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에너지 비즈니스 강화

Google의 광범위한 매핑 및 컴퓨팅 리소스를 활용하여 재생 가능한 옥상 태양광 에너지 잠재력과 절감액을 추정할 수 있습니다.

에너지 운영 디지털화

정확하고 경쟁력 있는 판매 제안서와 설계를 만드는 데 필요한 데이터와 이미지에 액세스하세요.

지붕에 여러 개의 태양광 패널이 설치된 동네
시간과 비용 절약

30일 캐싱 기능을 포함하여 사이트 방문 횟수와 평가 및 설계 시간을 단축하여 더 많은 고객에게 더 빠르게 서비스를 제공할 수 있습니다.

신뢰할 수 있는 데이터로 고객 신뢰 확보

신뢰할 수 있는 데이터와 고해상도 건물 이미지를 사용해 더 정확한 견적을 작성하여 더 많은 거래를 성사시키세요.

솔라에 대해 알아보세요

회색 기와지붕과 여러 개의 검은색 태양광 패널이 설치된 주택의 항공 사진으로, 뒷마당과 굴뚝이 보인다.

태양광 데이터의 실제 활용 사례 보기

위치를 선택하고 맞춤형 태양광 패널, 태양광 견적, 제안서를 만드는 데 사용할 수 있는 정보와 인사이트를 확인하세요.

제안된 태양광 패널 어레이가 설치된 옥상을 위에서 내려다본 모습입니다.
통찰력 구축

옥상 데이터로 프로젝트 설계 최적화

태양광 설치의 잠재적 이점을 평가하고 주택 및 건물 소유자가 다양한 구성을 살펴보고 비교할 수 있도록 지원합니다. 옥상 크기 및 모양, 옥상 어레이의 모델링된 에너지 생산량 등의 데이터를 통해 건물의 태양광 잠재력을 자세히 파악할 수 있습니다.

한 옥상이 표시되어 있고 태양광 패널 어레이가 설치될 수 있는 동네의 항공 뷰
데이터 항목

자동화된 제안 및 설계 빌드

더 세분화된 세부정보와 건물 정보를 바탕으로 맞춤형 태양광 제안서를 작성하고 더 효율적인 패널 어레이의 설계를 자동화할 수 있습니다. 세부정보에는 시스템 성능에 영향을 미칠 수 있는 음영과 옥상의 디지털 표면 모델이 포함되어 있어 시스템 배치와 레이아웃을 자세히 파악할 수 있습니다.

이웃의 태양광 세부정보를 평가하기 위한 4개의 데이터 레이어의 그림입니다.
BigQuery의 태양광 통계

시장 전략 및 투자에 대한 정보 제공

BigQuery 분석 엔진에서 재생 에너지 시장 기회의 다음 개척지를 예측합니다. 건물별 태양광 잠재 발전량 통계와 기존 태양광 배포를 오버레이하여 활용되지 않은 시장 기회를 파악하고 투자 전략을 최적화합니다.

필요에 맞는 제품을 선택하세요

Feature

통찰력 구축

데이터 항목

솔라 인사이트

Best for

건물별 데이터, 태양광 발전 잠재력 및 설치된 태양광 발전 시스템 감지

특정 위치 주변 지역의 세부적인 태양 에너지 정보

심층 분석 및 통찰력 확보를 위한 대용량 데이터 접근

Free tier

매달 1만 건의 무료 통화

매달 1,000통의 무료 통화

없음

Credit card required

Usage

무제한

무제한

무제한

무제한

무제한

무제한

액세스 방법

API

API

API

API

BigQuery

BigQuery

인사이트 구축 및 데이터 레이어에 대해 자세히 알아보세요.

수많은 검은색 태양광 패널이 설치된 집의 항공 뷰입니다.

주요 기능

건물 분석

귀사에 가장 적합한 태양광 발전 기회를 신속하게 파악하세요.

노란색 윤곽선으로 표시된 주택의 항공 사진 위에 "태양광 발전량" 막대 그래프 아이콘이 겹쳐져 있습니다.
감지된 배열

태양광 패널이 설치된 건물을 검색합니다. 기존 시스템의 위치를 파악하면 새로운 배터리, EV 충전, 가정용 전력화 기업이 비즈니스를 성장시킬 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다.

제안된 태양광 어레이가 있는 오피스 단지의 항공 뷰입니다.
음영 분석

연중 기상 데이터를 기반으로 지붕에 비치는 햇빛과 그림자의 시간별 분포를 확인하세요.

주택의 항공 지도이며, 지붕은 보라색 (그늘진 곳)에서 노란색 (햇볕이 잘 드는 곳)까지 태양 노출 정도에 따라 색상이 지정되어 있습니다.
태양광 패널 배열 설계

지붕에서 햇볕이 가장 잘 드는 부분부터 패널을 설치하는 최적의 배치 위치를 제안하여 태양광 패널 배열 설계를 더욱 빠르게 진행하세요.

항공 사진으로 본 대형 건물의 붉은 지붕은 주황색으로 강조된 수많은 태양광 패널로 덮여 있다. 놀이터가 보인다.
옥상 분석

측정값, 고도, 음영 및 건물 윤곽과 같은 옥상에 대한 주요 데이터를 수집합니다.

태양광 발전 잠재력이 높은 주택들의 항공 사진: 일조 시간 1,416시간, 태양광 패널 설치 가능 면적 15,751제곱피트.
항공 이미지

고객 지붕의 매우 정확한 이미지를 사용하여 상세한 설치 계획을 수립합니다.

주택들이 밀집해 있고, 울창한 녹색 나무들, 거리, 자동차, 그리고 태양광 패널들이 눈에 띄는 주거 지역의 항공 사진입니다.

Solar로 빌드 시작하기

붉은 기와지붕에 파란색 태양광 패널이 여러 개 설치된 벽돌집과 태양열 온수기.
“많은 태양광 발전 사용자들이 똑같이 말합니다. 첫 번째 정전이 발생하고 패널이 그리드와 함께 다운될 때까지 태양광 발전이 모든 문제의 해결책이라고 생각했다는 것입니다. 설치된 태양광 어레이를 보여주는 Google Solar API 데이터 세트를 사용하면 그 순간 이후가 아니라 그 순간 이전에 해당 가구에 도달할 수 있습니다. 그러면 기존 태양광 시스템에 배터리를 추가할 수 있습니다. 배터리는 시스템에서 빠져 있었지만 고객이 그 사실을 몰랐던 부분입니다.”
JP 라일리
Base Power Company 데이터 리드
"유틸리티 기업은 복잡한 에너지 제품의 '리드-계약' 격차로 인해 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Effizency 엔진 내에서 Google의 태양광 통계를 활용하여 위성 이미지를 고성능 판매 도구로 전환했습니다. 이를 통해 파트너는 이전에는 불가능했던 규모로 배터리 업셀을 식별, 자격 부여, 완료할 수 있습니다."
루이스 올리베이라
Efficienzy CEO

Frequently asked questions

Solar API는 원격으로 옥상 태양광 시스템의 적격성을 평가하고 설계할 수 있는 상용 Google Maps Platform 제품입니다. 이 API는 항공 이미지, 옥상 데이터, 과거 날씨 패턴, 재무 가치를 융합하여 현장 방문의 필요성을 없애줍니다. 또한 API는 기존 태양광 어레이에 관한 데이터 가용성을 제공하므로 에너지 회사는 설치된 시스템을 파악하여 배터리 스토리지, EV 충전기, 전체 주택 전력화 설치를 쉽게 활성화할 수 있습니다.

  • 건물 인사이트: 지붕 세그먼트, 지붕에 맞는 패널 수, 패널 레이아웃의 태양광 잠재력을 제공하고 이전에 설치된 태양광 패널 및 어레이를 감지합니다.

  • 데이터 레이어: 디지털 표면 지도 (DSM), 오버헤드 RGB 이미지, 태양 플럭스를 포함한 geoTIFF 이미지 파일을 제공합니다.

Customers are responsible for creating their own API keys via the Google Cloud Console. Google strongly recommends restricting API keys by limiting their usage exclusively to the APIs needed for your specific application to maintain security.

Data Layers 엔드포인트에 대한 단일 API 호출은 지정된 위도와 경도에 대해 사용 가능한 모든 GeoTIFF 파일을 다룹니다. 사용자는 해당 위치에 대해 하나의 GeoTIFF에 액세스하든 사용 가능한 모든 GeoTIFF에 액세스하든 성공적인 API 호출당 하나의 고정된 가격을 지불합니다.

아니요, Solar API는 대량 데이터 다운로드 또는 일괄 파일 내보내기를 제공하지 않습니다. Solar Insights 지리정보 분석 제품을 사용하면 대량의 데이터를 다운로드할 수 있습니다. Solar API에는 대량 쿼리에 대한 할당량 제한이 있으며, 서비스 약관에 따라 지속적인 사용을 위해서는 30일마다 데이터를 다시 다운로드해야 합니다.

아니요, 사용자는 Building Insights 엔드포인트를 통해 태양광 패널 배치나 패널 크기, 효율성, 와트 수와 같은 입력 가정을 맞춤설정하거나 변경할 수 없습니다. API는 가능한 한 많은 패널을 가장 햇볕이 잘 드는 지붕 영역에 자동으로 맞추는 기본 알고리즘을 활용하여 신속하고 높은 수준의 태양광 잠재력 평가를 제공합니다. 맞춤 레이아웃을 원하는 사용자는 Data Layers API를 자체 디자인의 시작점으로 사용해야 합니다.

디지털 표면 모델 (DSM)은 건물, 나무 등 모든 자연 및 인공 지형지물의 고도를 포함하는 지구 표면의 고해상도 3차원 표현입니다.

Solar API 내에서 DSM은 태양광 설계의 중요한 데이터 레이어 역할을 합니다.

  • 높이 필드 데이터: DSM은 옥상과 주변 지역에 대한 정확한 높이 필드를 제공합니다.

  • 커스텀 레이아웃: 개발자는 Data Layers API의 DSM을 시작점으로 사용하여 커스텀 태양광 패널 레이아웃을 만듭니다.

  • 특성 계산: DSM은 지붕 경사, 방위각, 주변 장애물로 인한 잠재적 음영을 정확하게 계산하는 데 필요한 원시 고도 데이터를 제공합니다.

아니요, Solar API는 높이 데이터 (디지털 표면 모델)가 없는 지역에서는 항공 RGB 이미지를 제공하지 않습니다. API는 처리에 필요한 모든 선행 조건이 이미 충족된 리전에서만 데이터를 출시합니다.

예, 데이터 레이어 엔드포인트의 이미지를 다른 Google 지도 이미지와 함께 사용할 수 있습니다. 그러나 Solar API와 Google 지도는 소스 이미지의 다른 버전을 우선시하기 때문에 이미지가 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다. Solar API는 주어진 영역에 대해 내부적으로 처리된 최고 해상도 이미지를 우선시하므로 RGB 레이어가 Solar DSM (높이 데이터)과 시간적, 공간적으로 완벽하게 정렬됩니다.

The Solar API works best for energy companies needing data to understand the building potential for energy solutions for a particular address. Primary use cases include:

  • 리드 자격 평가: 옥상 잠재력 데이터를 기반으로 원격으로 인바운드 태양광 설치 리드의 자격을 평가합니다.

  • 시스템 설계: 지붕에 설치할 태양광 패널 시스템을 원격으로 정확하게 설계합니다.

  • 태양광 패널 감지: 특정 위치에 기존 태양광 패널이 설치되어 있는지 원격으로 감지합니다.

  • 고객 교육: 부동산 소유자가 태양광 잠재력과 재정적 절감액을 이해할 수 있도록 데이터를 제공합니다.

Building Insights API는 월별 총 요청 볼륨을 기준으로 성공한 쿼리당 사용자에게 요금을 청구합니다. Google Maps Platform은 NOT_FOUND (404) 오류를 유발하는 API 요청에 대해서는 고객에게 요금을 청구하지 않지만, 일치하지 않는 쿼리는 여전히 전체 사용량 한도에 포함됩니다.

특정 건물에 대한 데이터 가용성을 확인하는 가장 좋은 방법은 Building Insights 엔드포인트 (FindClosestBuildingRequest)에 요청을 보내는 것입니다. 응답은 제공된 위도와 경도에 가장 가까운 건물을 반환하며 사용 가능한 이미지 품질에 관한 정보도 포함합니다.

기존 태양광 설치에 관한 데이터는 Building Insights API 내의 감지된 어레이 기능을 통해 제공됩니다. 비즈니스는 특정 위치를 쿼리하여 건물에 태양광 패널이 있는지에 관한 데이터에 액세스할 수 있으므로 현장 방문이 필요하지 않습니다. 쿼리 시 엔드포인트는 다음 주요 데이터 포인트를 반환합니다.

  • 감지 상태: 태양광 어레이 설치가 존재하거나 존재하지 않는지, 또는 해당 지역의 데이터를 사용할 수 없는지 여부를 나타냅니다.

  • Capture time: Returns the exact date of the satellite image used to verify the solar array detection.

예, Solar API는 인근 나무와 건물로 인한 그늘을 고려합니다. 플럭스 레이어는 이러한 물리적 장애물은 물론 특정 지붕 방위각과 경사까지 완전히 고려하여 햇빛을 계산합니다.

Flux는 값이 kWh/kW/year로 표시되는 GeoTIFF 형식을 사용하여 지붕에 비치는 연간 또는 월간 햇빛을 측정합니다. 플럭스 계산에는 다음이 포함됩니다.

  • 시간별 일사량 데이터

  • 연중 매시간 태양의 위치

  • 기상 패턴과 구름

  • 주변 장애물과 지붕 방향으로 인한 음영

예, 개발자는 exactQualityRequired 및 requiredQuality 파라미터를 사용하여 데이터의 정확한 품질을 지정할 수 있습니다. 최대한 많은 건물을 포괄하고 더 넓은 범위의 결과를 얻으려면 개발자는 requiredQuality 파라미터를 BASE로 설정해야 합니다.

이러한 설정의 주요 세부정보는 다음과 같습니다.

  • 품질 사양: exactQualityRequired가 true로 설정된 경우 API는 requiredQuality 필드에 표시된 특정 품질을 사용할 수 있다면 반환합니다. false로 설정하면 엔드포인트는 기본적으로 사용 가능한 최고 품질의 데이터를 반환합니다.

  • 더 넓은 범위의 결과 (BASE): requiredQuality 파라미터는 결과에 대한 최소 이미지 품질을 정의합니다. 기본적으로 API는 HIGH 품질 데이터만 반환합니다. requiredQuality=BASE를 설정하면 최대한 많은 건물을 포함할 수 있습니다.

  • 감지된 배열 예외: 이 품질 설정은 Building Insights에만 적용됩니다. 감지된 배열 데이터는 다른 이미지 소스를 사용하므로 영향을 받지 않습니다. 그러나 API는 건물이 먼저 발견된 경우에만 패널 데이터를 반환하므로 BASE 설정을 사용하면 패널 감지를 트리거하기 위해 건물을 성공적으로 매칭할 가능성을 극대화할 수 있습니다.

예, 사용자는 두 엔드포인트의 데이터를 결합하여 지붕 세그먼트 다각형을 추출할 수 있습니다. 개발자는 Data Layers API 응답의 디지털 표면 모델 (DSM)을 Building Insights API 응답의 지붕 세그먼트 정보와 함께 활용할 수 있습니다.

Solar API는 원격으로 옥상 태양광 시스템의 적격성을 평가하고 설계할 수 있는 상용 Google Maps Platform 제품입니다. 이 API는 항공 이미지, 옥상 데이터, 과거 날씨 패턴, 재무 가치를 융합하여 현장 방문의 필요성을 없애줍니다. 또한 API는 기존 태양광 어레이에 관한 데이터 가용성을 제공하므로 에너지 회사는 설치된 시스템을 파악하여 배터리 스토리지, EV 충전기, 전체 주택 전력화 설치를 쉽게 활성화할 수 있습니다.

  • 건물 인사이트: 지붕 세그먼트, 지붕에 맞는 패널 수, 패널 레이아웃의 태양광 잠재력을 제공하고 이전에 설치된 태양광 패널 및 어레이를 감지합니다.

  • 데이터 레이어: 디지털 표면 지도 (DSM), 오버헤드 RGB 이미지, 태양 플럭스를 포함한 geoTIFF 이미지 파일을 제공합니다.

The Solar API works best for energy companies needing data to understand the building potential for energy solutions for a particular address. Primary use cases include:

  • 리드 자격 평가: 옥상 잠재력 데이터를 기반으로 원격으로 인바운드 태양광 설치 리드의 자격을 평가합니다.

  • 시스템 설계: 지붕에 설치할 태양광 패널 시스템을 원격으로 정확하게 설계합니다.

  • 태양광 패널 감지: 특정 위치에 기존 태양광 패널이 설치되어 있는지 원격으로 감지합니다.

  • 고객 교육: 부동산 소유자가 태양광 잠재력과 재정적 절감액을 이해할 수 있도록 데이터를 제공합니다.

Customers are responsible for creating their own API keys via the Google Cloud Console. Google strongly recommends restricting API keys by limiting their usage exclusively to the APIs needed for your specific application to maintain security.

Building Insights API는 월별 총 요청 볼륨을 기준으로 성공한 쿼리당 사용자에게 요금을 청구합니다. Google Maps Platform은 NOT_FOUND (404) 오류를 유발하는 API 요청에 대해서는 고객에게 요금을 청구하지 않지만, 일치하지 않는 쿼리는 여전히 전체 사용량 한도에 포함됩니다.

Data Layers 엔드포인트에 대한 단일 API 호출은 지정된 위도와 경도에 대해 사용 가능한 모든 GeoTIFF 파일을 다룹니다. 사용자는 해당 위치에 대해 하나의 GeoTIFF에 액세스하든 사용 가능한 모든 GeoTIFF에 액세스하든 성공적인 API 호출당 하나의 고정된 가격을 지불합니다.

특정 건물에 대한 데이터 가용성을 확인하는 가장 좋은 방법은 Building Insights 엔드포인트 (FindClosestBuildingRequest)에 요청을 보내는 것입니다. 응답은 제공된 위도와 경도에 가장 가까운 건물을 반환하며 사용 가능한 이미지 품질에 관한 정보도 포함합니다.

아니요, Solar API는 대량 데이터 다운로드 또는 일괄 파일 내보내기를 제공하지 않습니다. Solar Insights 지리정보 분석 제품을 사용하면 대량의 데이터를 다운로드할 수 있습니다. Solar API에는 대량 쿼리에 대한 할당량 제한이 있으며, 서비스 약관에 따라 지속적인 사용을 위해서는 30일마다 데이터를 다시 다운로드해야 합니다.

기존 태양광 설치에 관한 데이터는 Building Insights API 내의 감지된 어레이 기능을 통해 제공됩니다. 비즈니스는 특정 위치를 쿼리하여 건물에 태양광 패널이 있는지에 관한 데이터에 액세스할 수 있으므로 현장 방문이 필요하지 않습니다. 쿼리 시 엔드포인트는 다음 주요 데이터 포인트를 반환합니다.

  • 감지 상태: 태양광 어레이 설치가 존재하거나 존재하지 않는지, 또는 해당 지역의 데이터를 사용할 수 없는지 여부를 나타냅니다.

  • Capture time: Returns the exact date of the satellite image used to verify the solar array detection.

아니요, 사용자는 Building Insights 엔드포인트를 통해 태양광 패널 배치나 패널 크기, 효율성, 와트 수와 같은 입력 가정을 맞춤설정하거나 변경할 수 없습니다. API는 가능한 한 많은 패널을 가장 햇볕이 잘 드는 지붕 영역에 자동으로 맞추는 기본 알고리즘을 활용하여 신속하고 높은 수준의 태양광 잠재력 평가를 제공합니다. 맞춤 레이아웃을 원하는 사용자는 Data Layers API를 자체 디자인의 시작점으로 사용해야 합니다.

예, Solar API는 인근 나무와 건물로 인한 그늘을 고려합니다. 플럭스 레이어는 이러한 물리적 장애물은 물론 특정 지붕 방위각과 경사까지 완전히 고려하여 햇빛을 계산합니다.

디지털 표면 모델 (DSM)은 건물, 나무 등 모든 자연 및 인공 지형지물의 고도를 포함하는 지구 표면의 고해상도 3차원 표현입니다.

Solar API 내에서 DSM은 태양광 설계의 중요한 데이터 레이어 역할을 합니다.

  • 높이 필드 데이터: DSM은 옥상과 주변 지역에 대한 정확한 높이 필드를 제공합니다.

  • 커스텀 레이아웃: 개발자는 Data Layers API의 DSM을 시작점으로 사용하여 커스텀 태양광 패널 레이아웃을 만듭니다.

  • 특성 계산: DSM은 지붕 경사, 방위각, 주변 장애물로 인한 잠재적 음영을 정확하게 계산하는 데 필요한 원시 고도 데이터를 제공합니다.

Flux는 값이 kWh/kW/year로 표시되는 GeoTIFF 형식을 사용하여 지붕에 비치는 연간 또는 월간 햇빛을 측정합니다. 플럭스 계산에는 다음이 포함됩니다.

  • 시간별 일사량 데이터

  • 연중 매시간 태양의 위치

  • 기상 패턴과 구름

  • 주변 장애물과 지붕 방향으로 인한 음영

아니요, Solar API는 높이 데이터 (디지털 표면 모델)가 없는 지역에서는 항공 RGB 이미지를 제공하지 않습니다. API는 처리에 필요한 모든 선행 조건이 이미 충족된 리전에서만 데이터를 출시합니다.

예, 개발자는 exactQualityRequired 및 requiredQuality 파라미터를 사용하여 데이터의 정확한 품질을 지정할 수 있습니다. 최대한 많은 건물을 포괄하고 더 넓은 범위의 결과를 얻으려면 개발자는 requiredQuality 파라미터를 BASE로 설정해야 합니다.

이러한 설정의 주요 세부정보는 다음과 같습니다.

  • 품질 사양: exactQualityRequired가 true로 설정된 경우 API는 requiredQuality 필드에 표시된 특정 품질을 사용할 수 있다면 반환합니다. false로 설정하면 엔드포인트는 기본적으로 사용 가능한 최고 품질의 데이터를 반환합니다.

  • 더 넓은 범위의 결과 (BASE): requiredQuality 파라미터는 결과에 대한 최소 이미지 품질을 정의합니다. 기본적으로 API는 HIGH 품질 데이터만 반환합니다. requiredQuality=BASE를 설정하면 최대한 많은 건물을 포함할 수 있습니다.

  • 감지된 배열 예외: 이 품질 설정은 Building Insights에만 적용됩니다. 감지된 배열 데이터는 다른 이미지 소스를 사용하므로 영향을 받지 않습니다. 그러나 API는 건물이 먼저 발견된 경우에만 패널 데이터를 반환하므로 BASE 설정을 사용하면 패널 감지를 트리거하기 위해 건물을 성공적으로 매칭할 가능성을 극대화할 수 있습니다.

예, 데이터 레이어 엔드포인트의 이미지를 다른 Google 지도 이미지와 함께 사용할 수 있습니다. 그러나 Solar API와 Google 지도는 소스 이미지의 다른 버전을 우선시하기 때문에 이미지가 완벽하게 일치하지 않을 수 있습니다. Solar API는 주어진 영역에 대해 내부적으로 처리된 최고 해상도 이미지를 우선시하므로 RGB 레이어가 Solar DSM (높이 데이터)과 시간적, 공간적으로 완벽하게 정렬됩니다.

예, 사용자는 두 엔드포인트의 데이터를 결합하여 지붕 세그먼트 다각형을 추출할 수 있습니다. 개발자는 Data Layers API 응답의 디지털 표면 모델 (DSM)을 Building Insights API 응답의 지붕 세그먼트 정보와 함께 활용할 수 있습니다.