本发明专利技术公开了一种基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，主要包括：基于预设的阈值，将全天空云图像数据进行二值化处理；基于二值化处理结果，云团检测和标注；基于检测和标注结果，提取云团质心；基于云团质心提取结果，通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向；基于云团运动速度和方向计算结果，分析电站被遮挡的时间，预测光伏功率变化情况。本发明专利技术所述基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，可以克服现有技术中稳定性差、能量转换效率低和环保性差等缺陷，以实现稳定性好、能量转换效率高和环保性好的优点。
【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了，主要包括：基于预设的阈值，将全天空云图像数据进行二值化处理；基于二值化处理结果，云团检测和标注；基于检测和标注结果，提取云团质心；基于云团质心提取结果，通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向；基于云团运动速度和方向计算结果，分析电站被遮挡的时间，预测光伏功率变化情况。本专利技术所述基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，可以克服现有技术中稳定性差、能量转换效率低和环保性差等缺陷，以实现稳定性好、能量转换效率高和环保性好的优点。【专利说明】
本专利技术涉及针对光伏发电的云层运动特征分析领域，具体地，涉及。
技术介绍
根据相关统计，国家发改委已在青海、甘肃等省份规划了十余个百万千瓦级光伏发电基地，目前，我国已进入光伏发电高速发展时期。2012年全年国家电网调度范围光伏发电量35.68亿千瓦时，同比增长466%。以甘肃为例，截至2013年11月，甘肃并网光伏发电容量已超过200万千瓦，成为既风电之后的第二大新兴能源。众所周知，光伏发电是通过太阳能电池板将太阳辐射的能量转化为电能，因此，基于全天空成像仪的云层运动特征分析有助于对大型光伏发电基地所在区域进行辐射强度监测，从而促进规模化光伏发电的发展，加快新能源对传统能源的替代步伐，在保障国家能源安全，促进节能减排，保护生存环境等方面具有重要意义。在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在稳定性差、能量转换效率低和环保性差等缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，针对上述问题，提出，以实现稳定性好、能量转换效率高和环保性好的优点。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是:，主要包括:a、基于预设的阈值，将全天空云图像数据进行二值化处理；b、基于上述二值化处理结果，云团检测和标注；C、基于上述检测和标注结果，提取云团质心；d、基于上述云团质心提取结果，通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向；e、基于上述云团运动速度和方向计算结果，分析电站被遮挡的时间，预测光伏功率变化情况。进一步地,所述步骤a,具体包括:根据预先设置的阈值，将全天空成像仪所拍摄的云图时间序列图像，通过数字图像处理技术进行二值化处理(设置给定阈值，大于的点为1，小于的点为O)。进一步地,所述步骤b,具体包括:对于处理后的二值图像，坐标点为(i，j)点的和周围像素的连接方式有两种，即4连接方式和8连接方式；通过选择不同的连接方式得到的连接分离不同，利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测。进一步地，所述利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测的操作，具体包括:当一个连接分量检测完以后就要相应地作一标记，每个连接分量里的像素被分配给一个惟一的整数，该整数的范围是从I到连接分量的总数；即标记值为I的像素属于第一个连接分量；标记为2的像素属于第二个连接分量，以此类推。进一步地，所述利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测的操作，具体还包括:根据连接分量的面积去掉面积较小的连接分量，在后续的分析中不予考虑；连接分量的面积也即连接分量所含像素点的个数，连接分量的取舍阈值的确定应根据所要确定的个数，如果确定标记N个连接分量，那么面积阈值就确定为第N个连接分量的面积，小于此面积的连接分量不予标记也不参与后续的计算，参与后续计算的连接分量叫做代表云团，N为自然数。进一步地，所述步骤C，具体包括:代表云团检测和标记以后便能够求得云团的质心，求质心的目的在于用质心的移动去刻画云团的整体移动；具体求取质心的方法如下:在以Al、An为顶点的矩形框各边界经过团块A的最上、最下、最左、最右像素点，若Al点坐标为(Ax1, Ay1), An点坐标为(Axn, Ayn),团块A的质心坐标为(Ax, Ay);则:【权利要求】1.，其特征在于，主要包括: a、基于预设的阈值，将全天空云图像数据进行二值化处理； b、基于上述二值化处理结果，云团检测和标注； C、基于上述检测和标注结果，提取云团质心； d、基于上述云团质心提取结果，通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向； e、基于上述云团运动速度和方向计算结果，分析电站被遮挡的时间，预测光伏功率变化情况。2.根据权利要求1所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤a，具体包括: 根据预先设置的阈值，将全天空成像仪所拍摄的云图时间序列图像，通过数字图像处理技术进行二值化处理。3.根据权利要求1或2所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤b，具体包括: 对于处理后的二值图像，坐标点为(i，j )点的和周围像素的连接方式有两种，即4连接方式和8连接方式； 通过选择不同的连接方式得到的连接分离不同，利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测。4.根据权利要求3所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测的操作，具体包括: 当一个连接分量检测完以后就要相应地作一标记，每个连接分量里的像素被分配给一个惟一的整数，该整数的范围是从I到连接分量的总数；即标记值为I的像素属于第一个连接分量；标记为2的像素属于第二个连接分量，以此类推。5.根据权利要求4所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述利用回溯法对不同连接方式的连接分量进行检测的操作，具体还包括: 根据连接分量的面积去掉面积较小的连接分量，在后续的分析中不予考虑； 连接分量的面积也即连接分量所含像素点的个数，连接分量的取舍阈值的确定应根据所要确定的个数，如果确定标记N个连接分量，那么面积阈值就确定为第N个连接分量的面积，小于此面积的连接分量不予标记也不参与后续的计算，参与后续计算的连接分量叫做代表云团，N为自然数。6.根据权利要求5所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤C，具体包括: 代表云团检测和标记以后便能够求得云团的质心,求质心的目的在于用质心的移动去刻画云团的整体移动；具体求取质心的方法如下: 在以Al、An为顶点的矩形框各边界经过团块A的最上、最下、最左、最右像素点，若Al点坐标为(Ax1, Ay1), An点坐标为(Axn, Ayn),团块A的质心坐标为(Ax, Ay);则: 7.根据权利要求6所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤d，具体包括: 通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向；即，为了刻画云团的移动，建立恰当的坐标系，建立以球面图像中心为坐标原点的极坐标系； 在该坐标系中，中球面中心坐标为(χ。，y。)，像素点P的原始坐标为(χ, y)，其中χ幸χ。。8.根据权利要求7所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤d，具体还包括: 考虑到图像坐标中，左上角像素点为坐标原点，则P点的极坐标表示为: 9.根据权利要求8所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤d，具体还包括: 根据以上建立的极坐标系，云团移动速度的和方向计算如下: 10.根据权利要求9所述的基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，所述步骤e，具体本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种基于全天空成像数据的光伏发电功率超短期预测方法，其特征在于，主要包括：a、基于预设的阈值，将全天空云图像数据进行二值化处理；b、基于上述二值化处理结果，云团检测和标注；c、基于上述检测和标注结果，提取云团质心；d、基于上述云团质心提取结果，通过相邻若干帧图像，计算云团运动速度和方向；e、基于上述云团运动速度和方向计算结果，分析电站被遮挡的时间，预测光伏功率变化情况。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：汪宁渤，路亮，周强，赵龙，马彦宏，马明，王明松，
申请(专利权)人：国家电网公司，国网甘肃省电力公司，甘肃省电力公司风电技术中心，
类型：发明
国别省市：北京;11
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