基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法技术

本发明专利技术公开了基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法：首先获取历史时刻的卫星云图数据，对卫星云图进行预处理；其次从预处理的卫星云图结果中，选择连续时刻的卫星云图作为历史数据，并构建金字塔图像分层；然后将上一层的光流运动场作为下一层图像的初始运动场，迭代计算新的光流运动场，将计算出的光流场作为离散卡尔曼滤波器的初始状态，对连续时刻的卫星云图进行预报；最后，将历史云图数据输入训练好的离散卡尔曼滤波器得到外推的云图结果。本方法可以有效地获取不同尺度下卫星云图的运动信息，使其对不同大小的云图变化更具有适应性，同时结合非线性的离散卡尔曼滤波器，提高了卫星云图外推的准确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏发电，具体为一种基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法。

技术介绍

1、与风力发电、生物质能发电和核电等新型发电技术相比，光伏发电以其过程简单、不消耗燃料、无排放无污染成为最具可持续发展理想特征的可再生能源发电技术。然而，光伏发电功率会受到昼夜变化、气候环境因素的影响，呈现出不稳定性与波动性的特征。在众多气象因素中，短时间内的云层的运动状态预测对光伏功率预测至关重要。随着卫星技术的发展，气象卫星可以提供高分辨率的卫星云图观测结果。实现对卫星观测云图的预测可以有效提升短期云层运动状态预测的精度。

2、传统的卫星云图外推方法包括基于数值模式预报的云图外推方法和基于深度学习的方法。然而数值模式预报受限于初始场精度不高以及对大气物理过程解析的限制，在短期高分辨率预报中精度表现不高；已有专利申请(申请号：cn202211657656.1)构建基于历史卫星观测数据的深度学习模型，然而深度学习需要大量标注数据用于训练，没有足量标注数据时容易出现模型过拟合的问题，且对计算资源要求较高。专利申请(申请号：cn202210948863本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述步骤1中卫星云图预处理，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述步骤2中，构建金字塔图像包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述步骤3中，对每两张相邻图像进行光流场计算包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的基于金字塔光...

【技术特征摘要】

1.基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述方法的具体步骤如下：

2.根据权利要求1所述的基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述步骤1中卫星云图预处理，具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于金字塔光流法与离散卡尔曼滤波的卫星云图外推方法，其特征在于，所述步骤2中，构建金字塔图像包括以...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝雨辰，霍雪松，潘书磊，孙勇，柴赟，柏晶晶，戴强晟，梅雪峰，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：