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    3.論 ...

服務于區域光伏預測的天空圖像K-means云空辨識模型

作者: 蘇適 [1] 李紅萍 [2] 嚴玉廷 [1] 陸海 [1] 王飛 [3] 任惠 [2] N.A.Engerer [4] 米增強

關鍵詞: 初始聚類中心 天空圖像 云空識別 區域光伏預測

摘要:地基天空圖像的云空辨識及云團預測是研究區域電網光伏發電功率分布與變化的前提,對支撐調度提高光伏發電消納比例具有重要意義.首先分別采用較高的紅藍分量比值和較低的紅藍分量比值作為固定閾值分割地基天空圖像,依次提取辨識結果中的天空像素點和云像素點的位置信息并獲取原圖像中對應位置的天空像素點和云像素點的RGB值;其次對獲得的天空像素和云像素求均值并將各自均值中的紅藍分量相除獲取初始聚類中心;然后使用K-means算法,利用加權歐式距離計算每一個聚類樣本與聚類中心之間的距離,通過數次迭代得到聚類結果,進而將聚類結果還原成矩陣得到地基天空圖像的云空辨識結果圖;最后利用云南某先伏電站全天空成像儀TSI-VIS-J1006采集的天空圖像進行仿真,結果表明該方法較固定閾值法的收斂速度更快、聚類精度更高,能夠有效實現地基天空圖像的云空辨識.


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