地基云图中云团的识别和短时外推方法研究

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1、地基云图中云团的识别和短时外推方法研究ResearchonCloudsRecognitionandShort-TimeExtrapolationMethodinGround-basedCloudImage领域：控制工程研究生：陈靖指导教师：路志英教授企业导师：刘中胜天津大学电气与自动化工程学院二零一五年十二月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究

2、所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要近些年来，随着太阳能并网容量不断地增加，其带来的问题也开始引起人们的关注。其主要问题是光伏输出功率具有间歇性等特

3、点会对电网造成冲击，因此需要在光伏发电功率预测方面进行研究。而随着地基遥感测云仪器研制成功，能很好的对光伏电站上空的天气情况进行监控，结合图像处理技术的发展，使得利用地基云图判断光伏电站是否受到云遮挡而进行光伏功率预测的方式成为可能。同时，经实践证明：基于地基云图的光伏预测方法在短时内具有良好的精度和实用效果。利用云图外推的方式进行光伏功率的预测时，其精度主要依赖于云图中云团识别和外推的准确程度。而目前的研究都主要关注于整个预测模型的建立，而忽视了云图中云团识别和外推的准确程度。因此本文利用全天空成像仪TSI采集的云图数据，首先提取云图的有效区域并对云图进行

4、畸变校正完成云图的预处理阶段。之后利用阈值分割的方法进行云团的识别。最后在识别的基础上利用云图序列进行云团的外推。本文主要的做如下工作：（1）对原始地基云图进行预处理。提取遮光带和镜头支臂影像区域，并对其缺失的云图有效信息进行修复，还原了云图的有效区域，为后续识别和外推的工作打下了坚实的基础。（2）完成云团的畸变校正工作。通过对全天空成像仪TSI采集的云图的畸变特点进行分析，根据其特点完成了云图的畸变校正。在校正后的图像存在缺失信息的区域进行修补，还原真实天空情况。（3）根据云团识别原理对云图进行灰度化，并分析几种传统的阈值分割的方法对云图中云团识别的问题，

5、通过对其改进，提出了基于分块插值的阈值分割方法进行云团的识别方法。（4）利用识别后的图像，结合基于最大互相关法的云团的匹配的方法分块计算云团的运动矢量，并完成云团的短时外推工作。关键词：图像处理、阈值分割、畸变校正、云团识别、云团外推ABSTRACTInrecentyears，withsolarenergyandnetworkcapacityincreasing,itbringsalotofproblemstoattractpeople’sattention.ThemainproblemisthatthePVoutputpowerisintermittent

6、whichwillimpactthegrid,henceitistheneedforresearchinphotovoltaicpowerforecasting.Withthedevelopmentofremotesensinginstrumentswhichcouldmonitorthecloudabovethephotovoltaicpowerstation,itispossibletopredictthephotovoltaicpowerbydetectingwhetherthephotovoltaicpowerplantsareobscuredbyc

7、louds,combinedwithimageprocessingtechnology.Meanwhile,alotexampleshaveprovedthattheforecastingphotovoltaicpowermethodswiththeground-basedcloudimagehavegoodaccuracyandpracticaleffectinashorttime.Whenusingthemethodofforecastingcloudphotovoltaicpowerwithground-basedcloudimage,itsaccur

8、acyisdependentontheaccurat