CN117561541A - 用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法，该土地区域被称为目标区域(Zc)，该方法包括：a.接收目标区域(Zc)的鸟瞰图像(IM)；b.在图像(IM)中检测在目标区域(Zc)上的源自障碍物(O)的投射阴影(Op)；c.确定检测到的投射阴影(Op)的尺寸，该尺寸被称为主尺寸；d.基于与图像(IM)有关的特征来确定在图像(IM)获取期间的太阳位置；e.基于主尺寸和所确定的太阳位置来确定障碍物(O)的高度；以及f.基于所确定的障碍物(O)的高度来表征目标区域(Zc)。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法。本发明还涉及一种相关联的计算机程序。
背景技术
用可再生能源发电对我们的社会来说是个挑战。为此，开发了专用设备，包括用于利用太阳能发电的光伏面板。光伏面板通常安装在建筑物的屋顶上，以使在消费现场回收的能量最大化。
为了优化光伏面板的部署，已经开发了用于估计未来设备的太阳能产量，从而评估其盈利能力的工具。
然而，这样的工具通常不考虑遮蔽相关区域的障碍物的影响，或者通过经验估计障碍物的尺寸来考虑障碍物，或者需要无法立即可用的信息。因此，可以进一步提高这样的工具的使用精度。
因此，需要一种工具来帮助操作者更精确地表征旨在用于安装光伏面板的土地区域。
发明内容
为此，本说明书的主题是一种用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法，该土地区域被称为目标区域，该目标区域接收直接的太阳辐射并且延伸几米的长度和几米的宽度，随着时间的推移，目标区域的至少一部分被至少一个障碍物遮蔽，该方法由计算机实施，包括以下步骤：
a.接收包括至少一个目标区域的土地的鸟瞰图像，
b.在该图像上检测在目标区域上的投射阴影，该投射阴影来自障碍物，
c.确定检测到的投射阴影的尺寸，该尺寸被称为主尺寸，该主尺寸与障碍物的高度相对应，
d.基于与图像有关的特征来确定获取图像时的太阳位置，
e.基于所确定的投射阴影的主尺寸和所确定的太阳位置来确定障碍物的高度，以及
f.基于所确定的障碍物的高度来表征目标区域。
根据其他特定实施方式，该方法包括单独地或根据所有技术上可能的组合采用的以下特征中的一个或多个：
-表征步骤包括针对预定时间段内采取的时间步长，基于障碍物的高度和预定时间段的每个时间步长的太阳位置，确定目标区域的被障碍物遮蔽的部分；
-表征步骤包括基于所确定的障碍物的高度和预定时间段内的太阳位置，评估障碍物在预定时间段内对与目标区域上接收到的太阳能有关的至少一个数据的影响；
-在确定太阳位置的步骤中使用的图像的特征仅包括图像的获取日期、图像上的点的地理坐标和所讨论的投射阴影的几何特征；
-投射阴影的几何特征取决于投射阴影的范围、障碍物的取向和投射阴影投影到的表面的取向；
-确定太阳位置的步骤包括基于投射阴影的几何特征来确定太阳的方位角以及确定与所确定的方位角相对应的太阳的仰角，该仰角的确定优选地通过列出在图像的获取日期的太阳位置的数据库或者通过天文计算来获得；
-检测投射阴影的步骤通过检测模型来实施，该检测模型先前已经在包括投射阴影的鸟瞰图像的数据库上进行了训练，该检测模型例如是神经网络；
-检测投射阴影的步骤包括通过增强图像的对比度来处理所接收到的图像；
-该方法包括根据目标区域的表征来优化光伏模块在目标区域上的定位的步骤。
本说明书还涉及一种计算机程序产品，其包括存储在计算机可读存储介质上的程序指令，用于当在计算机上执行计算机程序时执行如上所述的方法。
本说明书还涉及一种可读信息介质，在该可读信息介质上存储诸如上文所述的计算机程序产品。
附图说明
本发明的其他特征和优点将在下文中阅读仅作为示例给出并参照以下附图的本发明的实施方式的描述后出现：
图1是用于实施用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法的计算机例子的示意图；
图2是实施用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法的例子的流程图；
图3是土地区域(屋顶)的例子的示意图，其包括在该区域上投射阴影的障碍物；
图4是几何特征(图3所示的投射阴影的角度)的简化示意图；
图5是示出太阳仰角、障碍物高度和来自障碍物的投射阴影的主尺寸之间的几何关系的示意图。
具体实施方式
在图1中示出了计算器10和计算机程序产品12。
计算器10优选地是计算机。
更一般地，计算器10是适合于处理被表示为计算器10的寄存器和/或存储器中的电子量或物理量的数据和/或将其转换为与存储器、寄存器或其他类型的显示器、传输装置或存储装置中的物理数据相对应的其他类似数据的电子计算器。
计算器10与计算机程序产品12交互。
如图1所示，计算器10包括处理器14，处理器14包括数据处理单元16、存储器18和数据存储介质20。在图1所示的例子中，计算器10包括键盘22和显示单元24。
计算机程序产品12包括存储介质26。
存储介质26是可由计算器10、通常由数据处理单元16读取的介质。可读存储介质26是适合于存储电子指令并易于耦合到计算机系统的总线的介质。
例如，存储介质26是磁盘或软盘、光盘、CD-ROM、磁光盘、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、磁卡或光卡。
包含程序指令的计算机程序12被存储在存储介质26上。
计算机程序12可以被加载到数据处理单元16中，并且当计算机程序12在计算器10的处理单元16上实施时，计算机程序12适合于导致用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法的实施。
现在将参照图2和图3至图5来描述计算器10的操作，图2示意性示出了实施用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法的例子，图3至图5是用于示出该方法的某些步骤的例子。
该方法旨在表征旨在用于安装光伏面板的土地区域，该土地区域被称为目标区域ZC。换言之，目标区域ZC具有使得一个或多个光伏面板能够安装在该区域上的尺寸和形状，模块形成一个或多个光伏面板。光伏面板由至少两个光伏模块组成。通常，目标区域ZC延伸几米的长度和几米的宽度。
目标区域ZC是露天土地的区域，即接收直接的太阳辐射。
目标区域ZC例如是建筑物的表面(屋顶、阳台)、室外停车场、水体或地面上的任何其他自由表面。
随着时间的推移(即，取决于太阳在天空中的位置)，目标区域ZC的至少一部分被至少一个障碍物O遮蔽。因此，障碍物O适合于根据太阳在天空中的位置在目标区域ZC上投射可变范围的阴影OP。在没有外部辐射源的情况下，障碍物O不会在目标区域ZC上投射任何阴影。
在这种情况下，投射阴影是指投影到表面(在本情况中，为目标区域ZC)上的物体(在本情况中，为障碍物O)的阴影。投射阴影具有与所考虑的障碍物O的竖直范围相对应的尺寸，该尺寸被称为主尺寸L。这样的主尺寸L因此取决于所考虑的障碍物O的高度以及太阳在天空中的位置。
障碍物O例如是其最大尺寸沿着竖直或水平方向延伸的元件。障碍物O例如是建筑物、屋顶上的物体(例如烟囱、小龛、通风或管道元件)、植被(例如树木)、电线杆、电缆、天线或筒仓。
该表征方法包括接收包括至少一个目标区域ZC的土地的鸟瞰图像IM的步骤100。步骤100由与计算机程序产品12交互的计算器10实施，即由计算机实施。
术语“鸟瞰图”是指图像IM是从高处拍摄的，例如可以对建筑物的屋顶进行成像。
图像IM例如是通过卫星系统获取的。在一个变型中，图像IM由安装在飞行器上的获取系统(相机)获取。
图像IM通常是经校准的图像，即图像IM的尺寸与所表示的部位的尺寸之间的比例关系是已知的。
优选地，图像IM通常是地理参考图像，即，图像IM的每个像素与纬度和经度相关联。
优选地，图像IM是二维图像。有利地，图像IM是彩色图像。
图3示出了目标区域ZC(屋顶)的图像IM的例子，其上存在障碍物O(屋顶上的建筑物)。该建筑物位于屋顶上的投射阴影OP的原点。
所述确定方法包括在图像IM上检测目标区域ZC上的投射阴影OP的步骤110，该投射阴影OP来自障碍物O。步骤110由与计算机程序产品12交互的计算机10实施，即由计算机实施。
在检测结束时，可以识别投射阴影OP的至少两个极值点。在一个例子中，还可以识别投射阴影OP的轮廓。在图3和图4所示的例子中，使用阴影线识别投射阴影OP。
在实施的例子中，通过检测模型来实施投射阴影OP的检测。检测模型先前在包括投射阴影的鸟瞰图像的数据库上进行了训练。
在实施的例子中，根据应用于数据库的学习方法来进行检测模型的训练。
检测模型例如是神经网络。学习方法模型用于随着其在数据库上的学习进展来配置神经网络。在一个例子中，数据库的一部分用于配置神经网络，另一部分用于验证该配置。
在一个例子中，检测模型基于YOLO(You Only Look Once)算法。附加地或在变型中，投射阴影OP的检测在图像IM的处理之后执行。该处理的目的例如是突出图像IM的对比度。实际上，这样的处理会产生比图像IM的其他元素更暗的阴影。在另一个例子中，该处理包括将图像IM与未被遮蔽的相同目标区域Zc的另一个图像或与不同阴影(由于太阳在天空中的不同位置)进行比较。
在又一个例子中，在操作者获取投射阴影OP的极值点之后检测投射阴影OP。
所述确定方法包括确定代表障碍物O的高度的检测到的投射阴影OP的主尺寸L的步骤120。步骤120由与计算机程序产品12交互的计算机10实施，即由计算机实施。
投射阴影OP的主尺寸L例如通过测量阴影在其之间延伸的极值点之间的距离来确定。极值点之间的距离例如直接从经校准的或甚至地理参考的图像IM获得。
所述确定方法包括基于与图像IM有关的特征来确定在图像IM的获取期间的太阳位置的步骤130。步骤130由与计算机程序产品12交互的计算器10实施，即由计算机实施。
太阳位置通常用方位角az和仰角ε来表示。太阳的方位角az是在水平面上太阳的方向与参考方向(这里是北方向)之间的角度。太阳的仰角ε是从水平面测量的太阳在天空中的角高度。日出时的仰角ε为0°，当太阳位于天顶正上方时为90°(例如，春分和秋分时出现在赤道)。
在一个实施方式中，在确定太阳位置的步骤中使用的图像IM的特征仅包括图像IM的获取日期(日、月和年)、图像IM的点的地理坐标和所考虑的投射阴影OP的几何特征。因此，在这样的实施方式中，图像IM的获取时刻(一天中的时间)不是被使用的数据。因此，当图像IM的获取时刻未知时，这样的实施方式特别令人感兴趣。
图像IM的获取日期通常是与图像IM一起提供的元数据。类似地，图像IM中的点的地理坐标通常与图像IM一起提供或者直接从图像IM中提取，只要图像IM是经校准的或者甚至是地理参考的图像即可。在后一种情况下，考虑的图像IM上的点例如是障碍物O的点。
所考虑的图像IM的几何特征取决于投射阴影OP的范围(与所考虑的障碍物O的竖直范围相对应)、障碍物O的取向和投射阴影OP投影在的表面的取向。
例如，当投影表面是水平的(或被认为是水平的)并且障碍物O沿着竖直方向延伸时，所考虑的图像IM的几何特征是指向北方的方向与平行于检测到的投射阴影OP的范围的方向之间的角度α。
这样的角度α在图4中示出。特别地，在该图中，点B和C表示反映投射阴影OP的范围的极值点。点A已经被定位为使得通过点A和B的方向沿着北方向。根据这些点，定义通过点A和B的第一矢量V1和通过点B和C的第二矢量V2
例如，使用以下公式可以获得角度α：
α＝atan2(V2.y,V2.x)-atan2(V1.y,V1.x)
其中：
·atan2(x,y)是平面的横坐标轴X的正部分与坐标点(x,y)之间的弧度角，
·V2.y表示第二矢量V2在纵坐标轴Y(竖轴)上的投影，
·V2.x表示第二矢量V2在横坐标轴X(横轴)上的投影，
·V1.y表示第一矢量V1在纵坐标轴y(竖轴)上的投影，并且
·V1.x表示第一矢量V1在横坐标轴X(横轴)上的投影。
在这样的实施方式中，确定太阳位置的步骤130包括基于投射阴影OP的几何特征来确定太阳的方位角az。太阳的方位角az根据获得的投射阴影OP的角度α以及如果合适根据障碍物O的取向和投射阴影OP投影到的表面的取向而获得。
例如，当投影表面是水平的(或被认为是水平的)并且障碍物O沿着竖直方向延伸时，方位角az等于所确定的投射阴影OP的角度α(以度为单位)加上180°。
在已经确定了太阳的方位角az后，确定太阳位置的步骤130包括在列出图像IM的获取日期的太阳位置的数据库中确定与所确定的方位角az相对应的一天中的时刻。然后确定与所述时刻相对应的太阳的仰角ε。
在一种变型中，一天中的时间和/或仰角直接通过天文计算获得。例如，文献Reda,I.；Andreas,A.(2003).用于太阳辐射应用的太阳定位算法(Solar Position Algorithmfor Solar Radiation Applications)(第55页；NREL报告编号TP-560-34302，2008年1月修订)描述了用于基于日期、时间和在地球上的位置确定太阳位置的计算。
在一个变型中，太阳的仰角ε是直接在数据库中确定的，或者是基于所确定的太阳的方位角az通过天文计算确定的。
在另一个实施方式中，在确定太阳位置的步骤中使用的图像IM的特征包括图像IM的获取日期、图像IM的点的地理坐标和图像IM的获取时刻。这样的数据用于直接在数据库中或通过天文计算来发现太阳在图像IM的获取地点、日期和时刻的方位角az和仰角ε。
所述表征方法包括基于所确定的投射阴影OP的主尺寸L和所确定的太阳位置来确定障碍物O的高度H的步骤140。障碍物O的高度H是障碍物O沿着竖直方向的尺寸。步骤140由与计算机程序产品12交互的计算器10实施，即由计算机实施。
可选地，为了确定障碍物O的高度H，还考虑障碍物O的取向和阴影OP投影到的表面的取向。
例如，当投影表面是水平的(或被认为是水平的)并且障碍物O沿着竖直方向延伸时，通过如下的几何关系(还参见图5)建立障碍物O的高度H与太阳的仰角ε和投射阴影OP的主尺寸L的关系式：
H＝tan(ε).L
所述表征方法包括根据所确定的障碍物O的高度H来表征目标区域ZC的步骤150。在步骤150结束时，获得考虑到障碍物O的目标区域ZC的特征。
在一个例子中，目标区域ZC的特征也针对不同的时间步长基于预定时间段内的太阳位置来确定。预定时间段例如等于1年。时间步长具有例如1小时的时间长度。
在实施的例子中，表征步骤150包括针对预定时间段内采取的时间步长，评估目标区域ZC的被障碍物O遮蔽的部分。例如，确定随时间的推移被遮蔽的部分的表面。为此目的，首先基于所确定的高度H和障碍物O的足迹来确定障碍物O的三维模型。足迹是障碍物O在目标区域ZC上的竖直投影。然后，根据在预定时间段内太阳在天空中的不同位置投影到目标区域ZC上的是三维模型。
附加地或作为变型，表征步骤150包括基于所确定的障碍物O的高度H和预定时间段内的太阳位置，评估障碍物O在预定时间段内对与在目标区域ZC上接收到的太阳能有关的至少一个数据的影响。为此目的，例如首先确定先前的三维模型。与太阳能有关的数据例如是在预定时间段内在目标区域ZC上实际接收到的太阳能的量(考虑到由障碍物O投射的阴影)。因此，以这种方式可以比较目标区域ZC的不同部分的太阳能数据。
该表征方法包括基于对目标区域ZC进行的表征来优化光伏模块在目标区域ZC上的定位的步骤160。
例如，在目标区域ZC的太阳能数据大于预定阈值的部分上进行光伏模块的安装，这使得可以优化安装的盈利能力。太阳能数据例如是在预定时间段内在目标区域ZC上接收到的太阳能。
因此，本方法可以用于更精确地表征旨在用于安装光伏面板的环境的区域。更具体地，该方法可以用于在二维图像上确定障碍物O的高度H，这导致随着时间的推移更好地评估目标区域ZC的被遮蔽部分。以上导致例如对在预定时间段内在目标区域ZC上接收到的太阳能的量进行更好的评估，从而更好地估计设备的性能和盈利能力。
本领域技术人员将理解，只要上述的实施方式和变体在技术上兼容，就可以将它们组合以形成新的实施方式。
Claims (10)
1.一种用于表征旨在用于安装光伏面板的土地区域的方法，所述土地区域被称为目标区域(ZC)，所述目标区域(ZC)接收直接的太阳辐射并且延伸数米的长度和数米的宽度，随着时间的推移，所述目标区域(ZC)的至少一部分被至少一个障碍物(O)遮蔽，所述方法由计算机实施，包括以下步骤：
a.接收包括至少一个目标区域(ZC)的土地的鸟瞰图像(IM)，
b.在所述图像(IM)上检测在所述目标区域(ZC)上的投射阴影(OP)，所述投射阴影(OP)来自障碍物(O)，
c.确定检测到的投射阴影(OP)的尺寸，所述尺寸被称为主尺寸(L)，所述主尺寸(L)与所述障碍物(O)的高度相对应，
d.基于与所述图像(IM)有关的特征来确定在获取所述图像(IM)时的太阳位置，
e.基于所确定的投射阴影(OP)的所述主尺寸(L)和所确定的太阳位置来确定所述障碍物(O)的高度(H)，以及
f.基于所确定的障碍物(O)的高度(H)来表征所述目标区域(ZC)。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，表征步骤包括针对预定时间段内采取的时间步长，基于所述障碍物(O)的高度(H)和所述预定时间段的每个时间步长的太阳位置，确定所述目标区域(ZC)的被所述障碍物(O)遮蔽的部分。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，表征步骤包括基于所确定的障碍物(O)的高度(H)和预定时间段内的太阳位置，评估所述障碍物(O)在所述预定时间段内对与所述目标区域(ZC)上接收到的太阳能有关的至少一个数据的影响。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，在确定所述太阳位置的步骤中使用的所述图像(IM)的特征仅包括所述图像(IM)的获取日期、所述图像(IM)的点的地理坐标和所考虑的所述投射阴影(OP)的几何特征。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述投射阴影(OP)的几何特征取决于所述投射阴影(OP)的范围、所述障碍物(O)的取向和所述投射阴影(OP)投影到的表面的取向。
6.根据权利要求4或5所述的方法，其中，确定所述太阳位置的步骤包括基于所述投射阴影(OP)的几何特征来确定太阳的方位角(az)，以及确定与所确定的方位角(az)相对应的太阳的仰角(ε)，所述仰角(ε)的确定优选地通过列出在所述图像(IM)的获取日期的所述太阳位置的数据库或通过天文计算来获得。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的方法，其中，检测所述投射阴影(OP)的步骤通过检测模型来实施，所述检测模型先前已经在包括投射阴影的鸟瞰图像的数据库上进行了训练，所述检测模型例如是神经网络。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其中，检测所述投射阴影(OP)的步骤包括通过增强所述图像(IM)的对比度来处理所接收到的图像(IM)。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中，所述方法包括基于对所述目标区域(ZC)进行的表征来优化光伏模块在所述目标区域(ZC)上的定位的步骤。
10.一种计算机程序产品，其包括存储在计算机可读存储介质上的程序指令，当在计算机上执行所述计算机程序时，所述程序指令实施根据权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
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