CN106780540A - 面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种面向光伏发电功率短期预报的地基云图云层跟踪及预警方法，包括云层图像预处理，识别太阳圆心，划定设立一、二级圆形警戒区域，计算每个云层像素点的运动信息，判断是否进入警戒区域，通过计算云层像素点的向心距离来判断每个云层到达太阳区域的时间。本方法能够较好的对地基云图的云层进行跟踪、运动信息分析和预警，稳定性高，为面向光伏发电过程的功率短期预报提供了较好的思路和方法。

Description

面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法

技术领域

本发明属于太阳能发电技术领域，具体涉及一种面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法。

背景技术

太阳能作为一种新兴的可再生能源，具有清洁、环保等巨大优势，因此得到了广泛的推广和应用。太阳能光伏发电是一种直接暴露在太阳光下产生电能的发电装置，由于结构简单、便于安装运输等特点，光伏利用成为太阳能开发利用中最重要的应用形式。

光伏发电装置的输出功率主要受到云层覆盖的影响。当云层遮蔽太阳时，输出功率骤然降低；云层离开太阳范围时，输出功率重新回升。由于云层的运动导致输出功率来回产生波谷和波峰，给电网系统带来了很大的震荡和冲击，这种间歇性和波动性对电网和用电设备在安全性造成了一定的威胁，因此对于云层的运动分析和预警至关重要。

由于云的种类多样、不定向性等特点，并且受到风力因素影响，在运动过程中甚至可能发生消散、重组等情况，因此对于实际复杂情况下云层运动的分析成为云层运动跟踪领域的一个技术性难题。

申请号为201210352973.2的中国发明专利文献“一种面向光伏功率预测的云团运动预估方法”公开了一种通过云图图像预处理、检测标注云团、提取云团质心，来预估云团运动的方法。该方法能实现对大块云团运动的预估，从而对光伏电站的短期时间进行功率的预测。

申请号为201510213228.3的中国发明专利文献“一种基于地基云图的云团移动预测方法”公开了一种对云团区域图像依次进行云团匹配、移动预测和面积校正的方法，基于云团计算位移矢量和云团面积伸缩系数来预估云团的运动趋势，预测光伏发电站的短期功率。

云属于柔性物体，实际情况其形状易受到风力等因素的影响而发生形变，导致上述预估方法的准确性大大降低。

发明内容

针对现有技术的不足和云层运动时可能发生消散、重组等情况，本发明公开了面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，该方法能够实现对于云层的跟踪、运动分析，并且结合实际太阳的位置，发出预警信息，具有高稳定性和预测精度高等优点。

一种面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，包括如下步骤：

(1)针对采集的当前帧云层图像进行预处理，确定太阳圆心；

(2)以太阳圆心为中心划定设立一级警戒区域、二级警戒区域，一级警戒区域是大范围区域，二级警戒区域是小范围区域(靠近太阳区域)；

(3)计算云层的运动信息，得到云层像素点、云层像素点的运动方向和运动速度；

(4)对得到云层像素点，判断云层像素点是否进入一级警戒区域，若进入一级警戒区域，计算一级警戒区域内的每一个云层像素点Q的向心距离D；若未进入一级警戒区域，则表明云层暂时远离太阳，不发出警报；

(5)统计满足条件D＞T₂的云层像素点的集合M，其中T₂为预设的阈值；

(6)针对云层像素点的集合M，标记云层团个数，并统计每个云层团内的云层像素点个数N；

(7)若云层像素点个数N小于T₃，则表明现在这块云层团属于小云层团，可能对太阳会有遮蔽情况，不过总体对光伏发电不会产生较大的影响，不发出警报。对于云层点个数N大于设定的阈值T₃的云层团，判断是否进入二级警戒区域，若进入二级警戒区域，则发出警报，同时预估计算出该云层团即将到达时间；若未进入二级警戒区域，则表明该云层团的运动已经偏离太阳方向，不会发生遮蔽情况。

作为优选，步骤(1)中，所述预处理包括灰度化、二值化。灰度化、二值化可采用现有的算法处理。

作为优选，步骤(1)中，确定太阳圆心的方法包括：对经过灰度化、二值化后的云层图像，利用八方向链码提取出所有连通域，根据连通域的最小外接矩形的长和宽筛选出太阳遮挡板对应的连通域，所述太阳的圆心就是太阳遮挡板对应的连通域的质心。本发明中，设置时，太阳遮挡板中心正对太阳中心。

作为优选，所述一级警戒区域、二级警戒区域为半径不同的同心圆形区域，其中一级警戒区域的半径大于二级警戒区域的半径。选择同心圆形区域方便了计算，提高了本发明的运行效率。

作为优选，步骤(3)中，采用稠密光流法计算云层的运动信息。

作为优选，步骤(3)中，利用Gunnar Farneback方法求解稠密光流目标函数，从而得到云层的运动信息。

作为优选，步骤(4)中，对判断为进入的一级警戒区域的云层像素点进行标记，比如可以利用颜色进行标记，以提高本发明的跟踪及预警方法的人性化。

作为优选，步骤(6)中，针对云层像素点的集合M，判断云层像素点是否属于一个云层团的方法为：计算相邻两个云层像素点之间的距离，当距离小于设定阈值要求时，则判定该相邻两个云层像素点属于同一个云层图，否则，属于不同的云层团；依次对所有云层像素点进行判断。

作为优选，步骤(7)中，对进入二级警戒区域的云层像素点进行标记，比如可以利用颜色进行标记，以进一步提高本发明的跟踪及预警方法的人性化，同时提高跟踪及预警效果。

作为优选，步骤(7)中，计算出该云层团将到达太阳区域的时间T：

其中N为该云层团的云层像素点个数，D_i是该云层团的每个云层像素点的向心距离，t为当前帧云层图像在步骤(3)中计算稠密光流算法消耗的时间，D_OP为太阳圆心和云层像素点P之间的距离。

针对云层在运动过程会发生重组和分裂等云层多变的特性，本发明对于判断进入一级警戒区域的云层像素点进行云层团标记，进一步确认云层重组后的云团信息，进一步提高遮蔽云团预警的准确度，提高预警效果。

同时本发明通过划定设立一、二级圆形警戒区域来判断对于太阳的遮蔽情况，能够有效地对云层运动进行分析、预估，计算云层团达到时间，从而达到预警效果。

本发明公开的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，针对云层的不定向性，易于形变特点和运动过程可能发生重组、消散情况，实现了对云层的跟踪，运动信息的分析和预警，从而判断出对太阳的遮蔽情况，是否对光伏发电产生影响。本方法能够较好的对地基云图的云层进行跟踪、运动信息分析和预警，稳定性高，为面向光伏发电系统的预警提供了较好的思路和方法。

附图说明

图1为本发明的步骤流程示意图。

图2为计算向心距离举例示意图。

具体实施方式

为了更为具体地描述本发明，下面结合附图及具体实施方式对本发明的技术方案进行详细说明。

如图1所示，面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，包括如下步骤：

(1)图像预处理：针对每帧云层图像(可由安装在光伏发电装置上的同步相机实时采集获得)进行图像预处理：灰度化、二值化：

图像灰度化：

f(i,j)＝0.3R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)(1)

图像二值化：

其中f(i,j)和g(i,j)分别表示云层图像对应的灰度图和二值图，R(i,j),G(i,j),B(i,j)表示云层图像RGB通道分离后的三种图像，T₁表示设定的二值化阈值，i,j分别是云层图像上某一像素点的坐标；

(2)筛选太阳遮挡板对应的连通域：图像经过灰度化、二值化后，根据八方向链码提取出连通域，根据连通域的最小外接矩形的长和宽筛选(选取长和宽最大的那个连通域作为太阳遮挡板对应的连通域)出太阳遮挡板对应的连通域：

Height＝max[dis(C_m,C_n)] (3)

Width＝max[dis(C_m,C_n)] (4)

其中C_m和C_n是在连通域上同一列或行的两个像素点，Height为太阳遮挡板的连通域的高度值(或长度值)，Width为太阳遮挡板连通域的宽度值；max[]为取最大值函数；dis(C_m,C_n)表示求解像素点C_m和C_n之间的距离的函数；

(3)确定太阳的圆心O：太阳的圆心就是太阳遮挡板对应的连通域的质心，质心公式如下：

其中a₀和a分别为太阳遮挡板对应的连通域的起始行和结束行，b₀和b分别为太阳遮挡板对应的连通域的起始列和结束列，n为太阳遮挡板对应的连通域内像素点个数，x₀和y₀分别为太阳的圆心O的坐标；x_i,y_i分别为太阳遮挡板对应的连通域内像素点的横坐标和纵坐标；

(4)划定设立圆形警戒区域：以点O为圆心，R₁为半径建立一级警戒区域，同样以点O为圆心，R₂为半径建立二级警戒区域(R₁＞R₂)。一级警戒区域为大范围区域，二级警戒区域为小范围靠近太阳区域；R₁、R₂需要根据采集图像的相机的参数确定，保证R₁值小于等于其所采集的云层图像的最小内接圆半径；

(5)通过稠密光流法计算云层图像中每个像素点的运动信息，计算后得到的运动信息是一个速度矢量，其中背景目标的矢量大小几乎为0；

稠密光流目标函数：

其中T(x,y)和I(x,y)分别为参考图象(指上帧图像)和当前图像，u(x,y)和v(x,y)是图像上像素点(x,y)的偏移量，上式分别简写为u和v，是误差函数，ψ(x)是类似的误差函数，λ是权重因子，

本发明利用Gunnar Farneback方法求解式(7)：Gunnar Farneback方法是用多项式模型来近似每个像素邻域的运动轨迹，以二次多项式为例：

f(x)～x^TAx+b^Tx+c (8)

其中A为对称矩阵，b为向量，c为标量；

f₁(x)＝x^TA₁x+b₁ ^Tx+c₁ (9)

d为全局位移，根据系数可得：

A₁是非奇异时，

引入和

A(x)d(x)＝Δb(x)(13)

为了计算每个像素邻域上的信息，尽可能让公式(14)最小化，w(Δx)为邻域中像素点的权值函数：

d(x)＝(ΣwA^TA)^-1ΣwA^TΔb (15)

其中公式(14)受约束于公式(15)，||X||表示矩阵X的2-范数；

(6)经过步骤(5)计算后滤去背景目标，得到前景目标：云层像素点，以及这些像素点的运动方向和运动速度大小等信息；

(7)判断每一个云层像素点是否在一级圆形警戒区域内，若在该一级警戒区域内，则标记该像素点为粉红色(一级警戒点)，若不在该一级警戒区域内，则表示该云层像素点现在暂时远离太阳，对光伏发电无影响，不发出警报。

(8)对于每个进入到一级圆形警戒区域内云层像素点，计算在一级圆形警戒区域内的该云层像素点Q的向心距离D，如图2所示：点O为太阳圆心，以O为圆心，向外三个圆从小到大依次为太阳区域1、二级圆形警戒区域2、一级圆形警戒区域3，点P为云层像素点，为该像素点的运动矢量，h是顶点在OP连线上的垂点，点P和h之间的距离即为所需要求的云层像素点的向心距离D。

根据步骤(5)中的稠密光流可以得到云层像素点P的增量信息Δx和Δy(增量信息Δx和Δy具体是指当前帧和上一帧的位移差)，结合步骤(3)中的太阳圆心O的坐标(x₀,y₀)和点P坐标(x,y)，可以得到：

(9)计算出满足公式(18)条件下的云层像素点集合M：

M＝{D_i＞T₂}(i＝1,2,3,...) (18)

其中i表示计算向心距离D的云层像素点序号，T₂表示危险云层点的向心距离阈值；满足公式(18)条件下的云层像素点被判定为可能会进入二级警戒区域的云层像素点，构成云层像素点集合M；

(10)根据云层点集合M，判断并标记所有云层团序号：

dis(Q_m,Q_n)＜ε (19)

上式中：Q_m和Q_n为两个相邻云层像素点，dis(Q_m,Q_n)为求取Q_m和Q_n两个相邻云层像素点之间距离的函数；依据公式(19)，当两点Q_m和Q_n的距离小于ε时，表示该两点属于同一个云层团，遍历云层像素点集合M内所有的云层像素点Q，判断出云层团个数并标记，同时统计每个云层团内云层像素点的个数N；

(11)筛选出N＞T₃的云层团，T₃为威胁光伏发电的云层团的云层像素点个数阈值，小于T₃表明该云层团属于小块云层团，可能会对太阳产生遮蔽情况，不过对光伏发电总体影响不大，不发出警报；

(12)判断筛选后的云层团是否进入二级圆形警戒区域，若进入了二级警戒区域，则将该云层团绘制成红色(二级危险云层团)，若未进入，则表明该云层团的运动方向已经偏离太阳区域，不会对太阳遮蔽，不影响光伏发电，因此不发出警报。

(13)当云层团进入二级圆形警戒区域时，发出警报，同时计算出该云层团将到达太阳区域的时间T：

其中N为该云层团的云层像素点个数，D_i是该云层团的每个云层点的向心距离，t为当前帧在步骤(5)计算稠密光流算法消耗的时间。

最后应说明的是：以上实例所述仅为说明本发明而已，并非是对本发明的限制，尽管根据实例对本发明进行了详细的说明，但对于本领域的技术人员来说应当理解，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)针对采集的当前帧云层图像进行预处理，确定太阳圆心；

(2)以太阳圆心为中心划定设立一级警戒区域、二级警戒区域，一级警戒区域大于且包含二级警戒区域，二级警戒区域是小范围区域；

(3)计算云层的运动信息，得到云层像素点、云层像素点的运动方向和运动速度；

(4)对得到的云层像素点，判断其是否进入一级警戒区域，若进入一级警戒区域，计算一级警戒区域内的每一个云层像素点Q的向心距离D；

(5)统计满足条件D＞T₂的云层像素点的集合M，其中T₂为预设的向心距离阈值；

(6)针对集合M，标记云层团个数，并统计每个云层团内的云层像素点个数N；

(7)对于云层点个数N大于设定的阈值T₃的云层团，判断是否进入二级警戒区域，若进入二级警戒区域，则发出警报，同时预估计算出该云层团即将到达时间。

2.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(1)中，所述预处理包括灰度化、二值化。

3.根据权利要求2所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(1)中，确定太阳圆心的方法包括：对经过灰度化、二值化后的云层图像，利用八方向链码提取出所有连通域，根据连通域的最小外接矩形的长和宽筛选出太阳遮挡板对应的连通域，所述太阳的圆心就是太阳遮挡板对应的连通域的质心。

4.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，所述一级警戒区域、二级警戒区域为半径不同的同心圆形区域，其中一级警戒区域的半径大于二级警戒区域的半径。

5.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(3)中，采用稠密光流法计算云层的运动信息。

6.根据权利要求5所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(3)中，利用Gunnar Farneback方法求解稠密光流目标函数，从而得到云层的运动信息。

7.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(4)中，对判断为进入的一级警戒区域的云层像素点进行标记。

8.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(6)中，针对集合M，判断云层像素点是否属于一个云层团的方法为：计算相邻两个云层像素点之间的距离，当距离小于设定阈值时，则判定该相邻两个云层像素点属于同一个云层图，否则，属于不同的云层团；依次对所有云层像素点进行判断。

9.根据权利要求1所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(7)中，对进入二级警戒区域的云层像素点进行标记。

10.根据权利要求5所述的面向光伏发电的地基云图云层跟踪及预警方法，其特征在于，步骤(7)中，计算出该云层团将到达太阳区域的时间T：

$T=\frac{t}{N}\×\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}\frac{D_{OP}}{D_i}$

其中N为该云层团的云层像素点个数，D_i是该云层团的每个云层像素点的向心距离，t为当前帧云层图像在步骤(3)中计算稠密光流算法消耗的时间，D_OP为太阳圆心和云层像素点P之间的距离。