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[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

專利信息
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
地址: 310058 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 深度 學(xué)習(xí) 區(qū)域 云圖 預(yù)測 方法
【說明書】:

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。

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