一种天空图像云团位移矢量计算方法技术

本发明专利技术公开了一种天空图像云团位移矢量计算方法，通过对样本天空图像进行处理获取多个组合优化计算模型，并根据多个组合优化计算模型对新的天空图像云团位移矢量进行计算。从而可以获得更加准确的云团矢量计算。本发明专利技术提供的天空图像云团位移矢量计算方法能够面对云团的不同运动模式，选择相应的不同计算策略，即在组合计算模型中分别设置三种方法的各个权重。通过算例验证，它可以改善传统单一方法在适用范围上的局限性，能够适用于大多数云场景的、具有较高鲁棒性。

A Method for Calculating Cloud Cluster Displacement Vector in Sky Images

The invention discloses a method for calculating cloud cluster displacement vector of sky image, obtains multiple combinatorial optimization calculation models by processing sample sky image, and calculates new cloud cluster displacement vector of sky image according to multiple combinatorial optimization calculation models. Thus, more accurate cloud cluster vector calculation can be obtained. The cloud displacement vector calculation method of sky image provided by the invention can face different motion modes of cloud clusters and select corresponding different calculation strategies, i.e. setting each weight of the three methods in the combined calculation model. Examples show that it can improve the limitation of the traditional single method in the scope of application, and can be applied to most cloud scenarios with high robustness.

【技术实现步骤摘要】
一种天空图像云团位移矢量计算方法
本专利技术涉及图像处理和光伏功率预测
，特别是一种天空图像云团位移矢量计算方法。
技术介绍
光伏发电与风力发电一样均属于波动性和间歇性电源，由于光伏发电系统受光照强度和环境温度等气候因素的影响，其输出功率的变化具有不确定性，输出功率的扰动将有可能影响电网的稳定。因此，需要加强光伏发电功率预测的研究，预先获得光伏发电系统的日发电量曲线，从而协调电力系统制定发电计划，减少光伏发电的随机化问题对电力系统的影响。使用蓄电池来稳定光伏发电功率输出是一种可行的方法，但需要追加成本，而且废旧蓄电池还会导致环境污染。因此需要对光伏系统的发电功率进行准确预测，以便了解大规模的太阳能光伏并网系统的发电运行特性，以及与电网调度、电力负荷等的匹配问题。这样有助于整个电力系统的规划和运行，从而减少光伏发电随机性对电力系统的影响，提高系统的安全性和稳定性，因此对光伏系统进行功率预测是很有必要的。准确的光伏功率预测能够为电网调度决策行为提供依据，并为多种电源时空互补与协调控制提供支撑，可降低旋转备用容量和运行成本，对保证系统的安全稳定、促进电网的优化运行具有重要意义。目前，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述计算方法包括以下步骤：步骤一：获取训练样本，所述训练样本包括多个样本天空图像；步骤二：生成与样本天空图像对应的多个灰度矩阵；步骤三：对每幅所述样本天空图像灰度矩阵进行处理，生成多个灰度共生矩阵；步骤四：基于每个所述灰度共生矩阵构建第一统计量；步骤五：基于所述第一统计量生成多个所述样本天空图像的特征向量；步骤六：基于多对样本天空图像的所述多个特征向量对所述样本天空图像进行聚类操作，获取聚类数目K；步骤七：计算每对所述样本天空图像的云团位移矢量；步骤八：基于每对所述样本天空图像的云团位移矢量建立组合优化计算模型，并获取每对所述样本天空图像的初始...

【技术特征摘要】
1.一种天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述计算方法包括以下步骤：步骤一：获取训练样本，所述训练样本包括多个样本天空图像；步骤二：生成与样本天空图像对应的多个灰度矩阵；步骤三：对每幅所述样本天空图像灰度矩阵进行处理，生成多个灰度共生矩阵；步骤四：基于每个所述灰度共生矩阵构建第一统计量；步骤五：基于所述第一统计量生成多个所述样本天空图像的特征向量；步骤六：基于多对样本天空图像的所述多个特征向量对所述样本天空图像进行聚类操作，获取聚类数目K；步骤七：计算每对所述样本天空图像的云团位移矢量；步骤八：基于每对所述样本天空图像的云团位移矢量建立组合优化计算模型，并获取每对所述样本天空图像的初始云团位移矢量；步骤九：基于每对样本天空图像的所述初始位移矢量对所述样本天空图像进行裁剪，并生成裁剪后的初始图像和裁剪后的位移图像；步骤十：对所述组合优化计算模型中的权值进行优化调整；步骤十一：建立起对应于K类样本天空图像对的K个组合优化计算模型；步骤十二：根据K个所述组合优化计算模型计算天空图像云团位移矢量。2.根据权利要求1所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述样本天空图像的分辨率为X*Y，相邻两个幅所述样本天空图像之间的采样时间间隔为0.5-3分钟。3.根据权利要求2所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，生成基于n+1幅所述样本天空图像对应的共n+1个所述灰度矩阵：f1(x，y)，f2(x，y)，…，fn+1(x，y)，其中，(x，y)表示所述灰度矩阵中像素的坐标，x＝0，1，2，…，X-1；y＝0，1，2，…，Y-1；基于每幅所述样本天空图像的所述灰度矩阵，生成灰度共生矩阵。4.根据权利要求3所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，所述第一统计量包括：熵：能量：相关性：对比度：其中，Pij为所述的灰度共生矩阵中的元素，L＝X，或L＝Y。5.根据权利要求4所述的天空图像云团位移矢量计算方法，其特征在于，基于每幅所述样本天空图像，共生成4*4个所述第一统计量，分别为：f1，1，f1，2，f1，3，f1，4，f2，1，f...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飞，庞帅杰，甄钊，米增强，王铮，王勃，
申请(专利权)人：华北电力大学保定，中国电力科学研究院有限公司，国网山东省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：河北,13