[發(fā)明專利]基于云團(tuán)特征分析的分布式光伏系統(tǒng)超短期出力預(yù)測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410302095.2
• 申請日: 2014-06-27
• 公開（公告）號(hào): CN104200484B
• 公開（公告）日: 2017-05-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胥芳;童建軍;鮑官軍;張立彬;張林威;蔡世波;馬小龍;李昆;胡克用
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/66
• 分類號(hào): G06T7/66;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 杭州天正專利事務(wù)所有限公司33201
• 代理人: 王兵,黃美娟

1.基于云團(tuán)特征分析的分布式光伏系統(tǒng)超短期出力預(yù)測方法，包括以下步驟：

1)首先對天空云團(tuán)檢測裝置采集到的稀疏云團(tuán)進(jìn)行預(yù)處理，提取出云團(tuán)的核心區(qū)域作為目標(biāo)區(qū)域，進(jìn)而對其影響光伏系統(tǒng)超短期功率輸出的關(guān)鍵動(dòng)態(tài)特征參數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)描述；對云團(tuán)采用開運(yùn)算操作，即對云團(tuán)進(jìn)行先腐蝕后膨脹提取云團(tuán)的共性，先采用一個(gè)相對較大的結(jié)構(gòu)元對云團(tuán)進(jìn)行腐蝕，設(shè)A為云團(tuán)的點(diǎn)集，B為結(jié)構(gòu)元，B對A的腐蝕操作就是所有B中包含于A中的點(diǎn)z的集合用z平移，公式為：

F＝AΘB＝{z|(B)_z∩A^c＝φ}

其中，A^c是A的補(bǔ)集，φ是空集；

由于采用一個(gè)較大的結(jié)構(gòu)元對云團(tuán)進(jìn)行腐蝕操作，將大部分的邊緣都消除了，剩下云團(tuán)核心區(qū)域，即云團(tuán)最集中的區(qū)域，然后對經(jīng)過腐蝕的云團(tuán)進(jìn)行膨脹操作，公式為：

$G=F\⊕B=\left\{z\right|{\left(B\right)}_z\∩A\≠\mathrm{\φ}\}$

即用z平移的B與F至少有一個(gè)元素重疊的所有的點(diǎn)z的集合；

2)通過圖像預(yù)處理之后，接著在云團(tuán)核心區(qū)域中尋找一個(gè)特殊點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)情況來代表整個(gè)云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)情況，即云團(tuán)核心區(qū)域的質(zhì)心；質(zhì)心坐標(biāo)公式為：

$\stackrel{\‾}{x}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i$

$\stackrel{\‾}{y}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_i$

通過上述兩個(gè)平均公式得到云團(tuán)質(zhì)心的平均坐標(biāo)；其中就是計(jì)算得到的質(zhì)心坐標(biāo)，x_i和y_i分別代表云圖中云團(tuán)核心區(qū)域各點(diǎn)x和y方向坐標(biāo)，n代表云團(tuán)核心區(qū)域的像素點(diǎn)數(shù)，采用前后幾幅時(shí)序圖像提取云團(tuán)的質(zhì)心進(jìn)行向量化跟蹤計(jì)算云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)速度；即：

代表t_n時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心的橫坐標(biāo)，代表t_n時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心的縱坐標(biāo)；代表t_n+1時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心的橫坐標(biāo)，代表t_n+1時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心的縱坐標(biāo)；t_n與t_n+1相隔單位時(shí)間，則t_n+1時(shí)刻云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)速度v、t_n+1時(shí)刻與t_n時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心之間的連線與X軸的夾角β分別表示為：

$v=\sqrt{{({\stackrel{\‾}{x}}_{n+1}-{\stackrel{\‾}{x}}_n)}^2+{({\stackrel{\‾}{y}}_{n+1}-{\stackrel{\‾}{y}}_n)}^2}$

$\mathrm{\β}=\arctan \left(\frac{\stackrel{\‾}{y_{n+1}}-\stackrel{\‾}{y_n}}{\stackrel{\‾}{x_{n+1}}-\stackrel{\‾}{x_n}}\right)$

上述兩個(gè)公式可以定量表示出云團(tuán)在一定時(shí)間內(nèi)的運(yùn)動(dòng)情況；

采用質(zhì)心角函數(shù)描述云團(tuán)的形狀特征，以云團(tuán)的質(zhì)心為極點(diǎn)、水平方向?yàn)闃O軸建立極坐標(biāo)系，則云團(tuán)輪廓上任意點(diǎn)C到質(zhì)心的距離r可由極坐標(biāo)函數(shù)r(θ)表示，從直角坐標(biāo)系到極坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換方程為：

$r_p=\sqrt{{(X_p-\stackrel{\‾}{x})}^2+{(Y_p-\stackrel{\‾}{y})}^2}$

其中，(X_p,Y_p)代表直角坐標(biāo)系中的云團(tuán)核心區(qū)域邊界點(diǎn)，r_p表示在極坐標(biāo)系中邊界點(diǎn)(X_p,Y_p)到質(zhì)心的距離，θ_p表示極坐標(biāo)系中邊界上任意點(diǎn)C與質(zhì)心點(diǎn)連線與極軸的夾角；

3)應(yīng)用像素深淺差異聚類分析法進(jìn)行厚度和數(shù)字化的描述，利用灰度分割法將灰度等級(jí)分類，直觀形象地表示云團(tuán)不同區(qū)域的云團(tuán)質(zhì)量；在實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中設(shè)計(jì)云團(tuán)動(dòng)態(tài)特征向量，將上述各動(dòng)態(tài)特征構(gòu)成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)加以存儲(chǔ)和調(diào)用；

首先判斷云團(tuán)邊界附近的一些虛云，以云團(tuán)的每個(gè)邊界點(diǎn)bi為圓心，設(shè)定以bi為圓心，R為半徑的圓且與云團(tuán)重疊的區(qū)域?yàn)樵茍F(tuán)的邊界區(qū)域，即虛云所在的區(qū)域，以半徑為R的圓，圓心位置沿著云團(tuán)的邊界移動(dòng)一周，此時(shí)所形成的區(qū)域與云團(tuán)的交集即為虛云區(qū)域：

I＝{z|(B)_z∩A≠φ}

其中A代表云團(tuán)的點(diǎn)集，(B)_z代表以R為半徑的圓沿云團(tuán)邊界移動(dòng)一周過后的區(qū)域的點(diǎn)集，I代表云團(tuán)的虛云所在區(qū)域的點(diǎn)集；

然后將剩下的云團(tuán)部分的云團(tuán)質(zhì)量與云團(tuán)的顏色進(jìn)行對應(yīng)，由此通過不同的灰度值將云團(tuán)質(zhì)量進(jìn)行量化分析，通過預(yù)處理得到云團(tuán)的灰度圖，運(yùn)用聚類分析將云團(tuán)劃分為幾個(gè)不同的灰度值區(qū)域，通過連續(xù)幾張?jiān)茍F(tuán)的灰度值劃分區(qū)域分析，預(yù)測未來時(shí)刻云團(tuán)灰度值的基本劃分區(qū)域，再得出云團(tuán)有效遮擋區(qū)域的灰度值，通過將遮擋面積與對應(yīng)灰度值進(jìn)行積分處理，最終得出未來某一時(shí)刻云團(tuán)的遮擋效率，通過聚類分析將云團(tuán)圖劃分幾個(gè)不同的灰度區(qū)域后，利用灰度分割法進(jìn)行云團(tuán)質(zhì)量分區(qū)間表示；

灰度分割法就是以[0,N-1]表示灰度級(jí)，令V₀代表黑色[f(x,y)＝0]，并令V_N-1代表白色[f(x,y)＝N-1]；假定在[0,N-1]中取M個(gè)點(diǎn)，將這M個(gè)點(diǎn)定義為灰度級(jí)V₁，V₂，...，V_M；然后，假定0<M<N-1，M個(gè)點(diǎn)就將灰度分為M+1個(gè)區(qū)間S₁，S₂，...S_M+1；灰度級(jí)到彩色賦值根據(jù)如下關(guān)系進(jìn)行：

IF:f(x,y)∈S_k

THEN:f(x,y)＝c_k

其中c_k是與第k個(gè)灰度區(qū)間S_k對應(yīng)的顏色，S_k由位于x＝k-1和x＝k區(qū)間定義；

將256個(gè)灰度等級(jí)等分成8個(gè)區(qū)間，每個(gè)區(qū)間里包含32個(gè)灰度等級(jí)，每個(gè)區(qū)間近似對應(yīng)一種云團(tuán)質(zhì)量，8個(gè)區(qū)間對應(yīng)8個(gè)云團(tuán)質(zhì)量；

4)云團(tuán)特征提取及出力預(yù)測

通過云層監(jiān)測裝置及圖片采集裝置獲取一組時(shí)序云團(tuán)圖，分別在t₀，t₁，t₂，...t_n-1時(shí)刻拍得，接著結(jié)合上述步驟的算法將t₀，t₁，t₂，...t_n-1時(shí)刻的云團(tuán)位置、形狀和云團(tuán)質(zhì)量分布情況的信息提取出來，并預(yù)測出t_n時(shí)刻云團(tuán)所在的位置、形狀和云團(tuán)質(zhì)量分布情況，再結(jié)合對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)造成光伏面板遮擋的有效區(qū)域，確定對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)云團(tuán)與有效區(qū)域的重疊面積大小以及重疊部分的云團(tuán)質(zhì)量分布情況，進(jìn)而通過計(jì)算確定對應(yīng)時(shí)間點(diǎn)下光伏面板的太陽輻射指數(shù)；

假設(shè)光伏面板總面積為S總S_總，經(jīng)過計(jì)算未來時(shí)刻云團(tuán)與有效遮擋區(qū)域的重合面積為S_有效，在重合區(qū)域面積中用n種顏色劃分了n個(gè)區(qū)域，每種顏色代表一種灰度區(qū)間，進(jìn)而代表一種云團(tuán)質(zhì)量，因此代表了n種云團(tuán)質(zhì)量，即n種遮擋能力e₁，e₂，e₃，...，e_n，e_i表示e₁到e_n中的任意一個(gè)，且0≤e_i＜1，對應(yīng)的光伏面板遮擋面積分別為S₁，S₂，S₃，...，S_n；

設(shè)地面單位面積可接收的最大太陽輻射值為Q_s，則在云團(tuán)的遮擋下，光伏面板對應(yīng)遮擋面積為S_i區(qū)域接收到的太陽輻射量Q_i可表達(dá)為：

Q_i＝Q_s×S_i×(1-e_i)

而光伏面板接收的太陽輻射指數(shù)可表示為：

其中表示光伏面板接收的太陽輻射指數(shù)，范圍為[0，1]，當(dāng)晴天無遮擋時(shí)為1，當(dāng)遮擋能力最強(qiáng)的烏云對光伏面板造成完全遮擋時(shí)，此時(shí)為0，介于這兩者之間的部分遮擋為(0，1)；

5)設(shè)計(jì)獨(dú)立的基于稀疏云團(tuán)動(dòng)態(tài)特征的超短期出力預(yù)測軟件模塊及其數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，收集包括溫度、風(fēng)速、太陽輻射量的歷史氣象數(shù)據(jù)以及光伏系統(tǒng)歷史輸出功率數(shù)據(jù)，并導(dǎo)入超短期出力預(yù)測模塊；在該超短期出力預(yù)測軟件中通過處理算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)云團(tuán)的辨識(shí)、特征提取、歷史數(shù)據(jù)的離線訓(xùn)練和在線補(bǔ)償，最終實(shí)現(xiàn)基于云團(tuán)特征分析的分布式光伏系統(tǒng)超短期出力預(yù)測。