专利汇可以提供基于云变分析的超短期光伏功率预测方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于 云 变分析的超短期光伏功率预测方法,属于 光伏发电 技术领域。本发明采用实时 图像采集 技术,实时获取光伏电站上空图像信息,对光伏电站上空气象条件进行预测,再将预测结果作为修正参数输入到光伏发电模型中预测光伏电站的输出功率。本发明可达到对超短期功率进行准确预测的效果,预算 精度 可达到未来0~4小时, 电网 调度可以根据预测结果,实时修正当日发电计划,实现在保证电网能够进行稳定运行的前提下,提高光伏电站的发电利用率。,下面是基于云变分析的超短期光伏功率预测方法专利的具体信息内容。
1.基于云变分析的超短期光伏功率预测方法,其特征在于,实时获取光伏电站上空图像信息,对光伏电站上空气象条件进行预测,再将预测结果作为修正参数输入到光伏发电模型中预测光伏电站的输出功率;
具体包括如下步骤:
步骤一:对光伏电站历史输出功率、上空图像、及气象信息进行分析,计算不同气象天气类型下光伏电站上空云层数据;
步骤二:实时获取光伏电站上空图像信息,计算当前时刻光伏电站上空云层面积和运动速度;
步骤三:推算云层的运动轨迹,算出0~4小时内15分钟间隔点在光伏电站上空的云层面积;
步骤三中是采用质心迭代跟踪算法推算云层的运动轨迹,具体算法如下:
步骤301:把前一帧图像的目标区域位置定义为新搜索开始的初始位置,根据式得到初始候选目标区域的
表示目标区域和目标模板之间的相似度;yi表示初始帧目标位置;xi表示以yi为中心的当前帧所在候选区域中的各像素位置;i=1,2,…,m;m表示目标区域的像素数;
步骤302:根据 计算当前候选目标区域内各个点上的像素值与目标位置点
上像素值的相似程度;式中:g(xi)表示位于x处的像素的相似度贡献值,qu(xi)表示候选区域的第u维值,su(xi)表示搜索区域的第u维值;
步骤303:根据式 计算下一个候选目标区域的各个点上的像素值;
式中:yj表示迭代过程中贞目标位置,yj+1表示下一步迭代位置;j表示迭代次数;xk表示以yj为中心的当前帧所在候选区域中的各像素位置;k=1,2,…,m;
步骤304:在新的候选目标区域中计算 表示新的候选区域的目标区域和目标模板之间的相似度;
步骤305:若||yj+1-yj||<ε,ε表示任意给定的正数,则迭代结束;否则,转步骤302;
步骤四:根据气象站提供的气象参数使用神经网络模型预测光伏电站输出功率,根据步骤三推算的云层面积计算修正系数,预测0~4小时内超短期功率。
2.根据权利要求1所述的基于云变分析的超短期光伏功率预测方法,其特征在于,步骤二中计算光伏电站上空云层面积的具体步骤如下:
步骤201:对上空图像信息进行预处理:设当前时刻光伏电站上空为RGB彩色图像,将RGB彩色图像转变为灰度图像,转换公式如下:
Y=0.299R+0.587G+0.114B
式中:Y表示灰度值;R表示红色通道值;G表示绿色通道值;B表示蓝色通道值;
步骤202:将灰度图像平滑处理,采用Gaussian滤波,采用二维零均值离散Gaussian函数作平滑滤波器,二维Gaussian函数为:
其中:G0(x,y)表示输出像素值;x表示横坐标值;y表示纵坐标值;μx表示高斯核函数在x方向的均值;μy表示高斯核函数在y方向的均值;σx表示高斯核函数在x方向的标准差;σy表示变量高斯核函数在y方向的标准差;采用腐蚀膨胀形态学闭运算去除图像噪声;
步骤203:选择晴空无云条件下的上空灰度图像作为标准背景差分图像,将实时灰度图像和标准背景差分图像进行差分,检测实时灰度图像中是否有云层运动;
步骤204:利用Canny算法进行边缘检测:判断图像中的点在梯度方向的二阶导数是否过零点:如果是过零点,则该点就是图像中的边缘点;否则,不是;
步骤205:由步骤204得到上空云层图像的连续边缘轮廓曲线,采用指定精度逼近云层的多边形曲线,计算云层面积。
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