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[기후변화] 태양광 발전 에너지 비용이 80%이상 급감했고 지구온난화를 막기 위해서는 태양광 발전 용량이 2040년까지 10배는 증가해야 한다. 이에 과학자들은 인공위성과 머신러닝을 사용하여 지구상의 모든 대형 태양광 발전소를 매핑했다.

https://singularityhub.com/2021/11/03/scientists-mapped-every-large-solar-plant-on-the-planet-using-satellites-and-machine-learning/

JM Kim | 기사입력 2021/11/05 [00:00]

[기후변화] 태양광 발전 에너지 비용이 80%이상 급감했고 지구온난화를 막기 위해서는 태양광 발전 용량이 2040년까지 10배는 증가해야 한다. 이에 과학자들은 인공위성과 머신러닝을 사용하여 지구상의 모든 대형 태양광 발전소를 매핑했다.

https://singularityhub.com/2021/11/03/scientists-mapped-every-large-solar-plant-on-the-planet-using-satellites-and-machine-learning/

JM Kim | 입력 : 2021/11/05 [00:00]

2010년 이후로 태양광 발전(PV) 에너지 비용이 82% 감소하여 화석 연료 시스템보다 비용이 적게 드는 무배출 에너지 시스템을 구축할 수 있는 기회가 세계에 주어졌다. 국제에너지기구(International Energy Agency)는 우리가 지구 빈곤을 완화하고 온난화를 2°C 이하로 억제하는 이중 과제를 달성하려면 PV 태양광 발전 용량이 2040년까지 10배 증가해야 한다고 예상한다.

 

중요한 과제가 남아 있다. 햇빛은 낮과 계절에 따라 변하기 때문에 태양열은 "간헐적"이므로 태양이 빛나지 않을 때를 위해 에너지를 저장해야 한다. 또한 정책은 태양 에너지가 세계의 가장 먼 곳과 가장 필요한 곳에 도달할 수 있도록 설계되어야 한다. 그리고 태양 에너지와 보전 및 생물 다양성, 농업 및 식량 시스템, 지역 사회 및 토착 용도를 포함하여 동일한 토지에 대한 다른 용도 사이에는 불가피한 절충점이 있을 것이다.

 

동료들과 나는 이제 대형 태양 에너지 발전 시설에 대한 최초의 글로벌 인벤토리를 네이처(Nature) 저널에 게재했다. 이 경우 "대형"은 태양이 최고조에 달할 때 최소 10킬로와트를 생성하는 시설을 의미한다(일반적인 소규모 주거용 옥상 설치의 용량은 약 5킬로와트이다).

 

우리는 인공위성 이미지에서 이러한 시설을 감지하는 머신러닝 시스템을 구축한 다음 인간의 여러 생애 동안 컴퓨팅을 사용하여 550테라바이트 이상의 이미지에 시스템을 배포했다.

 

우리는 지구 육지 표면적의 거의 절반을 검색하여 인구로부터 멀리 떨어진 외딴 지역을 걸러냈다. 68,661개의 태양광 설비를 감지했다. 이러한 시설의 면적을 사용하고 머신러닝 시스템의 불확실성을 제어하여 2018년 말에 설치된 발전 용량의 전 세계 추정치를 423기가와트를 얻는다.

 

이는 같은 기간에 국제재생에너지기구(IRENA)의 추정치인 420GW에 매우 가깝다.

 

태양 에너지의 성장 추적

우리의 연구에 따르면 태양광 발전 용량은 2016년과 2018년 사이에 놀라운 81% 증가했다. 특히 인도(184%), 터키(143%), 중국(120%), 일본(119%)이 성장을 주도했다. 

시설은 칠레, 남아프리카 공화국, 인도, 중국 북서부에 있는 거대한 기가와트 규모의 사막 시설부터 캘리포니아와 독일의 상업용 및 산업용 옥상 설치, 노스캐롤라이나와 영국의 시골 패치워크 설치, 한국과 일본의 도시 패치워크 설치까지 규모가 다양하다.

 

시설 수준 데이터의 장점

당사 데이터 세트의 국가 수준 집계는 설문지, 국가 공무원 및 산업 협회에서 수집한 IRENA의 국가 수준 통계와 매우 유사하다. 다른 시설 수준 데이터 세트와 비교하여 특히 개발 도상국에서 몇 가지 중요한 적용 범위 격차를 해결한다. 개발 도상국에서는 태양광 발전의 확산이 온실 가스 배출을 줄이는 동시에 전기 액세스를 확장하는 데 중요하다. 선진국과 개발도상국 모두에서 우리의 데이터는 회사나 정부의 보고에 의해 편향되지 않은 공통 벤치마크를 제공한다 

지리 공간적으로 지역화 된 데이터는 에너지 전환에 매우 중요하다. 그리드 운영자와 전력 시장 참가자는 생산 중이거나 생성할 에너지의 양을 정확하게 알기 위해 태양광 시설이 어디에 있는지 정확하게 알아야 한다. 새로운 현장 또는 원격 시스템은 위치 데이터를 사용하여 예를 들어 구름 통과 또는 날씨 변화로 인해 발생하는 증가 또는 감소를 예측할 수 있다.

 

이 증가된 예측 가능성으로 인해 태양열은 에너지 믹스의 더 높은 비율에 도달할 수 있다. 태양열의 예측 가능성이 높아짐에 따라 전력망 운영자는 더 적은 수의 화석 연료 발전소를 예비로 유지해야 하며, 과발전 또는 과소 발전에 대한 페널티가 줄어들수록 더 많은 한계 프로젝트가 해제될 것이다.

 

위성 이미지의 뒷면 카탈로그를 사용하여 시설의 30%에 대한 설치 날짜를 추정할 수 있었다. 이와 같은 데이터를 통해 우리는 태양 에너지의 확산으로 이어지는 정확한 조건을 연구할 수 있으며 정부가 더 빠른 성장을 장려하기 위해 보조금을 더 잘 설계하는 데 도움이 될 것이다.

 

시설이 어디에 있는지 알면 태양 에너지 발전 성장의 의도하지 않은 결과를 연구할 수 있다. 우리의 연구에서 우리는 태양광 발전소가 가장 자주 농업 지역에 있으며 초원과 사막이 그 뒤를 잇는다는 것을 발견했다.

 

이는 앞으로 수십 년 동안 태양광 발전 용량의 10배 확장이 식량 시스템, 생물 다양성 및 취약 인구가 사용하는 토지에 미칠 영향을 신중하게 고려해야 할 필요성을 강조한다. 정책 입안자는 대신 토지 사용 경쟁을 낮추거나 기타 재생 에너지 옵션을 유발하는 옥상에 태양열 발전을 설치하는 인센티브를 제공할 수 있다.

 
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