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公开(公告)号:CN118671865B
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411158031.X
申请日:2024-08-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G01W1/10 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了结合地基云图和辐射观测的地表太阳辐射能量预测方法。本方法包括:根据目标地基云图所对应的晴空指数和太阳天顶角,提取云像素有效区域;根据云像素有效区域,确定云团的运动矢量,并基于运动矢量确定太阳遮挡系数;根据太阳遮挡系数,基于机器学习模型,获得未来时期地表辐射的预测结果。本方法,通过目标地基云图对应的晴空指数和太阳天顶角从该目标地基云图中提取云像素有效区域,这样使得云像素的识别效率较高且较为准确。同时在向机器学习模型输入由基于运动矢量所确定的太阳遮挡系数和历史地表辐射值的情况下,生成预测结果,提高预测的精准性和预测速度。本方法不依赖于外部的气象数据作为辅助,可适用于超短期光伏辐射预测。
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公开(公告)号:CN118671865A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202411158031.X
申请日:2024-08-22
Applicant: 武汉大学
IPC: G01W1/10 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/23213 , G06N20/20
Abstract: 本申请公开了结合地基云图和辐射观测的地表太阳辐射能量预测方法。本方法包括:根据目标地基云图所对应的晴空指数和太阳天顶角,提取云像素有效区域;根据云像素有效区域,确定云团的运动矢量,并基于运动矢量确定太阳遮挡系数;根据太阳遮挡系数,基于机器学习模型,获得未来时期地表辐射的预测结果。本方法,通过目标地基云图对应的晴空指数和太阳天顶角从该目标地基云图中提取云像素有效区域,这样使得云像素的识别效率较高且较为准确。同时在向机器学习模型输入由基于运动矢量所确定的太阳遮挡系数和历史地表辐射值的情况下,生成预测结果,提高预测的精准性和预测速度。本方法不依赖于外部的气象数据作为辅助,可适用于超短期光伏辐射预测。
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