基于辐照–地形–路网耦合的高速公路系统光伏发电潜力评估

《Next Energy》：Photovoltaic generation potential assessment of highway systems based on irradiance–terrain–road network coupling

　　

作为分布式光伏系统的关键潜在载体，高速公路需要精细化的发电潜力评估，以支撑公路走廊沿线能源的有效开发。本研究探索了高速公路沿线的三类空间——路侧空间（wayside space）、结构空间（structural space）和建筑空间（building space）——并构建了基于"辐照–地形–路网"耦合的多因子光伏发电潜力评估模型，采用OpenCV进行多因子图像耦合分析。结果表明，中国18.5万公里高速公路网络的年光伏发电潜力达到1.82×1011 kWh，在所采用的假设条件下，估算的年光伏发电潜力约相当于全国用电量的1.85%。对地形修正系数（TCF）进行的蒙特卡洛敏感性分析（N = 10000）得出95%置信区间为[1.66, 1.98] ×1011 kWh，相对不确定性为±8.76%，其中第二层级地形修正系数（TCF?）被识别为最具影响力的参数（r = 0.974），从而验证了所提出模型的稳健性。为确保这一可观发电容量的有效转化，研究进一步提出了与电网条件相适应的差异化光伏利用模式，为高速公路沿线光伏系统的经济开发与高效利用提供了综合解决方案。

高速公路光伏发电潜力评估研究解读

一、研究背景与问题

随着全球能源转型的深入推进，可再生能源发电已成为应对能源短缺和缓解气候变化的关键路径。太阳能凭借其清洁、可再生和广泛分布的特性，成为最具前景的能源形式之一。光伏技术日趋成熟，已在建筑一体化光伏、农光互补和微电网系统等领域得到广泛应用。近年来，高速公路走廊光伏作为一种创新应用场景逐渐受到学术界关注。高速公路系统沿线存在大量闲置空间，包括中央分隔带、边坡、隧道和服务区建筑屋顶等，这些空间具有光照条件良好和空间连续分布的优势，为光伏系统部署提供了巨大潜力。充分利用这些高速公路沿线的光伏资源，不仅能为交通基础设施提供绿色电力，还能有效助力整体碳减排目标的实现。

然而，现有研究存在明显不足。已有研究虽然从不同角度验证了高速公路空间对光伏开发的适宜性，但大多局限于局部探索，对高速公路走廊空间的系统性利用仍不充分，缺乏覆盖多种空间类型和影响因素的全面精细化评估框架。此外，可利用光伏安装面积的计算往往停留在理论层面，未充分考虑地形约束、几何约束和实际安装条件下的遮挡损失，导致估算的光伏发电潜力与实际表现可能存在显著差异。在评估方法方面，现有研究多采用单一或有限因素的叠加分析，缺乏基于"辐照–地形–路网"多要素协同耦合的空间分层评估方法，难以对精细化、工程化的光伏开发决策提供可靠支撑。

二、研究内容与结论

针对上述局限性，本研究提出了基于道路太阳能潜力（RSP）、地形修正系数（TCF）和道路光伏可开发面积（RPEA）的多因子耦合发电潜力评估模型。首先，以水平面总辐照度（GHI）为指标，将中国划分为不同等级的太阳能资源禀赋区域。其次，针对地形引起的遮挡这一高速公路走廊光伏规划的关键因素，研究在全国尺度上定量评估了地形遮挡对高速公路光伏发电潜力的影响，通过引入TCF实现了高速公路光伏潜力评估的区域差异化。第三，针对路侧空间、结构空间和建筑空间三类代表性空间类别，建立了精细化的RPEA计算模型。最后，构建了整合三类影响因素的多因子耦合发电潜力评估模型。为高效提取和耦合高速公路网络、辐照分布和地形分类的空间信息，研究引入OpenCV作为图像处理工具，利用其图像分割、特征提取和像素级分类能力，实现高速公路相关像素的自动识别及其与相应辐照和地形类别的耦合。

研究结果表明，中国18.5万公里高速公路网络的年光伏发电潜力达到1.82×10¹¹ kWh，在所采用的假设条件下约相当于全国用电量的1.85%。对TCF进行的蒙特卡洛敏感性分析（N = 10000）得出95%置信区间为[1.66, 1.98] ×10¹¹ kWh，相对不确定性为±8.76%，其中TCF?被识别为最具影响力的参数（r = 0.974），验证了所提出模型的稳健性。研究进一步提出了与电网条件相适应的差异化光伏利用模式，为高速公路沿线光伏系统的经济开发与高效利用提供了综合解决方案。

三、主要技术方法

本研究采用了以下几项关键技术方法：一是基于ArcGIS 10.8和克里金（Kriging）插值方法的太阳能资源空间分布制图技术，利用NASA POWER数据库2025年中国年GHI数据，通过栅格转点、异常值剔除和空间插值生成连续辐照分布图；二是基于数字高程模型（DEM）的三级地形分类方法，将中国地形按海拔分为三个层级并赋予基准TCF值；三是基于几何修正系数k的RPEA精细化计算模型，针对中央分隔带、边坡、隧道顶部和服务区屋顶分别建立面积计算公式；四是基于OpenCV的多因子图像耦合分析方法，在像素尺度上提取不同辐照区和地形层级组合下的高速公路里程分布。

四、研究结果

4.1 道路太阳能潜力（RSP）分析

研究基于NASA POWER数据库获取中国2025年年度GHI数据，采用克里金插值方法将离散气象采样点转换为连续空间分布，绘制了中国2025年GHI空间分布图。根据GHI值将中国太阳能辐照划分为四个资源区：I区（>1750 kWh/m2，极高）、II区（1400–1750 kWh/m2，高）、III区（1050–1400 kWh/m2，中等）和IV区（<1050 kWh/m2，低）。

4.2 地形修正系数（TCF）分析

研究将地形按海拔划分为三个层级：Tier 1（>3000 m）、Tier 2（500–3000 m）和Tier 3（<500 m），分别赋予基准TCF值0.55、0.75和0.95。较高且地形复杂区域赋予较低TCF值，较低且地形相对简单区域赋予接近1的TCF值。这些值作为全国尺度评估的经验参数化，而非直接测量的地形遮挡系数。

4.3 道路光伏可开发面积（RPEA）分析

研究将高速公路沿线RPEA分为路侧空间、结构空间和建筑空间三大类。路侧空间主要包括中央分隔带、护栏和边坡，呈线性分布；结构空间包括桥梁和隧道，光伏板可优先安装在桥梁护栏和隧道顶部；建筑空间包括服务区、收费站和维护站，光伏板可集中安装在屋顶。研究针对中央分隔带和边坡（路侧空间）、隧道顶部（结构空间）和服务区屋顶（建筑空间）建立了RPEA计算模型，引入几何修正系数k使光伏潜力评估更贴近实际条件。中央分隔带的几何修正系数k_dm = 0.8 × cosθ，RPEA计算公式为S_dm = k_dm × B_dm × L。

五、讨论与结论

研究提出了针对不同电网条件的差异化光伏利用模式，实现从"资源潜力"到"实际供给"的有效转化。同时分析了高速公路光伏工程应用面临的主要障碍，为促进大规模实施提供参考。研究构建的多因子耦合评估模型整合了RSP、TCF和RPEA三个关键要素，建立了"辐照–地形–路网"耦合的高速公路光伏潜力评估框架；通过OpenCV实现多因子图像耦合分析，在像素尺度上提取不同辐照区和地形层级组合下的高速公路里程分布；定量评估了中国高速公路光伏潜力，并通过蒙特卡洛模拟进行不确定性量化和敏感性分析，验证了模型的稳健性。研究结论表明，中国高速公路网络具有可观的光伏发电潜力，通过合理的空间规划和差异化的利用模式，可有效支撑交通基础设施的绿色能源供应和碳减排目标的实现。