结合气象监测与地基云图的地表太阳辐射预测OACSTPCD
Surficial Solar Irradiation Prediction Based on Meteorological Monitoring Combined with Ground-Based Cloud Images
高精度的太阳辐照度预测是光伏输出功率预测的基础,而云的遮挡是导致太阳辐射波动的主要原因.针对现有技术由于对云图时变特征获取能力不足,导致在复杂天气条件下预测精度显著下降的问题,提出了利用 3D卷积神经网络同时提取单张云图图像特征和云图序列时变特征,建立云图图像特征与云对地表太阳辐射衰减之间的关联,实现太阳辐射高精度预测的方法.实验验证结果表明,较现有方法,所提出的方法在复杂天气条件下的未来 5 min功率预测精度提高 8%以上,具有很高的推广应用价值.
PV output power forecasting is based on high accuracy solar irradiation prediction.Cloud shielding is the primary reason lead-ing to solar irradiation fluctuation.Aiming to solve the problem of prediction accuracy descending in complicated climate conditions due to the insufficient ability of extracting temporal variation feature of Ground-Based Cloud image in related works,a novel solar irradiation prediction method is presented.3D CNN is used to extract fe…查看全部>>
郁云;王一海;曹潇
南京信息职业技术学院数字商务学院,江苏 南京 210046南京信息职业技术学院数字商务学院,江苏 南京 210046中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心,北京 100192
计算机与自动化
地基云图特征提取3D卷积神经网络太阳辐射衰减光伏功率预测
ground-based cloud imagefeature extraction3D CNNsolar irradiance attenuationPV output power prediction
《电子器件》 2024 (1)
134-139,6
南京信息职业技术学院校青蓝工程优秀骨干教师培养对象项目(2020XGG10)
评论