一種基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，通過預(yù)測云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)趨勢來 判斷云對(duì)太陽的遮擋情況，進(jìn)而可實(shí)現(xiàn)光伏電站發(fā)電功率超短期預(yù)測。
【背景技術(shù)】
[0002] 通常對(duì)云團(tuán)運(yùn)動(dòng)趨勢的估計(jì)是基于對(duì)全局運(yùn)動(dòng)矢量的估計(jì)。
[0003] Ricardo Marquez 和 Carlos F.M. Coimbra 在"Intra-hour DNI forecasting based on cloud tracking image analysis", Solar Energy, October, 2012 中提出這樣一 種技術(shù)：將圖像序列中的每一幀圖像分成子塊，對(duì)于當(dāng)前幀中的每一塊到前一幀某一給定 搜索區(qū)域內(nèi)所有候選塊比較，基于累積灰度差異值最小原則，找出與當(dāng)前塊最相似的塊，即 塊匹配，當(dāng)前塊與其匹配塊之間的位移即為該塊的位移矢量，通過對(duì)所有塊的位移矢量統(tǒng) 計(jì)聚類得到全局運(yùn)動(dòng)矢量，由此預(yù)測未來云團(tuán)的位置，并通過確定同一時(shí)刻太陽所在位置， 從而預(yù)測與遮擋的發(fā)生。Chi Wai Chow 等人在 "Intra-hour forecasting with a total sky imager at the UC San Diego solar energy testbed"中提出的技術(shù)是基于歸一化互 相關(guān)系數(shù)最大化原則的塊匹配，同樣得到全局運(yùn)動(dòng)矢量，結(jié)合太陽運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測遮擋的發(fā) 生。
[0004] 以上幾種方法假設(shè)云團(tuán)向一個(gè)方向運(yùn)動(dòng)，這在天氣情況單一的情況下是可行的。 實(shí)際中天空的情況比較復(fù)雜，受到不同方向的風(fēng)力作用不同云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)情況不盡相同，并 且，云團(tuán)除了位移，還會(huì)消散，這對(duì)精確描述云團(tuán)運(yùn)動(dòng)趨勢提出了新的挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足之處而提供一種基于地基云圖的云 團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，通過對(duì)云團(tuán)的位置和面積變化的分析，分別對(duì)每個(gè)云團(tuán)求位移矢量和面 積縮放系數(shù)，從而更加精細(xì)的預(yù)測云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)趨勢。
[0006] 實(shí)現(xiàn)上述目的的技術(shù)方案是：
[0007] 一種基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，包括下列步驟：
[0008] 步驟S1，云團(tuán)匹配，包括以下步驟：
[0009] 步驟S11，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，將當(dāng)前幀和前一幀經(jīng)過云團(tuán)區(qū)域識(shí)別的圖像二 值化，使云團(tuán)區(qū)域用1表示，背景區(qū)域用0表示；然后對(duì)二值化圖像用邊長為3個(gè)像素的方 塊進(jìn)行開運(yùn)算，以將較小的云塊和細(xì)小的連接消除，根據(jù)8連通規(guī)則，對(duì)開運(yùn)算后的圖像進(jìn) 行連通分量的檢測，每檢測完一個(gè)連通分量就相應(yīng)作一標(biāo)記，每個(gè)連通分量里的像素被分 配給一個(gè)唯一的整數(shù)，該整數(shù)的范圍為從1到連通分量的總數(shù)，每個(gè)連通分量被認(rèn)為是一 個(gè)云團(tuán)，同時(shí)可以獲得該云團(tuán)的幾何特征，所述該云團(tuán)的幾何特征包括該云團(tuán)的面積以及 包含該云團(tuán)的最小矩形的位置和大??；
[0010] 步驟S12,對(duì)于當(dāng)前幀中的每一個(gè)云團(tuán)在前一幀某一給定搜索區(qū)域內(nèi)根據(jù)累積灰 度差異值最小原則搜尋最佳匹配區(qū)域，所述累積灰度差異值的計(jì)算公式如下：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，其特征在于，包括下列步驟： 步驟S1，云團(tuán)匹配，包括以下步驟： 步驟S11，首先對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，將當(dāng)前幀和前一幀經(jīng)過云團(tuán)區(qū)域識(shí)別的圖像二值 化，使云團(tuán)區(qū)域用1表示，背景區(qū)域用O表示；然后對(duì)二值化圖像用邊長為3個(gè)像素的方塊 進(jìn)行開運(yùn)算，以將較小的云塊和細(xì)小的連接消除，根據(jù)8連通規(guī)則，對(duì)開運(yùn)算后的圖像進(jìn)行 連通分量的檢測，每檢測完一個(gè)連通分量就相應(yīng)作一標(biāo)記，每個(gè)連通分量里的像素被分配 給一個(gè)唯一的整數(shù)，該整數(shù)的范圍為從1到連通分量的總數(shù)，每個(gè)連通分量被認(rèn)為是一個(gè) 云團(tuán)，同時(shí)可以獲得該云團(tuán)的幾何特征，所述該云團(tuán)的幾何特征包括該云團(tuán)的面積以及包 含該云團(tuán)的最小矩形的位置和大小； 步驟S12,對(duì)于當(dāng)前幀中的每一個(gè)云團(tuán)在前一幀某一給定搜索區(qū)域內(nèi)根據(jù)累積灰度差 異值最小原則搜尋最佳匹配區(qū)域，所述累積灰度差異值的計(jì)算公式如下：
其中，C(AX，Ay)為累積灰度差異值的矩陣，ΛΧ，Ay表示搜索框相對(duì)于待匹配云 團(tuán)中心的偏移；ft (Xi, Xj)為當(dāng)前幀中，中心在（Xi, Xj)，搜索框大小為包含待匹配云團(tuán)的 最小矩形的子圖區(qū)域，f^Ui+Axjj+Ay)為前一幀中，中心在（Xi+Axjj+Ay)，大小與 ft(Xi，xP相等的子圖區(qū)域；N表示橫縱方向上的搜索范圍；所述累積灰度差異值越小，表明 兩幅子圖像之間的差異越小，可以近似認(rèn)為這兩幅子圖像中的云團(tuán)為同一云團(tuán)在不同時(shí)刻 的形態(tài)； 對(duì)某一云團(tuán)，令其相應(yīng)的搜索框的大小為包含該云團(tuán)的最小矩形，標(biāo)記該云團(tuán)的位置 為該矩形的中心，并設(shè)置橫縱方向最大的搜索半徑為20個(gè)像素；首先按照搜索框的大小和 位置對(duì)當(dāng)前幀待識(shí)別云圖像取相應(yīng)的子圖像即為包含該云團(tuán)的最小矩形區(qū)域，然后在前一 幀圖像中，提取所有中心在由該云團(tuán)中心和搜索半徑限定的范圍的搜索框區(qū)域，并計(jì)算它 們與當(dāng)前幀提取出的子圖像的累積灰度值差異；找到滿足累積灰度值差異為最小累積灰度 值差異1. 1倍的搜索框，計(jì)算它們的中心相對(duì)于該云團(tuán)位置偏移的平均距離，即為該云團(tuán) 的位移矢量； 步驟S13,對(duì)所述Sll中標(biāo)注的每一個(gè)云團(tuán)重復(fù)所述S12過程，得到所有云團(tuán)的移動(dòng)矢 量； 步驟S2,面積校正： 云團(tuán)在運(yùn)動(dòng)的過程中，除了位置的偏移還有面積的膨脹和縮小，對(duì)云團(tuán)進(jìn)行面積校正 是很有必要的，當(dāng)前幀與前一幀中相匹配云團(tuán)的面積比定義為面積伸縮系數(shù)Kt，Kt的表示 如下：
(2) 其中，31表不當(dāng)前幀中待匹配云團(tuán)的面積，S η為前一幀中匹配的云團(tuán)的面積，若K t>l 時(shí)，表不云團(tuán)面積膨脹，若Kt〈l時(shí)，表不面積壓縮，對(duì)標(biāo)注的每一個(gè)云團(tuán)，令當(dāng)前幀和前一幀 相匹配的云團(tuán)面積相比，得到所有云團(tuán)的面積校正系數(shù)，預(yù)測時(shí)，假定云團(tuán)面積的膨脹或者 壓縮是均勻變化的，即云團(tuán)面積的變化服從： (3)
其中，Sttl為當(dāng)前時(shí)刻云團(tuán)的面積，S t(l+t為預(yù)測t時(shí)刻后云團(tuán)的面積，Kttl為當(dāng)前時(shí)刻求 得該云團(tuán)的面積伸縮系數(shù)。這樣通過面積校正得到對(duì)云團(tuán)面積變化更加準(zhǔn)確的描述。 步驟S3,移動(dòng)預(yù)測： 對(duì)上述面積校正之后的云團(tuán)，根據(jù)獲得的運(yùn)動(dòng)矢量，對(duì)它的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測，假定云團(tuán)的 運(yùn)動(dòng)為勻速直線運(yùn)動(dòng)，即云團(tuán)質(zhì)心的運(yùn)動(dòng)服從： (xt〇+t. yt〇+t) = (xt〇+dx*t, yt0+dy*t) (4) 其中，（xtQ, yt(l)為當(dāng)前時(shí)刻云團(tuán)質(zhì)心，（xtQ+t, yt(l+t)為預(yù)測t時(shí)刻后云團(tuán)質(zhì)心，dx、dy-- 對(duì)應(yīng)地為該云團(tuán)在橫縱方向上的位移。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，其特征在于，步驟S12 中，所述搜索框的尺寸放大為原來的2倍或者縮小為原來的0. 5倍，尋找多尺度條件下最佳 匹配的區(qū)域和移動(dòng)矢量。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于地基云圖的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，對(duì)經(jīng)過云團(tuán)區(qū)域識(shí)別的圖像依次進(jìn)行云團(tuán)匹配、移動(dòng)預(yù)測和面積校正。本發(fā)明的云團(tuán)移動(dòng)預(yù)測方法，基于云團(tuán)計(jì)算位移矢量和云團(tuán)面積伸縮系數(shù)，對(duì)云團(tuán)的運(yùn)動(dòng)趨勢提供了一種更加準(zhǔn)確的預(yù)測方法，為光伏電站發(fā)電功率超短期準(zhǔn)確預(yù)測提供了前提條件。
【IPC分類】G06T7-20
【公開號(hào)】CN104766347
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510213228
【發(fā)明人】陳彥君, 李衛(wèi), 張重陽, 席林
【申請(qǐng)人】上海電氣集團(tuán)股份有限公司, 上海交通大學(xué)
【公開日】2015年7月8日
【申請(qǐng)日】2015年4月29日