[发明专利]云层监测方法和装置、光伏功率预测方法和装置

说明书

本发明提供一种云层监测方法和装置、光伏功率预测方法和装置，所述云层监测方法包括：基于机器学习算法建立云层指数模型；基于计算机视觉建立气象云图检测模型；采集目标位置的天气参数，并根据天气参数和云层指数模型得到目标位置的云层指数；采集目标位置的气象云图，并根据气象云图和气象云图检测模型得到目标位置的云层影响概率。本发明能够简单方便地实现云层情况的监测，从而能够简单方便地实现光伏功率的预测，成本较低，准确率较高。

技术领域

本发明涉及气象数据分析技术领域，具体涉及一种云层监测方法、一种光伏功率预测方法、一种云层监测装置和一种光伏功率预测装置。

背景技术

在国家政策以及环境保护原因的激励下，近十年来光伏发电产业大力发展，成本进一步降低，全国各地涌现出大量的集中式与分布式光伏电站。随着光伏电站的大力发展，其波动性与不可控性对电网造成的压力愈发增长，致使电网已对各光伏电站提出硬性规定，将光伏预测作为考核项。目前的光伏功率预测策略根据时间尺度与空间尺度可分别划分为短期、中期、长期以及大规模集中式光伏电站和中小型分布式光伏电站，且预测所需参数依赖于对辐照度的观测以及大量气象历史数据的收集。

对局域光伏系统，例如家庭光伏系统、楼宇光伏系统等来说，适用于短期以及小尺度的光伏功率预测策略。短期光伏功率预测的准确性取决于云层运动的不确定性，然而目前对于云层运动的观测依赖于结构复杂的设备，成本相对较高。

发明内容

本发明为解决上述技术问题，提供了一种云层监测方法和装置、光伏功率预测方法和装置，能够简单方便地实现云层情况的监测，从而能够简单方便地实现光伏功率的预测，成本较低，准确率较高。

本发明采用的技术方案如下：

一种云层监测方法，包括：基于机器学习算法建立云层指数模型；基于计算机视觉建立气象云图检测模型；采集目标位置的天气参数，并根据所述天气参数和所述云层指数模型得到所述目标位置的云层指数；采集所述目标位置的气象云图，并根据所述气象云图和所述气象云图检测模型得到所述目标位置的云层影响概率。

所述云层指数模型为决策树模型，所述云层指数模型通过包含天气参数与对应的云层指数的数据样本训练得到。

其中，将采集的所述天气参数输入所述云层指数模型，以输出所述云层指数。

所述天气参数包括天气标签、温度、体感温度、降雨概率、湿度和风力中的一个或多个。

所述云图检测模型通过对所述气象云图进行图像格式转换、无效像素点过滤和阈值法提取特征点后，输出所述云层影响概率。

所述云图检测模型输出所述云层影响概率的过程如下：将所述气象云图的图像颜色标准从RGB转换为HSV；对转换后的气象云图进行滤波处理，以滤除干扰项和无效信息；使用大津阈值法对滤波处理后的气象云图进行背景像素与前景像素的区分，以凸显所述目标位置；以所述目标位置确定采样范围，并根据采样结果输出所述云层影响概率。

一种光伏功率预测方法，包括：上述云层监测方法；和根据所述云层指数和所述云层影响概率得到所述目标位置的光伏功率预测结果。

一种云层监测装置，包括：第一建立模块，所述第一建立模块用于基于机器学习算法建立云层指数模型；第二建立模块，所述第二建立模块用于基于计算机视觉建立气象云图检测模型；第一采集模块，所述第一采集模块用于采集目标位置的天气参数；第一获取模块，所述第一获取模块用于根据所述天气参数和所述云层指数模型得到所述目标位置的云层指数；第二采集模块，所述第二采集模块用于采集所述目标位置的气象云图；第二获取模块，所述第二获取模块用于根据所述气象云图和所述气象云图检测模型得到所述目标位置的云层影响概率。

一种光伏功率预测装置，包括：上述云层监测装置；和预测模块，所述预测模块用于根据所述云层指数和所述云层影响概率得到所述目标位置的光伏功率预测结果。