Konya Journal of Engineering Sciences·9月1日 · 周二论文智慧农业 / 农业物联网阅读 0
DATA-DRIVEN OPTIMAL SITE SELECTION FOR SOLAR POWER PLANTS BASED ON SOLAR IRRADIANCE ANALYSIS
Serdar Selim · Nihat Karakuş
论文解读
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速览
基于太阳辐照度分析，用遥感和GIS为太阳能电站选址，以土耳其Elmalı区为例。
方法
遥感与GIS结合，分析全球水平辐照度(GHI)月度数据。
发现
28%区域高度适宜，33%中度适宜，39%低度适宜；4969公顷极高适宜。
机会点
可扩展至农业光伏互补系统，结合作物需光特性优化选址，实现土地多功能利用。
影响力0
信息增量0
专业深度0
信源权威0
时效性0
主题为太阳能电站选址，与三农、农业信息化无关，不予精选。
原文摘要
太阳能电站在以可持续且环境友好的方式满足全球能源需求方面发挥着关键作用。清洁能源生产的效率和长期可持续性在很大程度上取决于这些电站的优化选址，这使得太阳辐照度数据成为确保最大能源产出的关键因素。本研究聚焦于全球水平辐照度（Global Horizontal Irradiance, GHI）——文献中识别适宜太阳能电站选址的最重要且最广泛使用的指标之一，通过遥感（Remote Sensing, RS）和地理信息系统（Geographic Information Systems, GIS）进行月度分析。辐照度较高的区域被相应分类。技术、环境和经济因素可能因国家或地区而异，本研究有意将其排除在外，以突出太阳辐照度对选址适宜性的主要影响。研究具体针对土耳其安塔利亚省的埃尔马勒（Elmalı）地区开展。结果表明，基于GHI，该区域28%的面积高度适宜太阳能电站建设，33%中度适宜，39%适宜性较低。从绝对数值来看，4,969公顷被归类为“极高适宜性”，43,038公顷为“高适宜性”，表明这些区域具有强劲的投资潜力。本研究提供了基于辐照度的清晰、数据驱动的适宜性评估，预计将支持和指导该地区战略性太阳能投资与规划决策。