[發明專利]分布式太陽能預測成像

在審

• 申請號: 201680044559.1
• 申請日: 2016-05-27
• 公開（公告）號: CN107850428A
• 公開（公告）日: 2018-03-27
• 發明（設計）人: R·E·維嘉-阿維拉;W·B·理查森;H·克里希納斯瓦米;M·塞萬提斯
• 申請（專利權）人: 德克薩斯大學系統董事會
• 主分類號: G01C3/20
• 分類號: G01C3/20;G01S13/89;G01W1/00;G01W1/12;G06G7/75
• 代理公司: 北京潤平知識產權代理有限公司11283
• 代理人: 陳瀟瀟,肖冰濱

相關申請

該發明要求2015年5月29日提交的美國臨時申請No.62/168403的優先權，并且并入其全部內容作為參考。

背景技術

美國能源部(DOE)估計，到2030年太陽能發電將增長，以滿足更大比例的電力供應。這種趨勢只會持續下去，直到太陽能的價格達到了與其他形式的電能相比具有成本競爭力的程度。同時，在太陽能發電等可變資源的高度滲透下，保持電網的穩定性和可靠性是非常重要的。實際負荷與太陽能發電系統的功率之間的差異被稱為凈負荷。在太陽能發電的相對可變性和不確定性下，管理這種凈負荷是電網運營商面臨的挑戰。

附圖說明

可以通過以下附圖更好地理解本專利公開的內容。附圖中的組件不一定要進行縮放，其重點在于清楚地解釋本專利公開的原理。此外，在本附圖中，對應元件的參考標記標識，適用于本發明的整個說明書。

圖1是根據本發明的實施例所示的分布式太陽能預測的網絡計算環境。

圖2是根據本發明的實施例所示，圖1中的成像裝置執行的太陽能預測成像的一種示例過程。

圖3是根據本發明的實施例所示的由圖1所示的一種成像裝置所采集圖像陣列。

圖4是根據本發明的實施例所示的一種用于失真自校準的校準表設置和幾何轉換矩陣。

圖5是根據本發明的實施例所示的云的匹配和跟蹤處理的一種示例結果。

圖6是根據本發明的實施例所示的由圖1所示通過計算環境執行的分布式太陽能預測成像的一種示例過程。

具體實施方式

如上所述，凈負荷可被定義為實際負荷與太陽能發電系統產生的功率之間的差額。在太陽能發電的相對可變性和不確定性下，管理凈負荷是電網運營商面臨的挑戰。在這種情況下，在減少實時或近實時場景管理網絡負載的不確定性方面，一個在小時內的時間尺度范圍內的準確的預測模型可能是一個有效的工具。

在減少管理凈負荷所涉及的不確定性方面，太陽能預測可能是有效地和可靠地集成太陽能的關鍵因素。大多數太陽能預測的研究采用在下一天的時間范圍所對應的單值區域來評估廣泛的區域，這種方法在預測短時間范圍的情況下不一定能提高持久性模型的能力。然而，太陽輻射照度在這些區域性的地理區域并不恒定。太陽輻照度的變化在時間和空間上是隨機過程，需要一個更全面的綜合監控。

如今，準確的太陽預測，無論是基于物理的還是基于數據分析，其存在的問題都是缺乏可靠的豐富天空數據；可靠的豐富的天空數據可以用來更好地識別天空中空氣和水顆粒的質量傳遞和熱傳遞的特性。從遙遠的地方看，衛星技術和遙感已經在中尺度上開發和創造了大量的數據。然而，衛星數據不足以提供所需的像素、空間、時間、和輻射分辨率，以評估大氣范圍內的輻射傳輸，特別是在高散射角下對云的變化作用，以及精確描繪圍繞太陽的區域。

目前太陽能的預測方法不奏效的因素包括：(1)可視范圍的局限性，由于地球的曲率，(2)云間斷遠離基本天頂點，導致了垂直云層厚度被投射到一個水平投影面，(3)現有技術的不切實際的高成本，和(4)缺乏可擴展性和數百或者數千用戶的可使用性。

如上文所述，本發明描述了分布式太陽能預測成像的系統和方法。在實施例中，描述了一個或多個相對低成本的分布式多模態天空成像設備、預測和融合模型，以及發布/訂閱遙測通信協議。上述的系統和方法能夠在硬件、軟件，或者各種分布式配置中的硬件和軟件的組合中體現。

以數字為例，描述了分布式太陽能預測的網絡計算環境，然后描述了上述的網絡計算環境的運作。圖1示出了分布式太陽能預測的網絡計算環境100。網絡環境100包括一個計算環境110，網絡150，地理上分散的成像裝置160-162，和客戶端設備190。上述的計算環境110包括分布式數據存儲120、分布式區域預測引擎130和分布式預測發布者132。下文詳細描述了存儲在分布式數據存儲120中的數據類型，以及分布式區域預測引擎130的功能和分布式預測發布者132的功能。