[發明專利]基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的方法及系統在審
| 申請號: | 202110349898.3 | 申請日: | 2021-03-31 |
| 公開(公告)號: | CN113076865A | 公開(公告)日: | 2021-07-06 |
| 發明(設計)人: | 向婕;雍正;閆涵 | 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 |
| 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 |
| 地址: | 100089 北京市海*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 天空 拍照 圖像 衛星云圖 反演 輻照 方法 系統 | ||
1.一種基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的方法,其特征在于,包括:
S1、對于同一區域的云量信息建立由低分辨率的衛星云圖到高分辨率的天空成像圖片的映射關系函數;
S2、通過該映射關系函數將原分辨率的衛星云圖數據解析為預報站點周邊區域的高分辨率圖像數據;從所述高分辨率圖像數據中獲取云參數;
S3、獲取數值天氣預報數據;
S4、將云參數和數值天氣預報數據代入輻射傳輸模型中求解,獲得輻照度數據,包括地面水平太陽輻射度、直射太陽輻射度和散射太陽輻射度。
2.根據權利要求1所述的基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的方法,其特征在于,步驟S1所述映射關系函數的建立過程包括:
S101、獲取高分辨率的天空成像圖片,并進行圖片解析;
S102、獲取全球衛星圖像;
S103、使用卷積神經網絡對步驟S101和S102獲得的圖像進行圖像識別;
S104、S103的圖像識別后通過天空成像儀圖片中的云量信息和衛星圖片對于同一區域的云量信息建立由低分辨率到高分辨率映射關系。
3.根據權利要求1所述的基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的方法,其特征在于,步驟S3所述數值天氣預報數據在獲取后先進行插值處理,處理過程包括:采用反距離差值法,插值常規的氣象要素;預報場站位置為未知點,模式中心點為已知點,由已知點到未知點的距離的倒數為權重,進行插值處理;
式中,di代表第i個已知點到未知點的距離,λi是第i個已知點氣象要素的權重,Zi(Xi,Yi)為第i個已知點的氣象要素的數值;n為距離未知點最近的已知點數量。
4.一種基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的系統,其特征在于,包括:
映射關系模塊,用于對于同一區域的云量信息建立由低分辨率的衛星云圖到高分辨率的天空成像圖片的映射關系函數;
云參數獲取模塊,用于通過該映射關系函數將原分辨率的衛星云圖數據解析為預報站點周邊區域的高分辨率圖像數據;從所述高分辨率圖像數據中獲取云參數;
天氣數據模塊,用于獲取數值天氣預報數據;
輻照度模塊,將云參數和數值天氣預報數據代入輻射傳輸模型中求解,獲得輻照度數據,包括地面水平太陽輻射度、直射太陽輻射度和散射太陽輻射度。
5.根據權利要求4所述的基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的系統,其特征在于,所述映射關系模塊包括:
天空圖片單元,用于獲取高分辨率的天空成像圖片,并進行圖片解析;
衛星圖像單元,用于獲取全球衛星圖像;
識別單元,用于使用卷積神經網絡對天空圖片單元和衛星圖像單元獲得的圖像進行圖像識別;
映射建立單元,用于識別單元識別后通過天空成像儀圖片中的云量信息和衛星圖片對于同一區域的云量信息建立由低分辨率到高分辨率映射關系。
6.根據權利要求4所述的基于天空拍照圖像和衛星云圖反演輻照度的系統,其特征在于,所述天氣數據模塊包括插值單元,用于數值天氣預報數據在獲取后先進行插值處理,處理過程包括:采用反距離差值法,插值常規的氣象要素;預報場站位置為未知點,模式中心點為已知點,由已知點到未知點的距離的倒數為權重,進行插值處理;
式中,di代表第i個已知點到未知點的距離,λi是第i個已知點氣象要素的權重,Zi(Xi,Yi)為第i個已知點的氣象要素的數值;n為距離未知點最近的已知點數量。
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