一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法技术

本发明专利技术提供了一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法，该方法包括以下步骤：粗对比分析、细对比分析和输出结果。该方法通过粗对比分析计算出云图搜索区域所有可能的云团块，然后采用R‑形状描绘子匹配、矩特征量匹配、相关综合亮温系数进行细对比分析，从两张连续云图中所有相似的云团中找出那些云团是同一个云团由于生消所导致的不同状态，这样就可以获得云团在运动中的发生移动、形变等情况下的云团轨迹计算方法，保证了云团轨迹预测的精度，提升了光伏发电功率超短期的预测精度问题。较之将地基云图的云团直接当成刚体进行计算，做云团的移动轨迹计算和对光伏电站的遮挡计算，计算精度有了很大的提高。

A method for determining similar cloud clusters for generating and changing clouds in the whole sky

The present invention provides a method for determining similar cloud clusters for all sky cloud images. The method includes the following steps: coarse contrast analysis, fine contrast analysis and output results. This method calculates all possible cloud lumps in the search area by rough contrast analysis, and then uses R shape descriptor matching, moment feature matching, and correlation comprehensive brightness coefficient to make a fine contrast analysis. From all the similar cloud clusters in two continuous clouds, the cloud clusters are found to be the same cloud cluster caused by the elimination of the clouds. In this way, the cloud cluster trajectory can be calculated under the circumstances of movement and deformation of the cloud, which ensures the precision of cloud trajectory prediction and improves the ultra short term prediction precision of the photovoltaic power generation. Compared with the calculation of the cloud mass of the ground cloud directly as a rigid body, the calculation of the moving trajectory of the cloud cluster and the shielding calculation for the photovoltaic power station have greatly improved the calculation accuracy.

【技术实现步骤摘要】
一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法
本专利技术属于光伏功率预测
，具体为一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法。
技术介绍
实现对光伏电站输出功率的准确预测，能为电力调度提供重要的决策支持，使得光伏资源得到充分的利用，以获得更大的经济效益和社会效益。但是光伏发电系统的输出功率很大程度上决定于光伏面板所能接收到的太阳辐射量，容易受到云天气因素的影响，因而具有间歇性、波动性和随机性的缺点，从而造成其输出功率不稳定且难以预测。就云量的影响而言，随着总云量的增加，到达地面的太阳辐射总量也会发生相应的变化，只是变化程度会因云的形状和位置而有所差异。云在运动过程中会进行生消，导致云团的形状、薄厚发生变化。所以同一块云，在不同的时刻的云团中的所呈现的形状可能会不一样。因此如果云团中有多块这个的云团存在，就会使得云团轨迹的计算错误，从而对云团对光伏电站的遮挡预测产生误差，导致光伏超短期功率预测误差增大。因此，研究云图生消变化的相似云团的判定技术对于电力系统而言具有重要意义。
技术实现思路
为了解决全天空云图的云团在运动中，由于云团的生消变化，使得同一块云团的外形、大小、厚度的不同，而导致同一块云团在连续时刻的云图中，出现不同的状态，本专利技术提出一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法。实现上述目的所采用的解决方案为：一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法，其改进之处在于：所述方法包括：步骤1：粗对比分析；步骤2：细对比分析；步骤3：输出结果。本专利技术提供的第一优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤1包括：步骤1.1选定最大搜索尺度，包括：根据目标云团可能的最大移动速度和不同云图之间时间间隔，得到以最大搜索尺度L表示的最大移动距离；步骤1.2粗选相似云团的选择，包括：计算目标云团与下一时刻云图上所有云团的重心距差Δd；选择Δd<L的云团，按下式计算标准化面积变化量△S：其中S2为选取的云团面积，S1为目标云团面积；选出△S小于给定阈值S0的云团作为粗选相似云团。本专利技术提供的第二优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤2包括：步骤2.1按R-形状描绘子匹配，得到1级候选云团；步骤2.2按矩特征量匹配，得到2级候选云团；步骤2.3相关亮温系数分析。本专利技术提供的第三优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤2.1包括：按下式计算粗选相似云团的R-形状描绘子变化量△R：其中，Rs(t2)为粗选相似云团的R-形状描绘子，Rs(t1)为目标云团的R-形状描绘子，s＝0，l，2，…，N-1；N为形状描绘子个数；若△R小于给定的门限值Cr，则选定该云团为1级候选云团。本专利技术提供的第四优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤2.2包括：按下式计算1级候选云团与目标云团的矩特征量差ΔΦ：其中Φ2为1级候选云团的矩特征量，Φ1为目标云团的矩特征量；若ΔΦ小于给定的门限值CΦ，则选定该云团为2级候选云团。本专利技术提供的第五优选技术方案，其改进之处在于：所述步骤2.3包括：对2级候选云团，采用相关综合亮温分析法，找出2级候选云团中与目标云团相关综合亮温系数最大者，并判定该云团为目标云团下一个时次云图上的同一个云团。本专利技术提供的第六优选技术方案，其改进之处在于：所述综合亮温分析法包括：按下式计算相关综合亮温系数q：q＝λ-k(4)；其中λ为2级候选云团中与目标云团样本矩阵之间的样本相关系数，k为亮温因子。本专利技术提供的第七优选技术方案，其改进之处在于：按下式计算所述样本相关系数λ：其中，(I，J)和(I’，J’)分别为2级候选云团与目标云团的重心坐标值，m、n为两个云团横向和纵向的最大尺度；G2(i，j)为2级候选云团所在区域像素点的灰度，G1(i，j)为目标云团所在区域像素点的灰度，i＝l，2，…，m，j＝l，2，…，n；和分别为2级候选云团和目标云团平均灰度值，按下式分别计算：本专利技术提供的第八优选技术方案，其改进之处在于：按下式计算所述亮温因子k：其中和分别为2级候选云团与目标云团的平均亮温，按下式分别计算：其中ai,j代表坐标为(i，j)处的亮温加权因子，取为H2(i,j)和H1(i,j)分别为2级候选云团与目标云团在坐标(i，j)处的亮温。与现有技术相比，本专利技术具有的优异效果如下：本专利技术提出的一种基于天气类型的太阳辐射超短期预测方法，可以很好的解决连续多张云图中同一个云团在运动中发生形变条件下的相同云团的判定。该方法通过对连续两张地基云图进行处理和计算，得到符合某些云团特性的图像云块信息，进行粗对比分析计算出云图搜索区域所有可能的云团块，然后进行细对比分析，采用R-形状描绘子匹配、矩特征量匹配、相关综合亮温系数分析等方法，计算出两张连续云图中的所有相似云团中那些是同一个云团由于生消所导致的不同状态，这样就可以解决云团在运动中的发生移动、形变等情况下的云团轨迹计算，保证云团轨迹预测的精度，提升光伏发电功率超短期的预测精度问题。相较于以往将地基云图的云团直接当成刚体进行计算，在做云团的移动轨迹计算和对光伏电站的遮挡计算，其计算精度有很大的提高。附图说明图1为T1时刻和T2时刻云团示意云图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的具体实施方式做进一步的详细说明。如图1所示，图1为T1时刻和T2时刻云团示意图。解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法包括以下步骤：步骤1：粗对比分析每一层次云团的移动都有一个可能的最大移动速度，根据这一速度求和不同云图之间时间间隔，得到最大移动距离，即为最大搜索尺度L。根据L设定目标云团追踪的最大搜索区。设定搜索区可以加快计算机的处理速度。判别追踪云团是否在搜索区内是以追踪云团与目标云团重心距差来表示的。对于目标云团计算出其与下一时刻云图上所有云团的重心距差Δd。选择Δd<L的云团，计算其面积S2，将其与目标云团面积S1进行比较，得到标准化面积变化量△S，计算方法为：选出△S小于给定阈值S0的云团作为粗选相似云团。上面粗对比分析所选出的云团再由下一步细对比分析来寻找目标云团的相似云团。再进行细对比分析。细对比分析由R-形状描绘子匹配、矩特征量匹配、相关综合亮温系数分析组成。R-形状描绘子匹配是对云团边界形状的匹配；矩特征量匹配反应了亮温场相对于重心的分布状态；相关综合亮温系数分析对于非均匀流场中云团之间的相互匹配效果较为理想。步骤2：细对比分析，包括：步骤2.1按R-形状描绘子匹配，得到1级候选云团提取粗选相似云团的R-形状描绘子Rs(t2)和目标云团的R-形状描绘子Rs(t1)，其中s＝0，l，2，…，N-1；N为形状描绘子个数；计算△R：若△R小于给定的门限值Cr，则选定该云团为1级候选云团。逐一对步骤1得到的粗选相似云团进行R-形状描绘子匹配，得到多个1级候选云团。步骤2.2按矩特征量匹配，得到2级候选云团计算1级候选云团矩特征量Φ2，并计算Φ2与目标云团矩特征量Φ1的差ΔΦ：若ΔΦ小于给定的门限值CΦ，则选定该云团为2级候选云团。逐一对步骤2.1得到的1级候选云团进行矩特征量匹配，得到多个2级候选云团。步骤2.3相关亮温系数分析对2级候选云团，采用相关综合亮温分析法，找出2级候选云团中与目标云团相关综合亮温系数最大者，并判定该云团为目标云团下一个时次云图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法，其特征在于：所述方法包括：步骤1：粗对比分析；步骤2：细对比分析；步骤3：输出结果。

【技术特征摘要】
1.一种解决全天空云图生消变化的相似云团的判定方法，其特征在于：所述方法包括：步骤1：粗对比分析；步骤2：细对比分析；步骤3：输出结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1包括：步骤1.1选定最大搜索尺度，包括：根据目标云团可能的最大移动速度和不同云图之间时间间隔，得到以最大搜索尺度L表示的最大移动距离；步骤1.2粗选相似云团的选择，包括：计算目标云团与下一时刻云图上所有云团的重心距差Δd；选择Δd<L的云团，按下式计算标准化面积变化量△S：其中S2为选取的云团面积，S1为目标云团面积；选出△S小于给定阈值S0的云团作为粗选相似云团。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2包括：步骤2.1按R-形状描绘子匹配，得到1级候选云团；步骤2.2按矩特征量匹配，得到2级候选云团；步骤2.3相关亮温系数分析。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述步骤2.1包括：按下式计算粗选相似云团的R-形状描绘子变化量△R：其中，Rs(t2)为粗选相似云团的R-形状描绘子，Rs(t1)为目标云团的R-形状描绘子，s＝0，l，2，…，N-1；N为形状描绘子个数；若△R小于给定的门限值Cr，则选定该云团为1级候选云团。5.如权利要求3所述方法，其特征在于：所述步骤2.2包括：按下式计算1级候选云团与目标云团的矩特征量差...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱想，王东升，周海，孙荣富，程序，崔方，王若阳，王知嘉，于炳霞，丁煌，周强，陈卫东，李登宣，许晓慧，居蓉蓉，彭佩佩，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院，国家电网公司，国网冀北电力有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32