On the solar energy side, plenty of

On the solar energy side, plenty of studies have focused on improving the accuracy of solar assessment
on building rooftops by developing software and algorithms [10, 11] and using detailed 3D building
models made in Rhinoceros [12] or based on LIDAR (Laser Imaging, Detection and Ranging) data [13,
14]. However, similar to the building energy modeling, when they are applied to the urban scale, the
mutual shading influence and resulted suitable roof areas for solar production is rarely considered [10, 15]
and enthusiasms solely on accuracy pays a price of more computational time, especially at the urban scale.
The urban scale coupling modeling for solar buildings shares the same challenges of the two modeling
aspects, and the data management is even more complex. The exploration in the coupling modeling just
started with measure data or simple correlations, with more emphasis on solar potentials [10, 16].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้านพลังงานแสงอาทิตย์ มายศึกษาได้มุ่งเน้นในการปรับปรุงความแม่นยำของการประเมินพลังงานแสงอาทิตย์ในอาคารหลังคา โดยพัฒนาซอฟต์แวร์และอัลกอริทึม [10, 11] รายละเอียดอาคาร 3Dรุ่นที่ทำในแรด [12] หรือตามข้อมูลจาก LIDAR (เลเซอร์ภาพ ตรวจสอบ และ Ranging) [1314] . อย่างไรก็ตาม เช่นเดียวกับพลังงานอาคารโมเดล เมื่อพวกเขาจะใช้มาตราส่วนเมือง การและอิทธิพลของการแรเงา และส่งผลให้พื้นที่หลังคาเหมาะสำหรับผลิตพลังงานแสงอาทิตย์ไม่ค่อยถือ [10, 15]และ enthusiasms แต่เพียงผู้เดียวในความถูกต้องจ่ายราคาเวลาคำนวณมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับเมืองขนาดเมือง coupling โมเดลสำหรับอาคารแสงร่วมความท้าทายเดียวกันสองโมเดลด้าน และจัดการข้อมูลได้ซับซ้อนมากยิ่งขึ้น สำรวจในคลัปเพียงการสร้างโมเดลเริ่มต้น ด้วยวัดข้อมูลหรือความสัมพันธ์อย่างง่าย มีความสำคัญในศักยภาพพลังงานแสงอาทิตย์ [10, 16]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในด้านพลังงานแสงอาทิตย์,
ความอุดมสมบูรณ์ของการศึกษาได้มุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงความถูกต้องของการประเมินพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาอาคารโดยการพัฒนาซอฟแวร์และขั้นตอนวิธี[10, 11] และการใช้อาคาร 3
มิติที่มีรายละเอียดรูปแบบที่เกิดขึ้นในแรด[12] หรือขึ้นอยู่กับ LIDAR (เลเซอร์การถ่ายภาพ , ตรวจสอบและตั้งแต่) ข้อมูล [13,
14] แต่คล้ายกับการสร้างแบบจำลองการใช้พลังงานในอาคารเมื่อพวกเขาถูกนำไปใช้กับขนาดในเมืองที่มีอิทธิพลต่อการแรเงาร่วมกันและส่งผลให้พื้นที่หลังคาเหมาะสำหรับการผลิตพลังงานแสงอาทิตย์เป็นที่ยอมรับว่าไม่ค่อย [10, 15] และความกระตือรือร้น แต่เพียงผู้เดียวกับความถูกต้องจ่ายราคาของเวลาการคำนวณมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับเมือง. แบบจำลองการมีเพศสัมพันธ์ในระดับเมืองสำหรับอาคารแสงอาทิตย์หุ้นท้าทายที่เหมือนกันของทั้งสองการสร้างแบบจำลองด้านการจัดการข้อมูลและมีความซับซ้อนมากยิ่งขึ้น การตรวจสอบข้อเท็จจริงในการสร้างแบบจำลองการมีเพศสัมพันธ์เพียงแค่เริ่มต้นด้วยข้อมูลที่วัดหรือความสัมพันธ์ที่เรียบง่ายที่มีความสำคัญต่อศักยภาพพลังงานแสงอาทิตย์ [10 16]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในด้านพลังงานแสงอาทิตย์ มากมายของการศึกษาได้มุ่งเน้นในการปรับปรุงความถูกต้องของการประเมินพลังงานแสงอาทิตย์บนหลังคาอาคาร
โดยการพัฒนาซอฟต์แวร์และขั้นตอนวิธี [ 10 , 11 ] และใช้รายละเอียด 3D อาคาร
รุ่นผลิตในแรด [ 12 ] หรือจาก LIDAR ( ภาพและเลเซอร์ตรวจจับตั้งแต่ ) ข้อมูล [ 14 ]
13 . อย่างไรก็ตาม คล้ายกับการสร้างพลังงานแบบที่เมื่อพวกเขาถูกใช้ในระดับเมือง
รวมแรเงาพื้นที่อิทธิพลและทำให้หลังคาที่เหมาะสมกับการผลิตพลังงานแสงอาทิตย์ไม่ค่อยพิจารณา [ 10 , 15 ]
enthusiasms แต่เพียงผู้เดียวในความถูกต้องและจ่ายราคาของการคำนวณเวลามากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระดับเมือง ระดับการ Coupling
เมืองอาคารแสงอาทิตย์หุ้นความท้าทายเดียวกันของทั้งสองแบบจำลอง
แง่มุมและข้อมูล การจัดการก็ซับซ้อนมากขึ้นการสำรวจในการเชื่อมต่อแบบแค่
เริ่มต้นกับข้อมูลการวัด หรือความง่าย กับ เน้นศักยภาพพลังงานแสงอาทิตย์ [ 10 / 16 ]