[發明專利]一種基于云成像的新能源發電預測方法及裝置

有效

• 申請號: 201711365173.3
• 申請日: 2017-12-18
• 公開（公告）號: CN108133182B
• 公開（公告）日: 2020-06-26
• 發明（設計）人: 向婕;雍正;呂建馳
• 申請（專利權）人: 國能日新科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 天津合正知識產權代理有限公司 12229
• 代理人: 李成運;李震勇

本發明提供了一種基于云成像的新能源發電預測方法及裝置，方法具體包括如下步驟：利用采集裝置采集天空圖像數據以及周圍環境數據，對拍攝到的圖像進行裁剪，去掉背景物體的干擾，讓圖像只包含天空信息；對處理后的圖像應用深度學習算法對云量進行識別，得到天空圖像云量的占比；基于WRF?3DVAR的同化方法，利用云量百分比數據，每隔3h循環同化，對數值天氣預報結果進行修正；用修正的數值天氣預報進行超短期預測。本發明實現了對云量的識別，并利用云量的識別結果對數值天氣預報結果進行修正，提高光伏超短期預測準確率，減少光伏并網對電網的沖擊，提高了經濟效益。

技術領域

本發明屬于數值天氣預報技術領域，尤其是涉及一種基于云成像的新能源發電預測方法及裝置。

背景技術

太陽能作為一種清潔能源，已經被廣泛的開發和應用。光伏發電是將太陽的輻射量轉換成電能，被人們使用。隨著開發的越來越多，光伏的大規模并網，由于其具有波動性和隨機性，導致對電網的沖擊比較大。目前預測系統主要依賴于數值天氣預報，而單純的依賴與數值天氣預報對陰晴天、氣象的實時波動等信息掌握不全面，從而導致預測精度不是很高。

數值天氣預報對于陰晴天的預測準備率較低；衛星云圖在時間分辨率和空間分辨率上較低，很難達到場站級的水平；而天空成像儀一般用于研究云的移動，根據云的變化來判斷波動情況，由于云的生消等特性使其識別相對困難，同時設備成本較高，對于一個電站來講，可能需要覆蓋幾個才能滿足要求，經濟效益較低。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在提出一種基于云成像的新能源發電預測方法，以實時修正數值天氣預報的結果，從而提高光伏預測的準確率。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

一種基于云成像的新能源發電預測方法，具體包括如下步驟：

(1)利用采集裝置采集天空圖像數據以及周圍環境數據，對拍攝到的圖像進行裁剪，去掉背景物體的干擾，讓圖像只包含天空信息；

(2)對處理后的圖像應用深度學習算法對云量進行識別，得到天空圖像云量的占比；

(3)基于WRF-3DVAR的同化方法，利用云量百分比數據，每隔3h循環同化，對數值天氣預報結果進行修正；

(4)用修正的數值天氣預報進行超短期預測。

進一步的，所述步驟(1)中，所述采集裝置包括支架及設置在支架上的氣壓傳感器、雨量傳感器、風速風向傳感器和溫度傳感器中的任意一種或幾種、和170°的超廣角攝像頭。

進一步的，所述步驟(1)中，具體包括如下步驟：

(11)對采集到的圖像應用小波分析進行去噪處理；

(12)初次拍攝圖像時，計算相鄰兩幅圖像的差值，提取10組差值結果，然后統計這10組結果中，同一位置為0的個數，當個數大于8時，認為該位置為背景物體，根據區域連通性形成一個閉合區域形成一個掩碼圖像，然后統計同一行中像素0的個數，當個數大于0.9倍的圖像寬度且為第一個符合要求的行時，則將此行作為上邊界的位置，最后將邊界以下部分圖像裁減掉；

(13)對于裁剪后的圖像，根據上邊確定的掩碼圖像，確定天空中背景物體所在圖像的位置，然后用周邊像素八鄰域的均值來代替其他物體所在位置的像素值，得到只包含云的圖像；

(14)對于只包含云的圖像，分別提取R、G和B通道的數據進行濾波處理，選取‘DB5’小波，對圖像數據進行分解，對分解后的系數，設計一個窗口大小為5*5的二維自適應維納濾波進行濾波，對濾波后的數據進行圖像重構，然后將濾波后各個通道的數據進行合成，得到濾波后的彩色圖像。

進一步的，所述步驟(2)中具體包括：

(21)構建深度學習訓練模型的樣本庫；