地形模型

机器翻译，未经校对人员审核，可能存在错误。

概述

通过考虑 特定场地地形，模拟能够提供精准的能源产出洞察，促进明智决策并最大化太阳能安装效率。

得益于数字 地形模型的处理，可以利用高程（ELE）数据对每个地点进行全面的地形特征分析。基于该参数，计算了表面坡度（SLO）和表面方位角（AZI）。

另一方面，地平线数据（HOR）是通过将周围地形的点聚合成围绕遗址的360度方向序列生成的。该分析使得估算因附近山丘或山脉阴影造成的潜在能量损失。

海拔高度也是确定大气厚度的关键参数，直接影响太阳辐照度建模。

尽管数字地形提供了全球详细的信息，但要进行完整的影子分析，必须包含局部特征、建筑物及其他物体。为此，需要更详细的 表面模型 和 三维建模 工具。

太阳能项目开发者通常将地形信息与其他地理数据层（如土地覆盖和人口）结合，这些数据为研究项目可行性提供了有用信息。

斜率和方位数据的计算

数字高程模型（DEM）是一种由高程数据创建的地形三维表示，提供地球地形的详细描绘。它以网格形式定期绘制土地高程图，为太阳能项目开发中的准确分析和决策提供关键洞见。

利用高分辨率DEM，坡度和方位数据——这些关键的辅助参数——通过我们专有的内部方法学得出。这些参数使得平面和倾角面积的精确识别成为可能。当项目现场发现倾斜面时，可以进行进一步分析，确定光伏系统的最佳设计，确保项目实施高效且具成本效益。

Solargis数据库的DEM数据分辨率为 陆地3角秒 （名义上90米），海底分辨率为 30角秒 （名义上1公里）。 这对于对邻里地形结构的区域分析（例如，周围山脉或丘陵的阴影）来说是合理的。

数据处理过程

最终数据集是对少数可用地形数据集进行严格拼接的结果：

1. 航天飞机雷达地形测量任务 （SRTM）

2. 取景器全景

3. 全球数字高程模型

4. 网格式水深测量数据

对于陆地区域，实施了原始数据集[1]。数据集[2]用于填充北纬60°以上、南纬60°以下的土地，并修复或改进数据集中发现的问题[1]。在少数质量不足的[1]和[2]情况下，数据集[3]进行了后处理并实现。我们还解决了沿海线海拔数据中的许多问题。最后，对于海底高程，采用数据源[4]。

详细表面物体建模

当数字 表面模型 （DSM）数据可用时，可以分析最高的固体表面，包括建筑结构和茂密植被。这对于城市环境中的详细阴影分析尤其有用，比如评估屋顶光伏潜力。对于此类分析，建议的标称分辨率约为10厘米或类似，以确保精度。

由于实现全球统一的详细表面建模解决方案具有挑战性，最常见的方法是使用像Evaluate这样的专业仿真软件为各个场地创建 手动3D模型 。这种场地特定三维建模对太阳能光伏项目至关重要，能够实现准确的能源产额估算、全面的遮蔽分析和空间优化。通过开发项目现场的详细3D表示，软件有助于确定太阳能电池板的最佳位置和配置，以最大化能源生产。

仿真软件通过 导入场地数据并生成三维地形模型，简化了这一过程。它允许添加太阳能电池板和潜在障碍物，如建筑物或树木，以进行遮阳和日照路径分析。这些分析预测能源产量随时间变化，为项目规划提供宝贵见解。

通过迭代设计调整和性能模拟，太阳能建模软件促进太阳能安装的优化，确保空间高效利用并最大化能源输出。

延伸阅读

• 全球的漏洞填充SRTM。版本4，取自CGIAR-CSI SRTM 90米数据库，Jarvis， A.， H.I. Reuter， A. Nelson， E. Guevara， 2008年。

• 取景器全景。乔纳森·德·费兰蒂 文学学士

• 全球数字高程模型。NASA EOSDIS 土地过程 DAAC。NASA/METI/AIST/日本航天系统，以及美日ASTER科学团队（2009年）。

• GEBCO网格测深数据。GEBCO_2014 Grid，版本20150318。