340万枚の太陽光パネル

 (tech.marksblogg.com)
2 ポイント 投稿者 GN⁺ 2026-04-24 | 1件のコメント | WhatsAppで共有
  • 米国の太陽光空間データセットを GeoPackageからParquetへ変換し、屋上アレイ、アレイ、パネルをまとめて分析した結果、パネルのレコード数は 3,429,157件 に達した
  • 屋上アレイは 5,822件、アレイは 18,980件 に整理され、座標を EPSG:4326 に変換したうえで bbox と WKB geometry をあわせて保存し、地図ベースの集計や可視化に活用した
  • 屋上アレイとアレイの両方で H3ヒートマップ と代表ソース地図を用いて分布を比較したところ、ソースごとにカバレッジや境界形状が異なり、同じ地域でも検出結果に違いが出ることが分かった
  • 屋上アレイでは modType がほぼ c-si に集中しており、アレイデータでは設置年ごとの AC/DC容量 の平均値と最大値が1985年から2025年まで集計されている
  • パネル可視化では、実際の太陽光パネルに加えて Ivanpah Solar Power Facilityの鏡構造物 が含まれる例外も確認され、大規模検出データの有用性と限界の両方が示された

分析用に整備されたデータセット

  • GM-SEUS v2 ZIP ダウンロード から 3.4 GBのZIPファイル をダウンロードし、GeoPackageファイルを抽出して利用した
  • GPKGファイルの投影は +proj=aea +lat_0=23 +lon_0=-96 +lat_1=29.5 +lat_2=45.5 ... +units=m +no_defs と確認された
  • Rooftop arrays、panels、arrays の各データを Parquet形式 に変換し、座標は EPSG:4326 に変換した後、bbox と WKB geometry をあわせて保存した
    • 変換過程では rooftop arrays に DuckDB v1.4.4 を使用し、v1.5.1 では例外が発生した
    • 保存時には ZSTD, COMPRESSION_LEVEL 22, ROW_GROUP_SIZE 15000 の設定を使用した

  • Rooftop arrays データセット

    • レコード数は 5,822件
    • カラム要約では area の NULL 比率は 2.77%、最小 15.0、最大 487111.0
    • azimuth, capMWAC, capMWDC, mount, tilt の NULL 比率はそれぞれ 89.63%, 89.52%, 87.12%, 87.53%, 90.64% と高い
    • instYr の NULL 比率は 72.43%、値の範囲は 2003〜2025
    • modType の一意値は2つで、c-si, thin-film を含む
    • Source は一意値 15個 に集計された

  • Panels データセット

    • レコード数は 3,429,157件
    • arrayID の NULL 比率は 0.03%、一意値は約 12,653個
    • panelID の NULL 比率は 0.00%、最大値は 3,429,157 まで続く
    • pnlSource の一意値は 5個、Source の一意値は 12個
    • rowArea は 15.01〜9982.68、rowAzimuth は 90.0〜540.0、rowLength は 3.96〜737.38、rowWidth は 0.45〜135.33 の範囲
    • rowSpace の NULL 比率は 1.27%、値の範囲は 0.01〜20.0
    • rowMount の一意値は 3個

  • Arrays データセット

    • レコード数は 18,980件
    • arrayID の一意値は約 16,914個、最大値は 18,980
    • avgAzimuth, avgLength, avgSpace, avgWidth はいずれも NULL 比率 32.88% で同一
    • capMWAC の最大値は 1128.931、capMWDC の最大値は 1467.61、capMWDCest の最大値は 1758.501
    • effInit の NULL 比率は 0.07%、値の範囲は 0.09〜0.21
    • instYr は 1985〜2025、instYrEst は NULL 比率 0.32% とともに 2003〜2025 の範囲
    • mount は一意値 9個、modType は一意値 3個、Source は一意値 10個
    • tilt と tiltEst はどちらも NULL 比率 46.39%
    • totArea は 30〜19,603,313、totRowArea は 30〜8,537,538 の範囲

屋上太陽光アレイ

  • Rooftop arrays データセットを H3 レベル4基準の ヒートマップ で可視化した
  • ソース別レコード数は OSM 2,175件, CECSFC 1,835件, TZSAM 1,024件, USPVDB 485件 の順に多い
    • そのほか GRW 93, GMSEUSdigArraysPanels_v2_0 54, gspt 46, SAM 43, GMSEUSgeoref_v2_0 24, CCVPV 16, GPPDB 15, CWSD 10, InSPIRE 2 と集計された
  • H3 レベル3の六角形ごとに最も多く現れた 代表ソース を別途計算し、地図に表示した
  • mount と modType のクロス集計では、modType はほぼ c-si に集中している
    • fixed_axis は c-si 381, thin-film 2
    • single_axis は c-si 210, dual_axis は c-si 33, unknown は c-si 98
    • mount が NULL の行は c-si 5096 で最も多い
  • 設置年別の面積統計は instYr の値がある行だけを使い、2003〜2025 の区間を集計した
    • 2011年は count 46, 平均面積 41,511, 最大 487,111
    • 2017年は count 105, 平均 20,882, 最大 315,564
    • 2018年は count 225 で年別件数が最も多く、平均 13,584, 最大 152,636
    • 2025年は count 148, 平均 12,363, 最大 135,270 と集計された

屋上アレイのフットプリント

  • Los Angeles から Long Beach までの地図で、検出結果を ソース別の色 で区別して表示した
  • 一部のソースは建物外周を 保守的に輪郭化 している
  • 別のソースはより 有機的な形状 の境界を持つ
  • gspt ソースは検出結果を おおまかな円形 で表示する
    • 例の画像では屋根上パネルのある倉庫が4棟見えるが、検出結果は大きな円2つだけになっている
  • Los Angeles 全域には、まだ検出されていない 屋上アレイ が数多く残っている
    • このデータセットはレコード数が約 5K 規模のため、カバレッジをさらに広げる余地が大きい

アレイとパネル

  • Arrays データセットも H3 レベル4基準の ヒートマップ で可視化した
  • ソース別レコード数は OSM 5,222件, USPVDB 4,024件, TZSAM 3,278件, CECSFC 2,288件 の順に集計された
    • 続いて GMSEUSgeoref_v2_0 1,697, GMSEUSdigArraysPanels_v2_0 1,291, GRW 957, CCVPV 155, CWSD 68 を含む
  • H3 レベル3の六角形ごとに最も多く現れた 代表ソース を計算し、地図に表示した
  • 近接した場所にある太陽光発電所でも、検出ソースが 異なる場合がある
  • Arrays データセットはすべての太陽光発電所を捉えているわけではなく、アレイ境界だけがあり パネル自体は表示しないデータセット もある
    • -118.355, 34.837 の例では、パネルは 紫色 で表示される
  • 設置年別のアレイ容量統計では、AC/DCの平均値・中央値・最大値 をあわせて集計した
    • 1985年は count 1, ACavg 14, DCavg 17
    • 2014年は count 913, ACavg 6, DCavg 7, ACmax 586, DCmax 752 と集計された
    • 2020年は count 1673, ACavg 11, DCavg 15, ACmax 638, DCmax 829
    • 2021年は count 1705, ACavg 19, DCavg 24 と増加
    • 2023年は count 2017, ACavg 34, DCavg 44, ACmax 1095, DCmax 1423
    • 2024年は count 730, ACavg 37, DCavg 44
    • 2025年は count 152, ACavg 18, DCavg 23, ACmax 1129, DCmax 1468 と集計された

パネル可視化と例外項目

  • California -115.47, 35.57 のある太陽光発電施設で、azimuth フィールドを グラデーション で可視化した
  • この検出結果は panels データセットに含まれているが、Hacker News のコメントでは、その構造物はパネルではなく 鏡 であり、Ivanpah Solar Power Facility の一部だと指摘されている
  • 別の公園でも同様の可視化を示している
  • 砂漠地帯には マイクロチップのように見えるパターン が広く分布している

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1件のコメント

 
GN⁺ 2026-04-24
Hacker Newsのコメント

  • Floridaのように暑くて日差しの強い州に、太陽光パネルがほとんどないのはかなり驚き
    Floridaには導入を妨げる妙な法律があるものの、10kW未満ならまだ比較的簡単に設置できる
    知人は10kW未満で設置して、古くて低効率なACや単板窓、貧弱な屋根断熱という条件でも、97%オフグリッドでやれている
    電気料金の節約より、ハリケーン後の停電対策のほうが大きな理由だった

    • 再生可能エネルギーの政治化を過小評価してはいけない
      ほとんど無料同然のエネルギーなら自然に売れそうに思えるが、地方では太陽光の話を出しただけで、悪意ある「じゃあxはどうするんだ？」式の反応が次々返ってくる
    • Floridaでは皮肉にもハリケーンが太陽光が少ない理由の一つにもなっている
      たとえばMiami-Dade郡では、商用太陽光に時速160マイル超の風に耐えるハリケーン認証マウントを要求するため、設置費が大きく上がる
      住宅でも、ハリケーンのせいで屋根上太陽光があると保険の引き受けを渋る保険会社が多い
    • Floridaは太陽光発電量の上位州だった記憶があったが、調べたらその通りだった
      現在3位 https://seia.org/solar-state-by-state/
    • Alabamaは規制の虜がひどく、系統連系型太陽光を設置すると支払う手数料が、Alabama Powerから普通に電気を買うより高い
    • 自分がもっと理解できないのはHawaii
      あそこは、ほぼすべての建物にパネルが付いていてもおかしくないほど、電化の世界的先導地域になるチャンスが大きい
      それなのに重油を輸入し、発電所の埠頭で燃やして島全体に電気を供給している

  • オフグリッドで暮らしていて、7kWパネルと48Vリチウム電池40kWh、そしてほとんど使わないバックアップ発電機で運用している
    節電し、使っていないものは全部切っているので、発電機はほぼ不要
    全部自分で設置したが、細かい作業は多くてもそこまで難しい仕事ではなかった
    コネクタを正しくかしめる方法、ケーブル太さの選定、ラグの圧着、接地やブレーカーといったことを一つずつ学べばいい
    今は、食料栽培用の給水ポンプと灌漑を回すための離れ屋根用システムも追加しようとしている
    これは48Vリチウム電池1本だけ使うのでさらに単純だが、それでもVictron機器を使い、Cerboにつないで監視するつもり
    もしこの家を売って系統電力のある場所へ移っても、真っ先にまた電力線を切って自家システムから作ると思う

    • どんなインバーターハードウェアを使ったのか気になる
      自分は安い120VAC 3600Wの輸入インバーターに、100Ah AGMバッテリー2個を直列接続した24VDC構成で試している
      可搬フレーム、200Aヒューズとブレーカー、#2 AWGケーブル、単一接地バー、AC入出力、簡単な電圧計まで備えた仮設システムだ
      パネルは庭に一時的に設置してみたが、都市部なので日照がいまひとつで、2日回したあと雨の前に撤収したので、ちゃんとした測定はできなかった
      去年の冬に強風で1時間半停電したとき、ボイラーのバックアップとしてはかなり役に立ったが、家の小さなIT機器用UPSとして使うには3600Wは大きすぎる
    • 設置過程をまとめたブログやリンクがあるのか気になる
    • 自分もあなたから学ぶ必要がありそう
      今ちょうど妻とオフグリッドキャビンを建てていて、詳細構成を調べているところ
      たぶん鉛蓄電池のマリンバッテリーを使うと思うし、方向性は似ているが、South Central Alaskaの冬は発電量が本当に厳しいので、もっと大量の太陽光が必要になりそう
    • 検査と建築コードはどう処理したのか気になる
      それとも建築規制そのものがない郡なのかも気になる
    • グリッドのある場所へ引っ越しても、わざわざまた系統切り離しから始めたい理由は何なのか気になる

  • わざわざ水冷ワークステーション全体を強調するのが、なぜそんなに重要なのかよく分からない
    この人のハードウェア仕様を自分が知る必要がある理由も分からないし、数百万行のデータセットを回すのにそんな装備が本当に必要なのかも疑問

    • 水冷コンピューター最大の利点は、中途半端に遅くなったがまだ使える灰色地帯を長く経験する代わりに、予告なく致命的に壊れてアップグレード判断をしやすくしてくれること、という冗談が言える
    • この人はもともとブログ記事ごとにいつもこんな感じなので、あまり深く考える必要はない
      技術業界には予想外の個性を持つ人が多い
    • ここに来るほどコンピューター好きな人を、趣味マウント扱いして貶す必要はないと思う
      HNのような場所ならなおさらそうする理由はない
    • 9950Xは価格対性能に優れたCPUで、普通のケースと普通の空冷ヒートシンクだけでも非常によく動く
      TDPもそこまで高くない
      自分の9950Xも空冷で快適に動いている
      少し悔しいが、自分が気にしているCPUボトルネックの作業ではM4 Maxが45W前後でほぼ同等についてくる
      業界全体が電力効率の面ではもっと早くAppleに追いつくべきだ
    • 記事の雰囲気が90年代末〜2000年代初頭の技術ブログっぽくて、むしろよかった
      カスタムGentooビルドの話だけ抜けている感じ

  • 方位角や傾斜角のヒストグラムを見るとかなり面白そう
    オランダなら大まかに南向き15〜30度あたりにピークがあり、東西の組み合わせにも小さなピークがありそう
    このデータセットではどんな形になるのか気になる

    • いいアイデアだったので、今日は時間があまりないが、記事の一番下に可視化を2つ追加しておいた
    • 東西向き配置と南向き配置の長短を比べる実験は最近かなり興味深い
      屋根面積が限られる場合、南向きのほうが向き自体は有利でも、東西向きなら同じ面積により多くのパネルを載せられるため、総設置容量では有利になることがある
      結局は地域や屋根条件によって、質と量の問題として見るべきだ
    • おおむね緯度と相関がありそう
      ただし傾斜屋根上のパネルは、屋根の傾きそのままに従うという例外が出る
    • 最近はパネルをほぼ平らに密に敷くのが正しいと思っていた
      効率が数％落ちても、同じ面積に入るパネル枚数をほぼ倍にできるし、パネル価格が非常に安くなったので、この折衷は十分合理的に見える
    • ここに有用なチャートがあり、ちょうどあなたの言う緯度帯ともだいたい一致している
      https://ratedpower.com/blog/solar-panel-orientation/

  • ペロブスカイトが研究室を離れて市場に出始めていて、タンデムセル効率も30%を超えたというのだから、最近出てくるイノベーションはかなり多いように見える

    • それなのにプラグイン太陽光はUtahを除けば、ほぼどこでも制度面で阻まれている

  • これらの地図を見ると、太陽光利用が効率性より政治化に左右されていることがあまりにも鮮明に表れている

  • かなりクールではあるが、このヒートマップには少し人口密度マップっぽく見える効果がある
    https://xkcd.com/1138/
    1人当たり基準にすればもっと面白いだろうが、任意の六角形単位で人口密度を補正するのはかなり難しそう

    • 一部地域、とくにTexasやFloridaのハブで密度が低いことはむしろかなり目立つ
      費用対効果だけ見ても、ああいう場所はもっとパネルがぎっしりあるべきだと思う
    • Portlandがその地図で赤い点すら打てないなら、xkcdデータのどこかがおかしい気がする

  • パネル数と地域IQを比べれば面白いシグナルが出るかもしれないと思う
    パネルは40年寿命のあいだに5年未満で投資回収できるほどキャッシュフローがよく、自家消費分をまかなうまでは、これより良い投資はほとんどないと思う

    • その理屈は結局、賢い人は太陽光を多く買い、愚かな人はあまり買わないに帰着していて単純すぎる
      地域ごとのパネル数を左右する主な変数は、日射量、地域インセンティブ、あるいは電気料金である可能性のほうが高い
      自分の場合、エネルギー使用が最も多い月は日照が最も少ない月で、最も多く電気を使う時間も長い夜間だが、その主な消費源がヒートポンプだからだ
      寒冷地に住む人にはこうしたパターンが一般的なので、ほかの地域よりはるかに大きい太陽光kWh容量とバッテリー容量が必要になる
      市場利回りを8%と仮定すると、太陽光設置に1万5千ドルを使う場合、月100ドル以上の電気使用を相殺しないと市場投資より有利にならないので、多くの人には計算が合わない
    • それはあまりに楽観的な計算だ
      自分が試したオンライン計算機では、回収期間は18年、生涯節約額は1万8千ドル程度だが、初期設置費だけで3万2千ドルかかる
      そのうえ自分の屋根はすでに寿命の半分を過ぎていて、パネルマウントによる雨漏りは屋根を先に交換しないと保証しないと言われた
      屋根交換にはさらに2万5千ドルかかる
      次の家はPNWより少し南で、長く住む家にして、屋根ではなく地上設置にしたいが、今はまったく数字が合わない
      太陽光は欲しくても、面白半分で5桁の追加費用を出す気はない
    • regional IQのような概念を真面目に信じていることのほうが驚きだ

  • DuckDBで340万枚の太陽光パネルを掘り下げた分析はすごい
    ヒートマップもよかったし、Ivanpahを正確に拾っていたのもよかったし、完全にbeast mode分析という感じ

  • これを踏まえると、中国は毎日その3倍くらい設置している
    https://reneweconomy.com.au/just-staggering-china-installs-1...

    • このデータセットは包括的ではない
      米国は2025年に43GW_peakを設置したので、新しいパネルはおよそ8千万枚ほどになったはず
      それでも中国より1桁以上少ないのは確かだが、2桁差ではない
    • 米国の政策がこれほど時代遅れなら、今後これが大きな差を生みそう
      エネルギー集約型産業は、エネルギーコストがほぼゼロの場所が西側の産業を急速に追い抜く可能性が高い