云图纹理分析结合SVM的地表太阳辐射预测

• 作者: 徐坚 曹潇 许昌 郁云 魏瑾
• 来源期刊: 西南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 地基云图 支持向量机 地表太阳辐射 纹理特征 云辐射衰减
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 75-81
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13718/j.cnki.xsxb.2017.12.014

摘要

太阳能资源的间歇性与不稳定性为地表太阳辐射的准确预测带来很大的挑战.本研究通过对全天空图像进行纹理特征分析,并结合支持向量机模型,实现了对地表太阳辐射的预测.首先,基于全天空图像,利用数字图像处理技术提取与太阳辐射相关的图像纹理特征,包括反差、熵、灰度相关与能量;然后,结合图像特征与辐射衰减系数建立回归模型;最后,基于支持向量机模型实现地表太阳辐射的预测.实验结果表明:本文算法的预测精度明显优于基于统计的传统算法,同时优于基于云团遮挡预测的算法,为准确预测复杂天气条件下的地表太阳能辐射提供重要的参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许昌	河海大学能源与电气学院	94	748	16.0	24.0
2	魏瑾	南京信息职业技术学院信息服务学院	13	21	2.0	4.0
3	郁云	南京信息职业技术学院信息服务学院	15	23	2.0	4.0
4	曹潇	中国电力科学研究院新能源研究中心	4	38	3.0	4.0
5	徐坚	南京信息职业技术学院信息服务学院	28	77	5.0	8.0