基于卫星云图特征区域定位的超短期光伏功率预测方法

• 作者: 司志远 杨明 于一潇 丁婷婷
• 来源期刊: 高电压技术
• 关键词: 卫星云图 图像处理 太阳位置 区域定位 光伏预测 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 促进可再生能源消纳的发电功率预测技术及应用专题|Special Isssue on Power Generation Forecasting Technology and Its Application to Promote the Consumption of Renewable Energy
• 页码范围: 1214-1223
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13336/j.1003-6520.hve.20201803

摘要

卫星可见光云图中的信息可以用来量化云的运动以及厚薄情况,已逐步被应用于光伏功率预测领域.为应对卫星云图处理过程中公式参数的选择大多基于人工经验的问题,提出了一种经验参数的通用选择方法,并在此基础上建立了一种基于卫星云图特征区域定位的超短期光伏功率预测模型,以在云图中精准地实现对遮挡太阳光线的云区域的定位.首先,通过对卫星可见光云图进行标准化处理及去底化处理,去除了可见光云图的日内差异性特征;其次,基于云图区域定位算法,在云图中实时定位云遮挡区域,并通过卷积神经网络获取云遮挡影响特征;最后,融合云遮挡特征与其他影响因素,建立其与光伏功率的映射关系以实现预测.结果 表明:所提模型可有效解决云图的日内差异性问题并实现云图特征区域的精准定位,且模型展示出了较好的预测性能.论文研究可为基于云图的光伏预测提供参考.