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太阳能屋顶电力选择请求 (RfS)
印度政府化学和化肥部、农业和农民福利部、商业和工业部、妇女和儿童发展部、人事、公共申诉和养老金部、技能发展和创业部、统计和计划实施部、消费者事务、食品和公共分配部控制下，SJVN 现邀请提交选择请求 (RfS) 提案，以选择太阳能屋顶电力开发商，以建立累计容量为 18000 KW 的并网屋顶太阳能发电项目（不带电池存储），分布在德里、旁遮普邦、拉贾斯坦邦、哈里亚纳邦、北方邦、比哈尔邦、贾坎德邦、中央邦、恰蒂斯加尔邦、古吉拉特邦、马哈拉施特拉邦、果阿邦、喀拉拉邦、特伦甘纳邦、安得拉邦等邦，通过基于关税的竞争性招标，在 RESCO/PPA 模式下进行由旬。
文件编号：318/17/2024- 并网屋顶-部分（4）
2024 年 16 日 — 由 MNRE 任务理事会任命的 3 名非官方成员。在这方面，指示签署人告知 DLC 可以召集会议，即使......
屋顶太阳能和 2021 年德克萨斯州电力危机
封面图片：2021 年 2 月冬季风暴 Uri 过后的德克萨斯州奥斯汀。图片来源：Roschetzky Photography via Shutterstock，
网格混合动力太阳能屋顶（51kW-75kw）/2024-25北方...
电池保修LFP电池应至少需要7年。在引用率中应包括7年后一次更换电池的费用。必须在7年后替换整个电池系统，直到O＆M期间完成为止。更换电池的规范应相同或更高。成功投标者应在项目调试后为已安装的电池系统提交发票。在发布85％的项目成本之前，应提供同一发票金额的额外绩效银行担保（PBG）。额外PBG的有效性应为10年。更换电池系统后，此额外的PBG将发布。8 10工作范围和技术规格，保修和维护，第57页
商业屋顶太阳能和可再生能源工具箱
o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件用途可能会增加上诉委员会的最大允许最大允许的范围20％。o太阳能收集系统作为商业和工业区域中的配件使用，只要申请人可以证明仍将提供足够且安全的停车场，并且该地点至少为三英亩。
优化屋顶太阳能电池板部署：KFUPM
地理信息系统（GIS）因子在确定太阳能电池板的最佳放置和方向方面起着关键作用，以最大程度地提高阳光暴露和能源产生效率。本研究解决了屋顶特征不均匀的挑战，例如建筑18 kFUPM的屋顶特征，这可能导致阴影并减少太阳能生产。该研究采用Helioscope（基于网络的GEO软件）进行模拟来计算面板要求和能源发电潜力。使用Meteonorm和Solargis的气象数据，该分析确保了太阳能输出的准确预测。这项研究还强调了使用可靠的组件（例如Sunny Tripower 24000TL-US逆变器和Trina太阳能TSM-PD14 320模块）的使用。通过详细的模拟和分析，该系统包括十座建筑物的8,205个面板，可实现3.00兆瓦的总容量，年能量输出为5.078 gwh。该项目通过通过精确的设计方法和健壮的组件选择来优化太阳能PV系统，标志着对可持续性目标的重大进展。
使用GIS
Aster GDEM的数字高程模型（DEM）：DEM是由无植被或建筑物的高程数据产生的地形表面的3D表示。它有助于计算影响太阳辐射效率和屋顶太阳能电池板效率的斜率，方面和阴影。先进的Spacemane热排放和反射辐射仪全球数字高程模型（Aster GDEM）是美国宇航局与日本经济，贸易和行业之间的合作。Aster GDEM以30米的高分辨率提供了全球高程数据，这是对地形的详细分析所必需的。它提供了高分辨率高程数据，用于地形分析，水文建模，坡度和方面分析，太阳辐射估计，基础设施计划，自然资源管理和灾难管理。钦奈的DEM对于绘制屋顶潜力，相对于地形识别建筑物的身高，建立屋顶倾斜度，方向以及评估周围地形和结构对太阳暴露的影响至关重要。USGS Earth Explorer Web应用程序允许用户搜索，预览和下载地球上任何位置的地理空间数据，并且在此需要在钦奈中分析太阳能屋顶潜力。
屋顶太阳能困境：电价上涨和屋顶太阳能价值下降
1 平均住宅电价可从美国能源信息署 (EIA) 查询。平均电价是通过将最终消费者的电力收入除以相应的电力销售额计算得出的。最终消费者的平均电价代表所有消费者在各个行业和各个行业之间的消费者收入和销售额的加权平均值，并不反映电力公司向个人消费者收取的每千瓦时电价。太阳能系统安装成本来自加州分布式发电统计数据 (DGS)，由申请人自行报告，无需额外验证。2007 年至 2015 年期间，DGS 通过将 CEC-PTC 评级 (AC) 除以总系统成本来计算每瓦成本，并根据加州太阳能计划的首次激励索赔申请审查日期进行分类。这些值未根据通货膨胀进行调整。2015 年至 2024 年，DGS 的方法进行了调整，使用 AC 容量表示所有 NEM 太阳能成本，所有储能成本/瓦值均使用储能大小 (kW AC) 表示。从 2015 年起，为了删除错误数据，排名前 1% 和后 1% 的申请均被删除。
重视技术互补性：屋顶太阳能和……
* 纽约大学斯特恩分校，bbolling@stern.nyu.edu；** 劳伦斯伯克利国家实验室，ndarghouth@lbl.gov；***（通讯作者）耶鲁大学和 NBER，kenneth.gillingham@yale.edu；† 智利天主教大学商学院，andresgonzalezlira@uc.cl。对于麻省理工学院、西部大学和德克萨斯大学奥斯汀分校的研讨会参与者以及 2023 年 ASSA 会议、2023 年 IIOC、2023 年 AERE 夏季会议、2023 年营销科学会议和 2023 年 USAEE 会议的会议参与者提供的有益意见和建议，我们表示感谢。我们还要感谢美国能源部的 Ammar Quasibaty 提出的非常有用的建议。本材料基于美国能源部能源效率和可再生能源办公室 (EERE) 资助的太阳能技术办公室奖励编号 DE-EE0009363 的工作。本文表达的观点不一定代表美国能源部或美国政府的观点。
机器学习驱动的太阳能电池板站点选择和屋顶电位
摘要：利用太阳能是可持续发展和减轻贫困的改变游戏规则。太阳能不仅打击气候变化，而且还为经济机会打开了大门，并改善了服务不足地区的生活质量。太阳能电池板的安装对于应对诸如减少贫困和促进可持续发展目标等全球挑战至关重要。这项工作使用卫星和政府数据来绘制用于太阳能电池板的现场适用性，考虑到高程，风速，表面温度，土地使用土地覆盖，归一化的差分植被指数，一氧化碳一氧化碳水平，太阳能辐照，人口，与居民区，水域，水体，电力，电网和道路的距离。这项研究提供了一个全面的框架，用于评估太阳能电池板站点的适用性，整合环境和基础设施因素以优化放置。对印度拉贾斯坦邦地区的各种机器学习模型，例如XGBOOST，随机森林分类器和随机森林回归。XGBOOST的最佳模型的精度为0.982，精度为0.983，召回0.979，F1得分为0.981。同样，对于准确性，精度，召回和F1分别，测试值分别为0.934、0.882、0.985和0.931。选择XGBoost模型以创建太阳能电池板的适用性图。使用预先训练的Yolov8模型和Google Earth Pro图像混凝土屋顶。然后对屋顶图像进行剪辑和处理以确定边界。边缘检测和轮廓用于计算屋顶区域，根据可用屋顶空间估算太阳能电池板的数量及其潜在发电。本研究提供了一种干净可靠的能源解决方案，可以降低成本并改善欠发达和农村地区的生活质量。通过放置太阳能电池板，对化石燃料的依赖减少，这有助于减少温室气体排放并促进环境可持续性