[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110565641.1
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113486919A
• 公開（公告）日: 2021-10-08
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 倪東;孫允允
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200
• 代理人: 鄭海峰

本發(fā)明提供了一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法，用于實現(xiàn)未來一段時間內(nèi)分鐘級別的全天空云圖預(yù)測；所述方法包括以下步驟：獲取鏡場上方全天空圖像、圖像預(yù)處理、訓(xùn)練序列云圖預(yù)測模型，將待預(yù)測的圖像輸入序列圖像預(yù)測模型得到預(yù)測圖像。流程圖如附圖1所示。本發(fā)明提供的技術(shù)方案擺脫了在云預(yù)測中關(guān)于特征工程的依賴，可以實現(xiàn)端到端地完成相關(guān)預(yù)測，且預(yù)測時間相對更長，精度較高，具有良好的預(yù)測效果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及云圖處理和云圖預(yù)測領(lǐng)域，具體涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法，且應(yīng)用在太陽能光熱發(fā)電領(lǐng)域。

背景技術(shù)

對塔式太陽能光熱發(fā)電系統(tǒng)來說，云層的突然出現(xiàn)和離開是導(dǎo)致輻射量變化的最重要因素。當(dāng)云團(tuán)突然離場時，鏡場接收到的法向輻照度發(fā)生突變，吸熱器內(nèi)溫度驟降致使熔融鹽凝固，可能導(dǎo)致堵管甚至停機(jī)，這大大降低了系統(tǒng)的能量利用率。另外堵管處壁面溫度急劇升高，會對吸熱器造成損害。因此，對云團(tuán)變化趨勢進(jìn)行預(yù)測，提前采取措施應(yīng)對多變天氣對塔式太陽能光熱發(fā)電系統(tǒng)意義重大。

目前關(guān)于云預(yù)測主要是基于全天空圖像利用云識別結(jié)合云運動矢量實現(xiàn)云預(yù)測，因為云團(tuán)跟蹤高度依賴于特定的云圖像，而云團(tuán)變化較快且無規(guī)律，所以這種方法的預(yù)測時間通常較短，多為3-10分鐘。使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法還未有效應(yīng)用于太陽能領(lǐng)域的云圖預(yù)測。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)在云圖預(yù)測上的缺點，擺脫在云預(yù)測中關(guān)于特征工程的依賴，以實現(xiàn)端到端地完成相關(guān)預(yù)測。本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案如下：

步驟1，實時拍攝全天空圖像，并記錄每張圖像的拍攝時間；

步驟2，圖像預(yù)處理：將圖像處理為時間上連續(xù)、間隔自定義的n+m幀的序列云圖；

步驟3，建立序列云圖預(yù)測模型，使用步驟2處理后的序列云圖對序列云圖預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練；在訓(xùn)練過程中，將前n幀圖像作為輸入，后m幀圖像作為輸出標(biāo)簽；

步驟4，將待預(yù)測的n幀序列云圖輸入至步驟3得到的訓(xùn)練好的序列云圖預(yù)測模型中，輸出預(yù)測結(jié)果。

本發(fā)明申請的優(yōu)點是：

本發(fā)明提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法，基于3D-LSTM的序列云圖預(yù)測模型，將短時記憶信息流與基于注意力機(jī)制的長時記憶信息流相結(jié)合，增強了長距離信息感知力，可準(zhǔn)確預(yù)測20分鐘甚至更長時的全天空云圖。

本發(fā)明的云預(yù)測相關(guān)工作均不使用進(jìn)行特征工程，克服了傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對特征工程的依賴，可實現(xiàn)端到端地預(yù)測。

附圖說明

圖1是本發(fā)明方法流程圖。

圖2是云圖預(yù)測模型所使用的單元結(jié)構(gòu)。

圖3是云圖預(yù)測模型。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。

本實施例的處理流程如圖1所示。

一種基于深度學(xué)習(xí)的區(qū)域云圖預(yù)測方法，包括如下步驟：

步驟1，以浙江大學(xué)青山湖能源基地實驗平臺為數(shù)據(jù)采集基地，利用魚眼全景相機(jī)拍攝某時刻全天空圖像，并記錄該時刻。圖片為每分鐘采集一幀。

步驟2，對拍攝的圖像預(yù)處理。將圖像整理為時間上連續(xù)、間隔自定義的n+m幀的序列(未指定連續(xù)序列的幀數(shù)，輸入輸出的間隔與幀數(shù)可根據(jù)實際需求進(jìn)行選擇，步驟3中模型均可處理)。

步驟3，將步驟2處理所得的圖像序列，送入序列圖像預(yù)測模型中，訓(xùn)練模型時前n幀用作輸入，后m幀作為輸出標(biāo)簽。序列圖像預(yù)測模型及其使用到的單元結(jié)構(gòu)分別如圖2、圖3所示。