方法的平均正確率達(dá)到81.63%,表明按照城市級(jí)別劃分不同區(qū)域的方法在屋頂面積計(jì)算中較為可靠。(二)全國(guó)建筑物面積提取結(jié)果與分析
1.建筑區(qū)面積全國(guó)建筑區(qū)面積約為1.18×105
km2
,主要分布在山東、河南、河北、江蘇等省份,約占全國(guó)建筑總面積的40%;西部地區(qū)的寧夏、青海、西藏等省份的建筑區(qū)面積較小,僅占全國(guó)建筑總面積的1.4%(見圖4)。圖4全國(guó)各省份建筑區(qū)面積統(tǒng)計(jì)圖按照建筑區(qū)面積大小劃分,第一梯隊(duì)為山東、河南、河北、江蘇,統(tǒng)計(jì)建筑區(qū)面積均超過(guò)8000km2
;第二梯隊(duì)為安徽和廣東,統(tǒng)計(jì)面積為5000~8000km2
;第三梯隊(duì)為湖北、浙江、湖南、遼寧、江西、山西,統(tǒng)計(jì)面積為3000~5000km2
;第四梯隊(duì)為福建、陜西、云南、內(nèi)蒙古、新疆、廣西、甘肅、黑龍江、四川、吉林,統(tǒng)計(jì)面積為1500~5000km2
;第五梯隊(duì)為上海、北京、貴州、天津、寧夏、重慶、青海、海南、西藏,統(tǒng)計(jì)面積在1500km2
以下。2.典型城市獨(dú)棟建筑面積為了計(jì)算建筑占比系數(shù),選取北京、天津、上海、重慶、石家莊、呼和浩特、哈爾濱、南京、杭州、合肥、福州、南昌、濟(jì)南、鄭州、武漢、廣州、深圳、貴陽(yáng)、昆明、西安、成都、拉薩、長(zhǎng)沙、蘭州、西寧、保定、常州、蘇州、青島等29個(gè)典型城市,提取獨(dú)棟建筑進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)。29個(gè)典型城市的獨(dú)棟建筑總面積約為1900km2
,上海、北京、廣州位于前三位(超過(guò)150km2
),拉薩、西寧、呼和浩特位于后三位(不足15km2
)。3.建筑占比系數(shù)及屋頂面積估算在城市分級(jí)方面,計(jì)算得到的直轄市建筑占比系數(shù)平均值為0.5539,省會(huì)城市建筑占比系數(shù)平均值為0.4726,省會(huì)以下城市建筑占比系數(shù)平均值為0.3769。建筑屋頂面積的具體計(jì)算方法可表述為:將直轄市分成主城區(qū)和郊區(qū),主城區(qū)按照0.5539的系數(shù)來(lái)計(jì)算建筑屋頂面積,郊區(qū)按照0.3769的系數(shù)來(lái)計(jì)算建筑屋頂面積;將省會(huì)城市同樣劃分為主城區(qū)和郊區(qū),主城區(qū)按照0.4726的系數(shù)來(lái)計(jì)算建筑屋頂面積,郊區(qū)同樣按照0.3769的系數(shù)來(lái)計(jì)算建筑屋頂面積;省會(huì)以下城市統(tǒng)一按照0.3769來(lái)計(jì)算建筑屋頂面積;根據(jù)求出的分級(jí)建筑占比系數(shù),計(jì)算全國(guó)各省建筑屋頂面積。在位置分區(qū)方面,根據(jù)求出的分區(qū)建筑占比系數(shù)(見表1),對(duì)全國(guó)各省份計(jì)算城鎮(zhèn)建筑屋頂面積。華東地區(qū)建筑屋頂面積最大,遠(yuǎn)大于其他地區(qū),其次為華北、華南、華中地區(qū),而西北、西南、東北地區(qū)的屋頂面積較小。表1基于位置分區(qū)的平均建筑占比系數(shù)表在全國(guó)平均方面,對(duì)全國(guó)典型城市建筑占比系數(shù)求平均值,得出全國(guó)平均系數(shù)為0.4789。利用該系數(shù),計(jì)算得到各省份的城鎮(zhèn)建筑屋頂面積,江蘇、山東、廣東排名前三位,西藏、青海、海南排名后三位。對(duì)城市分級(jí)、位置分區(qū)、全國(guó)平均3種計(jì)算方法得到的全國(guó)城鎮(zhèn)建筑屋頂面積進(jìn)行統(tǒng)計(jì)對(duì)比(見圖5)。整體來(lái)看,除少部分地區(qū)外,城市分級(jí)計(jì)算所得屋頂面積最小,全國(guó)平均計(jì)算所得屋頂面積最大。圖5各省份城鎮(zhèn)建筑屋頂面積統(tǒng)計(jì)圖
(三)屋頂面積與人口數(shù)量相關(guān)分析將3種方法計(jì)算所得的各省份屋頂面積與2020年各省份人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析,結(jié)果表明3種方法計(jì)算的屋頂面積與人口數(shù)量均存在明顯的正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)均在0.84以上(見圖6)。圖6城鎮(zhèn)建筑屋頂面積與人口數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖(2020年)進(jìn)一步,利用平均正確率最高的城市分級(jí)算法計(jì)算得出的屋頂面積與2020年年底各省人口數(shù)據(jù)繪制散點(diǎn)圖,將各省份劃分為屋頂面積大–人口多、屋頂面積小–人口多、屋頂面積小–人口少、屋頂面積大–人口少四類(見圖7)。江蘇、山東、廣東、河南、河北、浙江、安徽、湖北8個(gè)省份位于第一象限,屋頂面積多,分布式光伏潛力大且人口數(shù)量多;云南、廣西、湖南、四川4個(gè)省份位于第二象限,屋頂面積少但人口數(shù)量相對(duì)多;西藏、寧夏、青海、海南、天津、北京、吉林、甘肅、重慶、貴州、內(nèi)蒙古、黑龍江、上海、新疆、山西、遼寧、陜西、江西18個(gè)省份位于第三象限,屋頂面積小且人口數(shù)量相對(duì)少;位于第四象限的僅有福建,屋頂面積偏大而人口數(shù)量少。圖7分級(jí)城鎮(zhèn)建筑屋頂面積與人口數(shù)量分布散點(diǎn)圖(2020年)四、研究結(jié)論與發(fā)展建議(一)研究結(jié)論本研究利用2020年全國(guó)高分辨率衛(wèi)星遙感影像獲得了全國(guó)范圍的建筑物屋頂數(shù)據(jù);通過(guò)分析不同區(qū)域建筑物屋頂面積的空間分布,探討了分布式光伏的建設(shè)潛力;結(jié)合我國(guó)不同區(qū)域的人口數(shù)據(jù),分析了分布式光伏建設(shè)的推進(jìn)路徑。衛(wèi)星遙感具有宏觀、精細(xì)、客觀真實(shí)的特點(diǎn),是開展大范圍建筑物屋頂提取和分布式光伏監(jiān)測(cè)重要的和可行的手段。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)了建筑物屋頂提取精度為81.63%,能夠滿足后續(xù)分析的數(shù)據(jù)需求。分析全國(guó)建筑屋頂面積發(fā)現(xiàn),有約1.4×104
km2
的屋頂可以布設(shè)分布式光伏,潛力巨大;主要分布在江蘇、山東、廣東三省,合計(jì)占全國(guó)分布式光伏潛力約30%。(二)發(fā)展建議面對(duì)二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值,努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和這一目標(biāo),大力發(fā)展太陽(yáng)能、風(fēng)能等新能源已成為重要任務(wù)。近期印發(fā)的《2030年前碳達(dá)峰行動(dòng)方案》也明確提出要全面推進(jìn)風(fēng)電、太陽(yáng)能發(fā)電的大規(guī)模開發(fā)和高質(zhì)量發(fā)展,堅(jiān)持集中式與分布式并舉,加快建設(shè)風(fēng)電、光伏發(fā)電基地。實(shí)施智能光伏產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新升級(jí)、特色應(yīng)用,創(chuàng)新“光伏+”模式,推進(jìn)光伏發(fā)電多元布局。根據(jù)全國(guó)分布式光伏建設(shè)潛力監(jiān)測(cè)分析評(píng)估結(jié)果,提出以下發(fā)展建議。一是分級(jí)分類推進(jìn)全國(guó)分布式光伏建設(shè)。按照分布式光伏就地建設(shè)、就地使用原則,以東部人口稠密且分布式光伏建設(shè)潛力大的區(qū)域開始建設(shè),分級(jí)分步推進(jìn)全國(guó)的分布式光伏建設(shè)實(shí)施。建議江蘇、山東、廣東等8個(gè)省份為第一梯隊(duì);西藏、寧夏、青海等18個(gè)省份作為第二梯隊(duì);云南、廣西、湖南、四川等4個(gè)省份作為第三梯隊(duì),可以考慮除建筑物屋頂外的分布式光
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