[发明专利]一种基于全天空图像云指数的地表辐射预测方法

说明书

本发明涉及一种基于全天空图像云指数的地表辐射预测方法，包括：提取全天空图像的图像特征；确定全天空图像的指数LOS；历史地表幅度归一化；预测地表辐射；还原地表辐射。本发明技术方案更加有效准确的预测地表辐射。

技术领域：

本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，更具体涉及一种基于全天空图像云指数的地表辐射预测方法。

背景技术：

光伏发电输出功率具有随机性和波动性，大规模光伏电站接入电网，无疑会对电网安全稳定和经济运行造成影响。因而需要对地表辐射准确建模和计算是实现光伏电站输出功率作出准确的预测，以为电力调度提供重要的决策支持，协调配合统筹安排常规电源和光伏发电，降低电力系统运行成本，最大限度利用太阳能资源，获得最优惠的经济效益和社会效益。

作为影响光伏电站输出功率的主要因素之一的地面辐照度是导致的不确定性是导致输出功率的随机性和波动性的直接原因。作为影响太阳地面辐照量的主要气象要素的云和气溶胶二者相生相伴，其生消和变化是地面辐照度变化不确定性的主要原因。目前，有学者根据气象卫星云图预估云层移动情况预测太阳辐照度，但其时空分辨率相对较低，无法满足地面辐射分钟级预测的要求。有的学者基于全天空图像对云运动进行预测，实现地表辐射衰减预测，不足之处在于该模型并未考虑云运动的非线性和气溶胶影响。因此需要提供一种技术方案来满足现有技术的需要。

发明内容：

本发明的目的是提供一种基于全天空图像云指数的地表辐射预测方法，更加有效准确的预测地表辐射。

为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于全天空图像云指数的地表辐射预测方法，包括：

提取全天空图像的图像特征；

确定全天空图像的指数LOS；

历史地表辐照度归一化；

预测地表辐射；

还原地表辐射。

所述图像特征包括图像的亮度特征和图像的平滑度特征。

所述图像的亮度特征L的通过下式确定：

其中，彩色全天空图像的红，绿，蓝通道灰度值分别为R,G,B.图像大小为M×N。

所述图像的平滑度特征S通过下式确定：

其中，全天空图像对应的灰度图的灰度标准差SD通过下公式计算：

其中，全天空图像对应的灰度图的灰度均值ME通过下公式计算：

其中，z_i灰度值，p(z_i)是灰度值的频度分布，K为灰度层级数。

所述全天空图像的指数根据图像的亮度和图像的平滑度确定，并通过下式确定：

其中，L为图像的亮度特征，S为图像的平滑度特征。

所述历史地表辐照度通过下式归一化：

其中，I为历史地表辐照度。

所述地表辐射预测过程包括：

历史全天空图像云指数和历史辐射数据基于最小二乘法建立多元回归模型；

建立目标函数：

通过最小二乘法确定目标函数中的最优系数，从而确定其与辐射衰减率的计算关系。