基于最大类间方差法的天空图像云空识别模型.pdf

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1、第43卷第5期华北电力大学学报Vo1．43．No．52016年9月JournalofNorthChinaElectricPowerUniversitySep．，2016doi：10．3969／j．ISSN．1007—2691．2016．05．06基于最大类间方差法的天空图像云空识别模型苏适，李红萍，杨洋，甄钊，任惠，王飞，孙宏斌(1．云南电网有限责任公司电力科学研究院，云南昆明650217；2．华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室，河北保定071003；3．清华大学电力系统及发电设备控制和仿真国家重点实验室，北京100084)摘要：准确的云空辨识对提高光伏发电功率超短期预测精

2、度具有重要意义。首先针对由全天空成像仪采集的一系列天空图像进行预处理，然后提取样本图像的灰度矩阵，最后根据所提的灰度矩阵建立基于最大类间方差法的天空图像云空识别模型。为验证本文提出的云空辨识模型的有效性。利用云南地区光伏电站中全天空成像仪(TotalSkyImager，TSI)采集的图像进行测试验证，与固定阈值法处理效果对比的结果表明，在复杂天气情况下面对不同分布特性的云团，本文提出的基于最大类间方差法的云空辨识模型更为准确、高效。关键词：最大类间方差；云空识别；TSI；灰度图像中图分类号：TM615文献标识码：A文章编号：1007—2691(2016)05—0036—07Clo

3、udIdentificationModelforSkyImagesBasedonOtsuSUShi，LIHongping，YANGYang‘ZHENZhao，RENHui。，，WANGFei，SUNHongbin(1．ElectricPowerResearchInstituteofYunnanPowerGridCo．，Ltd．，Kunming650217，China；2．StateKeyLaboratoryofAlternateElectricalPowerSystemwithRenewableEnergySources，NorthChinaElectricPowerUniver

4、sity，Baoding071003，China；3．StateKeyLaboratoryofControlandSimulationofPowerSystemandGenerationEquipments，TsinghuaUniversity，Beijing100084，China)Abstract：Accuratecloudidentificationisofgreatsignificanceforincreasingtheaccuracyoftheultra·short-termphoto-voltaicpowerforecast．Firstly，aseriesofskyi

5、mageswerepre-processedcollectedbyTotalSkyImager(TSI)．Secondly，thegrayscalematrixofthesampleimagewasextracted．Finally，basedonthegrayscalematrix，theskyimagecloudiden—tificationmodelwasestablishedbyusingtheOtsumethod．Inordertoverifytheeffectivenessoftheproposedmethod，wetestedtheimagecollectedbyT

6、SIofPVpowerstationinYunnanProvinceandtheresultswerecomparedwiththatoffixedthresholdmethod．TheresultsshowthatthecloudidentificationmodelbasedonOtsuinthispapercanidentifytheskyandcloudmoreefficientlyandaccuratelyundercomplexweatherconditionswhilefacingdifferentcloudclusters．Keywords：Otsu；cloudi

7、dentification；TSI；grayimage收稿日期：2015—11．20．基金项目：国家自然科学基金项目(51577067，51277075)；国0引言家重点基础研究发展计划(973计划)项目(2013CB2282O0)；北京市自然科学基金项目光伏电站发电功率因受诸多气象因素和环境(3162033)；河北省自然科学基金项目因素影响而呈现出固有的随机性和波动性，大规(E2015502060)；河北省科技支撑计划重点项目(12213913D)；新能源电力系统国家重点实验室