基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法及系统，对于同一区域的云量信息建立由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系函数；通过该映射关系函数将卫星云图数据解析为高分辨率图像数据；从所述高分辨率图像数据中获取云参数；获取数值天气预报数据；将云参数和数值天气预报数据代入辐射传输模型中求解，获得辐照度数据，包括地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。本发明专利技术使用天空拍照图像与卫星图像建立超分辨率映射关系，从而获取高分辨率的卫星云图数据，由高分辨率卫星云图数据反演的辐照度相较于直接由普通卫星云图数据反演辐照度具有更高的精度，为该技术工业落地提供了坚实基础。

【技术实现步骤摘要】
基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法及系统
本专利技术属于光伏发电领域，特别是涉及到一种基于天空拍照图像和卫星云图反演站点辐照度的方法及系统。
技术介绍
随着电力改革的深入，电力交易扮演的角色越来越重要，对新能源功率预测也提出了新的要求。电力改革之前，电网调度更加注重日前的功率预测结果；电力改革之后，电价变换较快，需要提供日内预测。目前有部分电场使用人工校准后的日前功率预测数据代替日内预测数据，但是效率慢，准确率低，因此越来越需要提供更加精准的日内预测。日内预测中，对于超短期的光伏功率预测不准，最主要的原因是气象上对云预测不准，数值模拟天气预报模式无法精确的反映出云况的日内变化；因为对于光伏电场，地面辐照度是影响光伏电场发电功率最主要的因素，而云的状况是影响地面辐照度主要的气象因素。现有部分电场开始通过天空拍照技术进行预测超短期功率，采用基础的全天空成像仪进行拍照识图，但是只能提供光伏电场180°天空范围内的云遮挡率，无法区分云类和云层，对光伏功率预测的精度提升效果有限。因为不同的云类和云层对于太阳辐射的穿透率、吸收率和反射率等云物理条件是不一样的，这会影响最终到达地面的太阳辐射量。除此之外因为天气系统变化较快，而全天空成像仪提供的数据只是一种反馈当前天空状况的实测数据，即使靠外推演算的方式，其预测未来一小时以上的功率预测准确率将于日前预测准确率相差无几。因此，为了提供精准的日内预测，亟需一种能够精准反演光伏电场站点辐照度的方法。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法及系统，使反演的辐照度具有更高的精度。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法，包括：S1、对于同一区域的云量信息建立由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系函数；S2、通过该映射关系函数将原分辨率的卫星云图数据解析为预报站点周边区域的高分辨率图像数据；从所述高分辨率图像数据中获取云参数；S3、获取数值天气预报数据；S4、将云参数和数值天气预报数据代入辐射传输模型中求解，获得辐照度数据，包括地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。进一步的，步骤S1所述映射关系函数的建立过程包括：S101、获取高分辨率的天空成像图片，并进行图片解析；S102、获取全球卫星图像；S103、使用卷积神经网络对步骤S101和S102获得的图像进行图像识别；S104、S103的图像识别后通过天空成像仪图片中的云量信息和卫星图片对于同一区域的云量信息建立由低分辨率到高分辨率映射关系。进一步的，步骤S3所述数值天气预报数据在获取后先进行插值处理，处理过程包括：采用反距离差值法，插值常规的气象要素；预报场站位置为未知点，模式中心点为已知点，由已知点到未知点的距离的倒数为权重，进行插值处理；式中，di代表第i个已知点到未知点的距离，λi是第i个已知点气象要素的权重，Zi(Xi,Yi)为第i个已知点的气象要素的数值；n为距离未知点最近的已知点数量。本专利技术另一方面还提供了一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的系统，包括：映射关系模块，用于对于同一区域的云量信息建立由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系函数；云参数获取模块，用于通过该映射关系函数将原分辨率的卫星云图数据解析为预报站点周边区域的高分辨率图像数据；从所述高分辨率图像数据中获取云参数；天气数据模块，用于获取数值天气预报数据；辐照度模块，将云参数和数值天气预报数据代入辐射传输模型中求解，获得辐照度数据，包括地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。进一步的，所述映射关系模块包括：天空图片单元，用于获取高分辨率的天空成像图片，并进行图片解析；卫星图像单元，用于获取全球卫星图像；识别单元，用于使用卷积神经网络对天空图片单元和卫星图像单元获得的图像进行图像识别；映射建立单元，用于识别单元识别后通过天空成像仪图片中的云量信息和卫星图片对于同一区域的云量信息建立由低分辨率到高分辨率映射关系。进一步的，所述天气数据模块包括插值单元，用于数值天气预报数据在获取后先进行插值处理，处理过程包括：采用反距离差值法，插值常规的气象要素；预报场站位置为未知点，模式中心点为已知点，由已知点到未知点的距离的倒数为权重，进行插值处理；式中，di代表第i个已知点到未知点的距离，λi是第i个已知点气象要素的权重，Zi(Xi,Yi)为第i个已知点的气象要素的数值；n为距离未知点最近的已知点数量。与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：本专利技术所述的方法及系统使用天空拍照图像与卫星图像建立超分辨率映射关系，从而获取高分辨率的卫星云图数据，由高分辨率卫星云图数据反演的辐照度相较于直接由普通卫星云图数据反演辐照度具有更高的精度，为该技术工业落地提供了坚实基础。附图说明图1是本专利技术实施例的流程示意图。具体实施方式需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。为使本专利技术专利的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本专利技术专利的具体实施方式作进一步的说明。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术专利实施例的目的。本专利技术的设计思想为先通过天空成像仪图片中的云量信息和卫星图片对于同一区域的云量信息建立一种由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系，再将这种关系应用于整个卫星云图数据，从而达到提升卫星云图数据空间分辨率的目的，再从高分辨率的卫星云图反演出云类、云层、云光学厚度等云参数，将该参数输入到辐射传输模型RRTM中进行辐射度反演，最终得到地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。如图1所示，本专利技术具体包括如下：1)使用全天空成像仪拍摄天空图片，之后将原图发到云端服务器，进行图片识别和解析；图片识别和解析是由全天空成像仪附带的软件进行完成，其主要原理是利用卷积神经网络进行图像识别，将图像信息转为浮点数数据，表示拍照范围内每个像素格点中的云的覆盖量。2)网络获取全球卫星图像，例如本案例使用葵花8卫星图像数据和反演的云数据产品，也可以采用风云系列卫星图像进行替代；3)将步骤1)和步骤2)获得的图像输入到卫星云图超分辨率模型中，该模型中先使用卷积神经网络对卫星云图图像数据进行图像识别，再通过天空成像仪图片中的云量信息和卫星图片对于同一区域的云量信息建立一种由低分辨率到高分辨率超分辨率映射关系。该模型中使用到的卷积神经网络进行图像识别，最核心公式如下：公式中ai,j为特征图像中的第i行第j列，f代表激活函数，wm,n代表卷积模块中的第m行第n列，xi,j代表图像中的第i行第j列，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法，其特征在于，包括：/nS1、对于同一区域的云量信息建立由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系函数；/nS2、通过该映射关系函数将原分辨率的卫星云图数据解析为预报站点周边区域的高分辨率图像数据；从所述高分辨率图像数据中获取云参数；/nS3、获取数值天气预报数据；/nS4、将云参数和数值天气预报数据代入辐射传输模型中求解，获得辐照度数据，包括地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法，其特征在于，包括：
S1、对于同一区域的云量信息建立由低分辨率的卫星云图到高分辨率的天空成像图片的映射关系函数；
S2、通过该映射关系函数将原分辨率的卫星云图数据解析为预报站点周边区域的高分辨率图像数据；从所述高分辨率图像数据中获取云参数；
S3、获取数值天气预报数据；
S4、将云参数和数值天气预报数据代入辐射传输模型中求解，获得辐照度数据，包括地面水平太阳辐射度、直射太阳辐射度和散射太阳辐射度。


2.根据权利要求1所述的基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法，其特征在于，步骤S1所述映射关系函数的建立过程包括：
S101、获取高分辨率的天空成像图片，并进行图片解析；
S102、获取全球卫星图像；
S103、使用卷积神经网络对步骤S101和S102获得的图像进行图像识别；
S104、S103的图像识别后通过天空成像仪图片中的云量信息和卫星图片对于同一区域的云量信息建立由低分辨率到高分辨率映射关系。


3.根据权利要求1所述的基于天空拍照图像和卫星云图反演辐照度的方法，其特征在于，步骤S3所述数值天气预报数据在获取后先进行插值处理，处理过程包括：采用反距离差值法，插值常规的气象要素；预报场站位置为未知点，模式中心点为已知点，由已知点到未知点的距离的倒数为权重，进行插值处理；






式中，di代表第i个已知点到未知点的距离，λi是第i个已知点气象要素的权重，Zi(Xi,Yi)为第i个已知点的气象要素的数值；n为距离未知点最近的已知点数量。


4.一种基于天空拍照图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：向婕，雍正，闫涵，
申请(专利权)人：国能日新科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11