KR20210034238A - Apparatus for estimating solar radiation and method thereof - Google Patents

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Abstract

According to an embodiment of the present invention, an insolation estimation apparatus comprises: an input unit for receiving satellite images; a cloud area detection unit for detecting a cloud area from the satellite image; a generating unit for generating a fluid path corresponding to an observation point based on at least one of the satellite image and numerical weather prediction (NWP); an inference unit for inferring a movement path of a future period for the cloud area based on the cloud area and the fluid path; and an insolation estimation unit for estimating the amount of insolation at the observation point based on the movement path of the future period for the cloud area.

Description

일사량 추정 장치 및 그 방법{APPARATUS FOR ESTIMATING SOLAR RADIATION AND METHOD THEREOF}Insolation estimating device and method thereof TECHNICAL FIELD [APPARATUS FOR ESTIMATING SOLAR RADIATION AND METHOD THEREOF}

실시예는 일사량 추정 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The embodiment relates to an apparatus and method for estimating solar radiation.

태양 에너지는 지구 해양-대기 시스템의 에너지원으로서 육지, 해양, 대기의 온도를 조절하고, 농업, 환경, 기상 등 인간의 생활에 매우 중요한 역할을 한다. 최근 신재생 에너지에 대한 사회적인 관심이 높아지고 실제적인 활용이 증대되면서 태양광과 태양열 설비의 성능예측이 중요하게 다루어지고 있으며, 이에 따라 시스템의 성능을 결정하는 일사량에 대해서도 정밀도와 정확도의 향상을 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다.Solar energy is an energy source of the Earth's ocean-atmosphere system, regulates the temperature of land, ocean, and atmosphere, and plays a very important role in human life such as agriculture, environment, and weather. Recently, as social interest in new and renewable energy has increased and practical use has increased, the performance prediction of solar power and solar thermal facilities is being dealt with importantly, and accordingly, research to improve the precision and accuracy of the amount of insolation that determines the performance of the system. Is actively progressing.

미국, 스위스와 같은 해외 선진국에서는 기초 일사 자원량 산정을 위하여 1950년대부터 지상관측 네트워크를 설치하여 일사량 관측이 이루어져 왔으며, 국내에서도 1982년부터 한국에너지기술연구원이 관측을 시작한 이래 현재 한국에너지기술연구원과 기상청에서 일사량 데이터를 제공하고 있다. 지상 관측소에 의한 일사량 측정은 높은 정확도의 관측값을 짧은 시간 간격으로 제공할 수 있는 장점이 있으나, 관측소가 존재하지 않는 지역에 대해서는 값을 취득할 수 없어 주변값들을 이용한 일사량의 추정에 의존해야 하는 단점이 있다.In overseas advanced countries such as the United States and Switzerland, ground observation networks have been installed to estimate the amount of basic insolation resources, and insolation has been observed. Insolation data is provided by. Insolation measurement by ground observatories has the advantage of providing high-accuracy observations at short time intervals, but it is not possible to obtain values for areas where there is no observatory, so it is necessary to rely on estimation of insolation using surrounding values. There are drawbacks.

위성자료를 이용하여 산출되는 일사량 데이터는 지상 관측 데이터와는 달리, 광역 공간에 대한 정보를 제공해줄 수 있으며 비접근 지역에 대한 정보도 제공해 줄 수 있다는 장점이 있다. 최근에는 위성영상을 활용하여 일사량을 추정하는 연구들이 국내외적으로 많이 진행되고 있다. Insolation data calculated using satellite data has the advantage of being able to provide information on wide area space and information on non-access areas, unlike ground observation data. Recently, many studies have been conducted both domestically and internationally to estimate the amount of insolation using satellite images.

하지만, 위성영상을 활용하여 일사량을 추정하는데 있어, 일사량 추정의 정확도 향상에 가장 큰 걸림돌은 구름의 검출과 구름의 이동 예측이다. 구름의 존재 여부에 따라 실제 수평면에 입사되는 일사량이 크게 변할 수 있기 때문이다. However, in estimating solar radiation using satellite images, the biggest obstacle to improving the accuracy of solar radiation estimation is cloud detection and cloud movement prediction. This is because the amount of solar radiation incident on the actual horizontal plane can vary greatly depending on the presence or absence of clouds.

따라서, 위성영상에서 구름의 검출 및 이동 예측의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다. Therefore, there is a need for a method that can improve the accuracy of cloud detection and movement prediction in satellite images.

본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허공보 제10-2008-0031702호(2008.04.10.공개)에 개시되어 있다.The technology behind the present invention is disclosed in Korean Patent Publication No. 10-2008-0031702 (published on April 10, 2008).

실시예는 위성영상 기반의 일사량 추정 장치 및 그 방법을 제공한다. The embodiment provides an apparatus and method for estimating solar radiation based on a satellite image.

또한, 실시예는 추정된 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측할 수 있는 일사량 추정 장치 및 그 방법을 제공한다. In addition, the embodiment provides an insolation estimating apparatus and method capable of predicting solar power generation amount based on the estimated insolation amount.

실시예에서 해결하고자 하는 과제는 이에 한정되는 것은 아니며, 아래에서 설명하는 과제의 해결수단이나 실시 형태로부터 파악될 수 있는 목적이나 효과도 포함된다고 할 것이다.The problems to be solved in the examples are not limited thereto, and the objectives and effects that can be grasped from the solutions or embodiments of the problems described below are also included.

본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 장치는 위성영상을 입력받는 입력부, 상기 위성영상으로부터 구름 영역을 검출하는 구름 영역 검출부, 상기 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 생성부, 상기 구름 영역 및 상기 유체경로에 기초하여 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 추론부, 그리고 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 상기 관측지점에서의 일사량을 추정하는 일사량 추정부를 포함한다. The solar radiation estimation apparatus according to an embodiment of the present invention is based on at least one of an input unit for receiving a satellite image, a cloud region detection unit for detecting a cloud region from the satellite image, and the satellite image and Numerical Weather Prediction (NWP). A generation unit that generates a fluid path corresponding to the observation point, an inference unit that infers a movement path of a future period for the cloud area based on the cloud area and the fluid path, and a movement of a future period with respect to the cloud area And an insolation amount estimating unit for estimating the amount of insolation at the observation point based on a path.

상기 생성부는, 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성하고, 상기 대기벡터장에 기초하여 상기 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. The generation unit generates an atmospheric vector field corresponding to the satellite image based on at least one of a satellite image and a numerical weather prediction (NWP), and the remains connected to the observation point based on the atmospheric vector field. At least one of a pathline, a streakline, and a streamline may be generated.

상기 생성부는, 상기 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 상기 유체궤적 중 상기 관측지점과 교차하는 유체궤적을 통해 상기 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. The generation unit may form a fluid trajectory from an atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and generate at least one of the flow line, a streamline, and a streamline through a fluid trajectory intersecting the observation point among the fluid trajectories. .

상기 추론부는, 상기 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 상기 구름 영역을 선택하고, 선택된 구름 영역과 연결되는 유체경로에 따라 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로를 추론할 수 있다. The inference unit may select the cloud region intersecting the fluid path corresponding to the observation point, and infer the movement path of the selected cloud region according to a fluid path connected to the selected cloud region.

상기 일사량 추정부는, 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로 및 상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 상기 선택된 구름 영역이 상기 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정하고, 상기 통과시점에 기초하여 상기 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정할 수 있다. The insolation estimating unit estimates a passage time point at which the selected cloud region passes through the observation point using a moving path of the selected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point, and the observation point You can estimate the amount of insolation in the future period at.

추정된 상기 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측하는 발전량 예측부를 더 포함할 수 있다. It may further include a generation amount predicting unit for predicting the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation.

본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 방법은 위성영상을 입력받는 단계, 상기 위성영상으로부터 구름 영역을 검출하는 단계, 상기 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계, 상기 구름 영역 및 상기 유체경로에 기초하여 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 단계, 그리고 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 상기 관측지점에서의 일사량을 추정하는 단계를 포함한다. In the solar radiation estimation method according to an embodiment of the present invention, observation is made based on at least one of receiving a satellite image, detecting a cloud region from the satellite image, and the satellite image and numerical weather prediction (NWP). Generating a fluid path corresponding to a point, inferring a movement path of a future period for the cloud area based on the cloud area and the fluid path, and based on a movement path of a future period for the cloud area And estimating the amount of insolation at the observation point.

상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계는, 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성하는 단계, 그리고 상기 대기벡터장에 기초하여 상기 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. The generating of the fluid path corresponding to the observation point may include generating an atmospheric vector field corresponding to the satellite image based on at least one of a satellite image and a numerical weather prediction (NWP), and the atmosphere It may include generating at least one of a pathline, a streakline, and a streamline connected to the observation point based on the vector field.

상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계는, 상기 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 상기 유체궤적 중 상기 관측지점과 교차하는 유체궤적을 통해 상기 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. The generating of a fluid path corresponding to the observation point may include forming a fluid trajectory from an atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and the trace line and the flow vein line through a fluid trajectory intersecting the observation point among the fluid trajectories. And at least one of wired lines may be generated.

상기 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 단계는, 상기 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 상기 구름 영역을 선택하는 단계, 그리고 선택된 구름 영역과 연결되는 유체경로에 따라 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로를 추론할 수 있다. Inferring the movement path of the future period may include selecting the cloud region intersecting the fluid path corresponding to the observation point, and determining the movement path of the selected cloud region according to a fluid path connected to the selected cloud region. I can infer.

상기 일사량을 추정하는 단계는, 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로 및 상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 상기 선택된 구름 영역이 상기 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정하는 단계, 그리고 상기 통과시점에 기초하여 상기 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정하는 단계를 포함할 수 있다. The step of estimating the amount of insolation may include estimating a time point at which the selected cloud region passes through the observation point using a moving path of the selected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point, and at the time of passage It may include the step of estimating the amount of insolation in the future period at the observation point on the basis.

추정된 상기 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측하는 단계를 더 포함할 수 있다. It may further include predicting the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation.

상기 어느 하나의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체를 포함할 수 있다. It may include a recording medium in which a computer-readable program for executing any of the above methods is recorded.

실시예에 따르면, 위성영상에 기반한 구름 이동의 장기 예측이 가능하다. According to an embodiment, long-term prediction of cloud movement based on satellite images is possible.

실시예에 따르면, 적은 자원을 통해 높은 정확도의 일사량 예측이 가능하다. According to the embodiment, it is possible to predict the amount of insolation with high accuracy through a small amount of resources.

실시예에 따르면, 높은 정확도의 발전량 예측이 가능하다. According to the embodiment, it is possible to predict the amount of power generation with high accuracy.

본 발명의 다양하면서도 유익한 장점과 효과는 상술한 내용에 한정되지 않으며, 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하는 과정에서 보다 쉽게 이해될 수 있을 것이다.Various and beneficial advantages and effects of the present invention are not limited to the above description, and will be more easily understood in the course of describing specific embodiments of the present invention.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 장치의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 방법의 순서도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 구름 영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 도 2의 S230 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 유체경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 도 2의 S240 단계를 상세하게 나타난 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 구름 영역의 이동 경로를 추론하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 도 2의 S250 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 과정을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a block diagram of an apparatus for estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart of a method for estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a process of detecting a cloud region according to an exemplary embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a detailed flowchart illustrating step S230 of FIG. 2.
5 is a view for explaining a process of generating a fluid path according to an embodiment of the present invention.
6 is a detailed flowchart illustrating step S240 of FIG. 2.
7 is a diagram for explaining a process of inferring a moving path of a cloud region according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a detailed flowchart illustrating step S250 of FIG. 2.
9 is a diagram for describing a process of estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. The present invention is intended to illustrate and describe specific embodiments in the drawings, as various changes may be made and various embodiments may be provided. However, this is not intended to limit the present invention to a specific embodiment, it should be understood to include all changes, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention.

제2, 제1 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제2 구성요소는 제1 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제1 구성요소도 제2 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms including ordinal numbers such as second and first may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another component. For example, without departing from the scope of the present invention, the second element may be referred to as the first element, and similarly, the first element may be referred to as the second element. The term and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When a component is referred to as being "connected" or "connected" to another component, it is understood that it may be directly connected or connected to the other component, but other components may exist in the middle. It should be. On the other hand, when a component is referred to as being "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that there is no other component in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the present application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In the present application, terms such as "comprise" or "have" are intended to designate the presence of features, numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof described in the specification, but one or more other features. It is to be understood that the presence or addition of elements or numbers, steps, actions, components, parts, or combinations thereof does not preclude in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless otherwise defined, all terms used herein including technical or scientific terms have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. Terms as defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related technology, and should not be interpreted as an ideal or excessively formal meaning unless explicitly defined in the present application. Does not.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, exemplary embodiments will be described in detail with reference to the accompanying drawings, but identical or corresponding components are denoted by the same reference numerals regardless of reference numerals, and redundant descriptions thereof will be omitted.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 장치의 구성도이다. 1 is a block diagram of an apparatus for estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 장치(100)는 입력부(110), 구름 영역 검출부(120), 생성부(130), 추론부(140) 및 일사량 추정부(150)를 포함하며, 발전량 예측부(160)를 더 포함할 수 있다. Referring to FIG. 1, an insolation estimation apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes an input unit 110, a cloud region detection unit 120, a generator 130, an inference unit 140, and an insolation estimating unit 150. It includes, and may further include a power generation predicting unit 160.

입력부(110)는 위성영상을 입력받는다. The input unit 110 receives a satellite image.

여기서, 위성영상은 인공위성에 탑재된 감지기에 의해 기록된 영상일 수 있다. 인공위성은 서로 다른 파장에서 동작하는 복수의 채널을 통해 위성영상을 촬영할 수 있다. 따라서, 위성영상은 채널에 따라 적외영상, 수증기영상, 단파적외영상, 가시영상 등 다양한 형태의 영상을 포함할 수 있다. Here, the satellite image may be an image recorded by a sensor mounted on an artificial satellite. Satellite images can be captured through multiple channels operating at different wavelengths. Accordingly, the satellite image may include various types of images such as infrared images, water vapor images, short wave infrared images, and visible images depending on the channel.

복수의 위성영상은 제1 위성영상 및 제2 위성영상을 포함할 수 있다. 제1 위성영상 및 제2 위성영상은 소정의 시간 간격으로 촬영된 영상일 수 있다. 소정의 시간 간격은 인공위성의 규격에 기초하거나 사용자 등에 의해 임의로 설정될 수 있다. 예를 들어, 소정의 시간 간격은 15분이나 30분 간격일 수 있다. 제2 위성영상은 제1 위성영상보다 늦게 촬영된 영상일 수 있다. 예를 들어, 제1 위성영상이 9:00에 촬영된 영상이면, 제2 위성영상은 소정의 시간 간격 후인 9:15에 촬영된 영상일 수 있다.The plurality of satellite images may include a first satellite image and a second satellite image. The first satellite image and the second satellite image may be images captured at predetermined time intervals. The predetermined time interval may be set based on the standard of the satellite or may be arbitrarily set by a user or the like. For example, the predetermined time interval may be 15 minutes or 30 minutes. The second satellite image may be an image captured later than the first satellite image. For example, if the first satellite image is an image captured at 9:00, the second satellite image may be an image captured at 9:15 after a predetermined time interval.

구름 영역 검출부(120)는 위성영상으로부터 구름 영역을 검출한다. The cloud area detection unit 120 detects a cloud area from a satellite image.

생성부(130)는 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성한다. The generation unit 130 generates a fluid path corresponding to the observation point based on at least one of a satellite image and a numerical weather prediction (NWP).

구체적으로, 생성부(130)는, 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성할 수 있다. 그리고 생성부(130)는 대기벡터장에 기초하여 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. 그리고, 생성부(130)는 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 유체궤적 중 관측지점과 교차하는 유체궤적을 통해 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. Specifically, the generator 130 may generate an atmospheric vector field corresponding to the satellite image based on at least one of a satellite image and a Numerical Weather Prediction (NWP). In addition, the generator 130 may generate at least one of a pathline, a streakline, and a streamline connected to the observation point based on the atmospheric vector field. In addition, the generation unit 130 may form a fluid trajectory from the atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and generate at least one of a flow line, a streamline, and a streamline through a fluid trajectory intersecting with an observation point among the fluid trajectories. .

추론부(140)는 구름 영역 및 유체경로에 기초하여 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론한다. The inference unit 140 infers a moving path of a future period for the cloud area based on the cloud area and the fluid path.

구체적으로, 추론부(140)는 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 구름 영역을 선택할 수 있다. 그리고, 추론부(140)는 선택된 구름 영역과 교차하는 유체경로에 따라 검출된 구름 영역의 이동 경로를 추론할 수 있다.Specifically, the inference unit 140 may select a cloud region that intersects the fluid path corresponding to the observation point. In addition, the inference unit 140 may infer a movement path of the detected cloud region according to a fluid path crossing the selected cloud region.

일사량 추정부(150)는 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 관측지점에서의 일사량을 추정한다. The insolation estimating unit 150 estimates the insolation at the observation point based on the moving path of the future period with respect to the cloud region.

구체적으로, 일사량 추정부(150)는 검출된 구름 영역의 이동 경로 및 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 검출된 구름 영역이 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정할 수 있다. 그리고, 일사량 추정부(150)는 통과시점에 기초하여 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정할 수 있다. Specifically, the insolation estimating unit 150 may estimate a passage point at which the detected cloud region passes through the observation point using a movement path of the detected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point. In addition, the insolation amount estimating unit 150 may estimate the amount of insolation in the future period at the observation point based on the time of passage.

발전량 예측부(160)는 추정된 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측할 수 있다. The generation amount prediction unit 160 may predict the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation.

이때, 발전량 예측부(160)는 추정된 일사량과 관측지점에 배치된 태양광 발전 설비의 규격 정보에 기초하여 태양광 발전량을 예측할 수 있다. In this case, the power generation amount prediction unit 160 may predict the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation and the standard information of the photovoltaic power generation facility disposed at the observation point.

본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 장치(100)는 서버(server)나 퍼스널 컴퓨터(persnol computer)와 같은 연산구성(예를 들어, 중앙처리장치(Central Processing Unit) 등)을 포함하는 장치를 통해 구현될 수 있다. The insolation estimating apparatus 100 according to an embodiment of the present invention is provided through an apparatus including a computing configuration (eg, a central processing unit, etc.) such as a server or a personal computer. Can be implemented.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 방법의 순서도이다. 2 is a flowchart of a method for estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 우선, 입력부(110)는 위성영상을 입력받는다(S210). Referring to FIG. 2, first, the input unit 110 receives a satellite image (S210).

그러면, 구름 영역 검출부(120)는 위성영상으로부터 구름 영역을 검출한다(S220). Then, the cloud region detection unit 120 detects a cloud region from the satellite image (S220).

그리고, 생성부(130)는 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성한다(S230). Then, the generation unit 130 generates a fluid path corresponding to the observation point based on at least one of a satellite image and a numerical weather prediction (NWP) (S230).

다음으로, 추론부(140)는 구름 영역 및 유체경로에 기초하여 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론한다(S240). Next, the reasoning unit 140 infers a moving path of a future period for the cloud area based on the cloud area and the fluid path (S240).

그리고, 일사량 추정부(150)는 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 관측지점에서의 일사량을 추정한다(S250). In addition, the solar radiation estimating unit 150 estimates the solar radiation at the observation point based on the moving path of the future period with respect to the cloud region (S250).

또한, 발전량 예측부(160)는 일사량 추정 후 추정된 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측할 수 있다(S260).In addition, the generation amount predictor 160 may predict the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation after estimating the amount of insolation (S260).

일사량 추정 장치(100) 및 일사량 추정 방법에 대한 더 상세한 설명은 도 3 내지 도 9를 참조하여 아래에서 상세히 살펴보도록 한다. A more detailed description of the insolation estimating apparatus 100 and the insolation estimating method will be described in detail below with reference to FIGS. 3 to 9.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 구름 영역을 검출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 3 is a diagram illustrating a process of detecting a cloud region according to an exemplary embodiment of the present invention.

본 발명의 실시예에 따른 구름 영역 추출부는 복수의 위성영상에서 구름 영역을 추출할 수 있다. The cloud region extraction unit according to an embodiment of the present invention may extract a cloud region from a plurality of satellite images.

도 3을 참조하여 구름 영역 추출의 일 실시예를 살펴보면, 우선, 구름 영역 추출부는 기 설정된 사이즈의 윈도우로 복수의 위성영상을 분할할 수 있다. 따라서, 복수의 위성영상은 도 3에 도시된 것처럼 일정한 간격의 격자 형태로 영역이 분할될 수 있다. 윈도우의 크기인 기 설정된 사이즈는 이미지의 해상도 등을 고려하여 당업자에 의해 설계변경이 가능하다. 예를 들어, 윈도우의 크기는 8x8 내지 32x32 픽셀 등의 사이즈로 설정될 수 있다.Referring to an embodiment of cloud region extraction with reference to FIG. 3, first, the cloud region extraction unit may divide a plurality of satellite images into windows of a preset size. Accordingly, regions of the plurality of satellite images may be divided into grids at regular intervals as shown in FIG. 3. The preset size, which is the size of the window, can be changed by a person skilled in the art in consideration of the resolution of the image. For example, the size of the window may be set to a size such as 8x8 to 32x32 pixels.

여기서, 복수의 위성영상 각각에는 동일한 기 설정된 사이즈의 윈도우가 적용될 수 있다. 예를 들어, 복수의 위성영상에 포함된 제1 위성영상과 제2 위성영상에는 동일한 기 설정된 사이즈의 윈도우가 적용될 수 있다. 따라서, 제1 위성영상과 제2 위성영상에서 윈도우에 의해 분할되는 영역은 서로 동일할 수 있다. Here, a window of the same preset size may be applied to each of the plurality of satellite images. For example, a window of the same preset size may be applied to a first satellite image and a second satellite image included in a plurality of satellite images. Accordingly, regions divided by the window in the first satellite image and the second satellite image may be the same.

기 설정된 사이즈의 윈도우로 복수의 위성영상을 분할한 후, 구름 영역 추출부는 기 설정된 사이즈의 윈도우에 의해 분할된 위성영상의 각 분할 영역에 대해 구름의 존부를 판단할 수 있다. After dividing a plurality of satellite images into a window having a preset size, the cloud region extracting unit may determine whether a cloud exists for each divided region of the satellite image divided by a window having a preset size.

구체적으로, 구름 영역 추출부는 분할 영역에 대한 픽셀 정보에 기초하여 분할 영역에 구름 존재하는지를 판단할 수 있다. 이때, 픽셀 정보는 밝기값, 반사도, 청천지수 등을 포함할 수 있다. Specifically, the cloud region extractor may determine whether a cloud exists in the divided region based on pixel information on the divided region. In this case, the pixel information may include a brightness value, a reflectivity, a blue sky index, and the like.

일 실시예로, 구름 영역 추출부는 분할 영역에 포함된 각 픽셀의 분석을 통해 분할 영역에 구름이 존재하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 기 설정된 사이즈가 8x8 픽셀 크기인 경우, 분할 영역 각각에는 64개의 픽셀이 포함되어 있을 수 있으며, 64개 픽셀 각각은 청천지수를 가질 수 있다. 구름 영역 추출부는 64개 픽셀의 청천지수와 기 설정된 임계치를 비교한 후, 임계치보다 낮은 청천지수를 가진 픽셀의 개수를 검출할 수 있다. 그리고, 구름 영역 추출부는 검출된 픽셀의 개수가 50%이상인 경우 해당 분할 영역에 구름이 존재한다고 판단할 수 있다. 그렇지 않은 경우, 해당 분할 영역은 미검출 영역으로 판단될 수 있다. 청천지수를 일례로 설명하였으나, 빛의 반사도나 픽셀의 밝기값 등을 이용할 수도 있고, 이들의 조합을 이용할 수도 있다. 임계치나 구름 존부 판단에 이용되는 픽셀의 기준 개수 등은 픽셀 정보의 종류 등을 고려하여 당업자에 의해 설계변경이 가능하다.In an embodiment, the cloud region extractor may determine whether a cloud exists in the divided region through analysis of each pixel included in the divided region. For example, when the preset size is an 8x8 pixel size, 64 pixels may be included in each of the divided regions, and each of the 64 pixels may have a blueness index. The cloud region extractor may compare the blue sky index of 64 pixels with a preset threshold, and then detect the number of pixels having the blue sky index lower than the threshold value. In addition, when the number of detected pixels is 50% or more, the cloud region extraction unit may determine that a cloud exists in the divided region. If not, the divided area may be determined as an undetected area. Although the blue sky index has been described as an example, the reflectivity of light or the brightness value of a pixel may be used, or a combination thereof may be used. The design of the threshold value or the reference number of pixels used to determine the presence or absence of a cloud can be changed by a person skilled in the art in consideration of the type of pixel information.

다른 실시예로, 구름 영역 추출부는 분할 영역에 포함된 각 픽셀의 픽셀 정보 평균값을 통해 분할 영역에 구름이 존재하는지를 판단할 수 있다. 예를 들어, 구름 영역 추출부는 각 분할 영역에 대한 청천지수(Clear Sky Index, CSI)와 기 설정한 임계치를 비교하여 구름의 존부를 검출할 수 있다. 구름 영역 추출부는 해당 영역에 대한 청천지수가 기 설정된 임계치보다 작으면 해당 분할 영역에서 구름이 검출된 것으로 판단할 수 있다. 다른 예로, 구름 영역 추출부는 가시영상에서 해당 분할 영역의 평균 밝기 값이 임계치 이상이면 해당 분할 영역에서 구름이 검출된 것으로 판단할 수 있다. 다른 예로, 구름 영역 추출부는 가시영상에서 해당 분할 영역의 평균 밝기 값과 적외영상에서 해당 분할 영역의 평균 밝기 값의 차이값이 임계치 이상이면 해당 분할 영역에서 구름이 검출된 것으로 판단할 수 있다. In another embodiment, the cloud region extractor may determine whether a cloud exists in the divided region based on an average value of pixel information of each pixel included in the divided region. For example, the cloud region extraction unit may detect the presence or absence of a cloud by comparing a clear sky index (CSI) for each divided region with a preset threshold. The cloud region extraction unit may determine that a cloud is detected in the divided region when the clearness index for the corresponding region is less than a preset threshold. As another example, the cloud region extractor may determine that a cloud is detected in the divided region if the average brightness value of the divided region in the visible image is greater than or equal to a threshold value. As another example, the cloud region extractor may determine that a cloud is detected in the divided region if a difference value between the average brightness value of the divided region in the visible image and the average brightness value of the divided region in the infrared image is greater than or equal to a threshold value.

도 4는 도 2의 S230 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다. FIG. 4 is a detailed flowchart illustrating step S230 of FIG. 2.

도 4를 참조하면, 생성부(130)는, 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성할 수 있다(S231)Referring to FIG. 4, the generation unit 130 may generate an atmospheric vector field corresponding to a satellite image based on at least one of a satellite image and a numeric weather prediction (NWP) (S231).

그러면, 생성부(130)는 대기벡터장에 기초하여 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성할 수 있다(S232). 구체적으로, 생성부(130)는 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 유체궤적 중 관측지점과 연결되는 유체궤적을 통해 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성할 수 있다. Then, the generation unit 130 may generate at least one of a pathline, a streakline, and a streamline connected to the observation point based on the atmospheric vector field (S232). Specifically, the generation unit 130 may form a fluid trajectory from the atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and generate at least one of a flow line, a flow line, and a streamline through a fluid trajectory connected to an observation point among the fluid trajectories. have.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 유체경로를 생성하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 5 is a view for explaining a process of generating a fluid path according to an embodiment of the present invention.

우선, 생성부(130)는 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성할 수 있다. First, the generation unit 130 may generate an atmospheric vector field corresponding to a satellite image based on at least one of a satellite image and a Numerical Weather Prediction (NWP).

일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 제1 위성영상의 구름 영역과 이에 대응하는 제2 위성영상의 구름 영역을 비교하여 해당 구름 영역에 대한 구름 이동 벡터를 산출할 수 있다. 생성부(130)는 복수의 위성영상 사이에 서로 대응하는 구름 영역의 상관도를 산출하고, 상관도가 가장 높은 지점에서의 변위와 복수의 영상 사이의 촬영 시간 간격에 기초하여 구름 이동 벡터를 산출할 수 있다. 이때, 상관도는 다양한 방식으로 산출될 수 있다. 예를 들어, 생성부(130)는 구름 영역 내에 복수의 표적 입자를 선택하고, x축 및 y축을 따라 구름 영역을 이동시키면서 표적 입자의 일치 정도에 따른 상관도를 산출할 수 있다. 표적 입자는 적어도 하나의 픽셀일 수 있으며, 표적 입자는 픽셀의 청천지수와 임계치의 비교를 통해 선택될 수 있다. 다른 일 실시예에 따르면, 생성부(130)는 구름 영역 내 구름 형상의 경계를 추출한 후 이를 비교하거나, 구름에 대한 특징점을 추출한 후 이를 비교함으로써 상관도를 산출할 수도 있다. 그러면, 생성부(130)는 상관도가 산출되면 상관도가 가장 높은 지점에 대응하는 변위를 산출할 수 있다. 그리고, 생성부(130)는 산출된 변위와 복수의 위성영상 사이의 시간차에 기초하여 구름 영역에 대한 구름 이동 벡터를 산출할 수 있으며, 구름 이동 벡터를 통해 대기벡터장을 생성할 수 있다. According to an embodiment, the generator 130 may calculate a cloud movement vector for a corresponding cloud region by comparing the cloud region of the first satellite image with the cloud region of the second satellite image corresponding thereto. The generation unit 130 calculates a correlation degree of a cloud region corresponding to each other between a plurality of satellite images, and calculates a cloud movement vector based on the displacement at the point with the highest correlation and the shooting time interval between the plurality of images. can do. In this case, the correlation can be calculated in various ways. For example, the generation unit 130 may select a plurality of target particles in the cloud region and calculate a correlation according to the degree of matching of the target particles while moving the cloud region along the x-axis and y-axis. The target particle may be at least one pixel, and the target particle may be selected through a comparison of a clearness index and a threshold value of the pixel. According to another embodiment, the generation unit 130 may extract a boundary of a cloud shape in a cloud region and compare it, or extract a feature point for a cloud and compare it to calculate a correlation. Then, when the correlation is calculated, the generation unit 130 may calculate a displacement corresponding to the point with the highest correlation. Further, the generation unit 130 may calculate a cloud movement vector for a cloud region based on the calculated displacement and a time difference between the plurality of satellite images, and may generate an atmospheric vector field through the cloud movement vector.

또 다른 실시예에 따르면, 생성부(130)는 수치일기예보로부터 대기벡터장을 생성할 수 있다. 수치일기예보란 대기 현상의 역학 및 물리적 원리에 대한 지배방정식들을 컴퓨터를 활용하여 연속적으로 수치적분함으로써 현재의 대기상태를 분석하고 미래의 대기상태를 정량적으로 예측하는 일련의 과정 및 이를 통해 생성된 정보를 의미할 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 입력되는 수치일기예보는 복수의 위성영상이 촬영된 시간에 대응하는 정보일 수 있다. 수치일기예보는 복수의 위성영상이 촬영된 시간에서의 정보이거나 촬영된 시간에 인접한 시간에서의 정보일 수 있다. 수치일기예보는 바람장에 대한 정보를 포함할 수 있으며, 생성부(130)는 수치일기예보의 바람장을 통해 대기벡터장을 생성할 수 있다. According to another embodiment, the generation unit 130 may generate an atmospheric vector field from a numerical weather forecast. Numerical weather forecast is a series of processes that analyze the current atmospheric conditions and quantitatively predict the future atmospheric conditions by continuously numerically integrating governing equations on the mechanics and physical principles of atmospheric phenomena using a computer, and information generated through them. Can mean According to an embodiment of the present invention, the input numerical weather forecast may be information corresponding to a time when a plurality of satellite images are captured. The numerical weather forecast may be information at a time when a plurality of satellite images are captured or information at a time adjacent to the captured time. The numerical weather forecast may include information on the wind field, and the generation unit 130 may generate an atmospheric vector field through the wind field of the numerical weather forecast.

위에서 설명한 실시예뿐만 아니라, 위성영상으로부터 생성된 구름 이동 벡터와 수치일기예보의 바람장에 기초하여 대기벡터장을 생성할 수도 있다. 예를 들어, 생성부(130)는 위성영상을 통해 생성된 구름 이동 벡터를 기반으로 하되, 구름 이동 벡터가 생성되지 않은 영역에 대해 수치일기예보의 바람장을 적용함으로써 대기벡터장을 생성할 수 있다. In addition to the above-described embodiment, an atmospheric vector field may be generated based on a cloud motion vector generated from a satellite image and a wind field of a numerical weather forecast. For example, the generation unit 130 may generate an atmospheric vector field based on a cloud motion vector generated through a satellite image, but by applying a wind field of a numerical weather forecast to an area in which the cloud motion vector is not generated. have.

생성된 대기벡터장은 도 5에 나타난 것처럼, 복수의 대기 벡터를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 대기벡터장은 소정의 격자계에 따라 바람 벡터를 배치함으로써 구현될 수 있다. 예를 들어, 대기벡터장은 격자점들 사이에 바람 벡터가 위치하도록 하는 아라카와(Arakawa) B 격자에 기초하여 구현될 수 있다. 이때, 격자는 구름 영역 추출부가 위성영상을 분할한 분할영역과 동일한 크기일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며, 다양한 크기로 구현될 수 있다. As shown in FIG. 5, the generated atmospheric vector field may include a plurality of atmospheric vectors. According to an embodiment, the atmospheric vector field may be implemented by arranging wind vectors according to a predetermined grid system. For example, the atmospheric vector field may be implemented based on an Arakawa B grid in which a wind vector is positioned between grid points. In this case, the grid may have the same size as the divided region obtained by dividing the satellite image by the cloud region extraction unit, but is not limited thereto, and may be implemented in various sizes.

생성부(130)는 상기에서와 같이 생성된 대기벡터장에 기초하여 관측지점을 통과하는 유체경로를 생성할 수 있다. 예를 들어, 도 5를 참조하면, 생성부(130)는 관측지점(A)과 흐름이 연결되는 다수의 대기벡터를 이용하여 관측지점(A)과 연결되는 유체경로(B)를 생성할 수 있다. 도 5에서는 설명의 편의를 위해 하나의 유체경로만을 도시하고 있으나, 대기벡터장에 따라 복수의 유체경로가 생성될 수도 있다. The generation unit 130 may generate a fluid path passing through the observation point based on the atmospheric vector field generated as described above. For example, referring to FIG. 5, the generation unit 130 may generate a fluid path (B) connected to the observation point (A) by using a plurality of atmospheric vectors to which the observation point (A) and flow are connected. have. In FIG. 5, only one fluid path is shown for convenience of description, but a plurality of fluid paths may be generated according to the atmospheric vector field.

도 6은 도 2의 S240 단계를 상세하게 나타난 순서도이다. 6 is a detailed flowchart illustrating step S240 of FIG. 2.

도 6을 참조하면, 추론부(140)는 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 구름 영역을 선택할 수 있다(S241). Referring to FIG. 6, the inference unit 140 may select a cloud region that intersects the fluid path corresponding to the observation point (S241).

그러면, 추론부(140)는 검출된 구름 영역과 교차하는 유체경로에 따라 검출된 구름 영역의 이동 경로를 추론할 수 있다(S242). Then, the inference unit 140 may infer the movement path of the detected cloud region according to the fluid path crossing the detected cloud region (S242).

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 구름 영역의 이동 경로를 추론하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. 7 is a diagram for explaining a process of inferring a moving path of a cloud region according to an embodiment of the present invention.

추론부(140)는 관측지점에 대응하는 유체경로를 추적하여 교차하는 구름 영역을 검출한 후, 검출된 구름 영역의 이동 경로를 추론할 수 있다. The inference unit 140 may detect a cloud region that intersects by tracking a fluid path corresponding to the observation point, and then infer a movement path of the detected cloud region.

도 7에 도시된 것처럼, 검출부가 위성영상으로부터 구름 영역(i), 구름 영역(ii) 및 구름 영역(iii)을 검출하였다고 가정한다. 그리고, 생성부(130)가 관측지점(A)에 대응하는 유체경로(B)를 생성하였다고 가정한다. As shown in FIG. 7, it is assumed that the detection unit detects a cloud area (i), a cloud area (ii), and a cloud area (iii) from a satellite image. In addition, it is assumed that the generation unit 130 has generated a fluid path B corresponding to the observation point A.

관측지점(A)에 대응하는 유체경로(B)를 추적하면, 구름 영역(i)과 유체경로(B)가 서로 교차함을 알 수 있다. 반면, 구름 영역(ii) 및 구름 영역(iii)은 유체경로(B)와 교차하지 않음을 알 수 있다. 따라서, 추론부(140)는 유체경로(B)와 교차하는 구름 영역(i)을 선택할 수 있다. 그러면, 추론부(140)는 유체경로(B)에 따라 구름 영역(i)의 이동 경로를 추론할 수 있다. If the fluid path (B) corresponding to the observation point (A) is traced, it can be seen that the cloud region (i) and the fluid path (B) intersect each other. On the other hand, it can be seen that the cloud region (ii) and the cloud region (iii) do not intersect with the fluid path (B). Accordingly, the inference unit 140 may select a cloud region i that intersects the fluid path B. Then, the reasoning unit 140 may infer the movement path of the cloud region i according to the fluid path B.

도 7에서는 설명의 편의상, 관측지점(A)에 대해 하나의 유체경로(B)만을 도시하고 있으나, 관측지점(A)에 대해 복수의 유체경로가 존재할 수 있다. 또한, 도 7에서는 관측지점의 면적이 구름 영역의 면적보다 작게 도시되어 있으나, 관측지점의 면적이 구름 영역의 면적보다 넓을수도 있다. In FIG. 7, for convenience of explanation, only one fluid path B is shown for the observation point A, but a plurality of fluid paths may exist for the observation point A. In addition, although the area of the observation point is shown to be smaller than the area of the cloud area in FIG. 7, the area of the observation point may be larger than the area of the cloud area.

도 8은 도 2의 S250 단계를 상세하게 나타낸 순서도이다. FIG. 8 is a detailed flowchart illustrating step S250 of FIG. 2.

도 8을 참조하면, 우선, 일사량 추정부(150)는 검출된 구름 영역의 이동 경로 및 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 검출된 구름 영역이 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정할 수 있다(S251). Referring to FIG. 8, first, the insolation estimating unit 150 may estimate a transit time point at which the detected cloud region passes through the observation point using a movement path of the detected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point. (S251).

그러면, 일사량 추정부(150)는 통과시점에 기초하여 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정할 수 있다(S252). Then, the insolation amount estimating unit 150 may estimate the amount of insolation in the future period at the observation point based on the time of passage (S252).

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 일사량 추정 과정을 설명하기 위한 도면이다. 9 is a diagram for describing a process of estimating solar radiation according to an embodiment of the present invention.

일사량 추정부(150)는 구름 영역의 이동 경로 및 유체경로에 기초하여 구름 영역이 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정할 수 있다. 이에 따라, 일사량 추정부(150)는 구름 영역의 통과시점에 따라 관측지점에서의 일사량을 추정할 수 있다. The insolation estimating unit 150 may estimate a time point at which the cloud region passes through the observation point based on the movement path and the fluid path of the cloud region. Accordingly, the solar radiation estimating unit 150 may estimate the solar radiation at the observation point according to the passing time of the cloud region.

예를 들어, 도 9의 유체경로(B) 내에 3개의 지점(P1, P2, P3)을 가정한다. 3개의 지점은 구름의 이동 경로에 따른 특정 시간에서 구름의 위치를 의미할 수 있다. 이때, 3개의 지점 및 관측 지점(A) 사이의 거리는 구름이 소정의 시간(t) 동안 이동하는 거리일 수 있다. 구름이 지점(P1)에서 지점(P2)로 이동하는 시간, 지점(P2)에서 지점(P3)로 이동하는 시간, 지점(P3)에서 관측지점(A)으로 이동하는 시간은 모두 소정의 시간(t)으로 동일할 수 있다. For example, assume three points (P 1 , P 2 , P 3 ) in the fluid path B of FIG. 9. The three points may mean the location of the cloud at a specific time according to the cloud's moving path. In this case, the distance between the three points and the observation point A may be a distance that the cloud moves for a predetermined time t. The time the cloud moves from the point (P 1 ) to the point (P 2 ), the time from the point (P 2 ) to the point (P 3 ), and the time from the point (P 3 ) to the observation point (A) are All may be the same at a predetermined time (t).

소정의 시간(t)을 1시간이라고 하면, 관측지점(A)에 위치하는 구름은 1시간 전에는 지점(P3)에 위치하였고, 2시간 전에는 지점(P2)에 위치하였으며, 3시간 전에는 지점(P3)에 위치하였음을 예상할 수 있다. 이를 역으로 해석하면, 지점(P3)에 위치하는 구름은 1시간 후에 관측지점(A)에 위치하고, 지점(P2)에 위치하는 구름은 2시간 후에 관측지점(A)에 위치하며, 지점(P3)에 위치하는 구름은 3시간 후에 관측지점(A)에 위치함을 추정할 수 있다. 대기벡터장의 변화가 크지 않음을 가정하면 유체경로의 변화 역시 크지 않다고 가정할 수 있으므로, 상기와 같은 관계가 적용될 수 있다. Assuming that the predetermined time (t) is 1 hour, the cloud located at the observation point (A) was located at the point (P 3 ) 1 hour ago, was located at the point (P 2 ) 2 hours ago, and 3 hours ago It can be expected that it is located at (P 3 ). If this is interpreted in reverse, the cloud located at the point (P 3 ) is located at the observation point (A) 1 hour later, and the cloud located at the point (P 2 ) is located at the observation point (A) 2 hours later. It can be estimated that the cloud located at (P 3 ) is located at the observation point (A) after 3 hours. Assuming that the change in the atmospheric vector field is not large, it can be assumed that the change in the fluid path is also not large, so the above relationship can be applied.

이와 같이, 일사량 추정부(150)는 현재 지점(P1)에 있는 구름 영역이 관측지점(A)을 통과하는 통과시점을 추정할 수 있으며, 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정할 수 있다. In this way, the insolation estimating unit 150 may estimate the passing point at which the cloud region at the current point P 1 passes through the observation point A, and may estimate the insolation amount of a future period at the observation point.

한편, 상술한 일사량 추정 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램(코드)로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.Meanwhile, the above-described solar radiation estimation method can be implemented as a computer-readable program (code) on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all types of recording devices that store data that can be read by a computer system. Examples of computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tapes, floppy disks, optical data storage devices, etc., and also implemented in the form of a carrier wave (for example, transmission through the Internet). Includes. In addition, the computer-readable recording medium can be distributed over a computer system connected through a network to store and execute computer-readable codes in a distributed manner.

본 실시예에서 사용되는 '~부'라는 용어는 소프트웨어 또는 FPGA(field-programmable gate array) 또는 ASIC과 같은 하드웨어 구성요소를 의미하며, '~부'는 어떤 역할들을 수행한다. 그렇지만 '~부'는 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니다. '~부'는 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 따라서, 일 예로서 '~부'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들, 및 변수들을 포함한다. 구성요소들과 '~부'들 안에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '~부'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '~부'들로 더 분리될 수 있다. 뿐만 아니라, 구성요소들 및 '~부'들은 디바이스 또는 보안 멀티미디어카드 내의 하나 또는 그 이상의 CPU들을 재생시키도록 구현될 수도 있다.The term'~ unit' used in this embodiment refers to software or hardware components such as field-programmable gate array (FPGA) or ASIC, and'~ unit' performs certain roles. However,'~ part' is not limited to software or hardware. The'~ unit' may be configured to be in an addressable storage medium, or may be configured to reproduce one or more processors. Thus, as an example,'~ unit' refers to components such as software components, object-oriented software components, class components, and task components, processes, functions, properties, and procedures. , Subroutines, segments of program code, drivers, firmware, microcode, circuits, data, databases, data structures, tables, arrays, and variables. Components and functions provided in the'~ units' may be combined into a smaller number of elements and'~ units', or may be further separated into additional elements and'~ units'. In addition, components and'~ units' may be implemented to play one or more CPUs in a device or a security multimedia card.

이상에서 실시예를 중심으로 설명하였으나 이는 단지 예시일 뿐 본 발명을 한정하는 것이 아니며, 본 발명이 속하는 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성을 벗어나지 않는 범위에서 이상에 예시되지 않은 여러 가지의 변형과 응용이 가능함을 알 수 있을 것이다. 예를 들어, 실시예에 구체적으로 나타난 각 구성 요소는 변형하여 실시할 수 있는 것이다. 그리고 이러한 변형과 응용에 관계된 차이점들은 첨부된 청구 범위에서 규정하는 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다. Although the embodiments have been described above, these are only examples and do not limit the present invention, and those of ordinary skill in the field to which the present invention belongs are not exemplified above without departing from the essential characteristics of the present embodiment. It will be seen that various modifications and applications are possible. For example, each component specifically shown in the embodiment can be modified and implemented. And differences related to these modifications and applications should be construed as being included in the scope of the present invention defined in the appended claims.

100 : 일사량 추정 장치
110 : 입력부
120 : 구름 영역 검출부
130 : 생성부
140 : 추론부
150 : 일사량 추정부
160 : 발전량 예측부
100: insolation estimating device
110: input unit
120: cloud area detection unit
130: generation unit
140: reasoning unit
150: Insolation estimation unit
160: generation amount prediction unit

Claims (13)

위성영상을 입력받는 입력부,
상기 위성영상으로부터 구름 영역을 검출하는 구름 영역 검출부,
상기 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 생성부,
상기 구름 영역 및 상기 유체경로에 기초하여 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 추론부, 그리고
상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 상기 관측지점에서의 일사량을 추정하는 일사량 추정부를 포함하는 일사량 추정 장치.
An input unit that receives satellite imagery,
A cloud region detection unit that detects a cloud region from the satellite image,
A generator for generating a fluid path corresponding to an observation point based on at least one of the satellite image and a numerical weather prediction (NWP),
An inference unit for inferring a movement path of a future period for the cloud region based on the cloud region and the fluid path, and
Insolation estimating device comprising an insolation amount estimating unit for estimating the amount of insolation at the observation point based on a movement path of a future period with respect to the cloud region.
제1항에 있어서,
상기 생성부는,
위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성하고,
상기 대기벡터장에 기초하여 상기 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성하는 일사량 추정 장치.
The method of claim 1,
The generation unit,
An atmospheric vector field corresponding to the satellite image is generated based on at least one of a satellite image and a numerical weather prediction (NWP),
An insolation estimation apparatus for generating at least one of a pathline, a streakline, and a streamline connected to the observation point based on the atmospheric vector field.
제2항에 있어서,
상기 생성부는,
상기 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 상기 유체궤적 중 상기 관측지점과 교차하는 유체궤적을 통해 상기 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성하는 일사량 추정 장치.
The method of claim 2,
The generation unit,
A fluid trajectory is formed from an atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and at least one of the trace line, a streamline, and a streamline is generated through a fluid trajectory intersecting with the observation point among the fluid trajectories.
제1항에 있어서,
상기 추론부는,
상기 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 상기 구름 영역을 선택하고,
선택된 구름 영역과 연결되는 유체경로에 따라 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로를 추론하는 일사량 추정 장치.
The method of claim 1,
The reasoning unit,
Selecting the cloud region intersecting the fluid path corresponding to the observation point,
An insolation estimating device for inferring a movement path of the selected cloud region according to a fluid path connected to the selected cloud region.
제4항에 있어서,
상기 일사량 추정부는,
상기 선택된 구름 영역의 이동 경로 및 상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 상기 선택된 구름 영역이 상기 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정하고,
상기 통과시점에 기초하여 상기 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정하는 일사량 추정 장치.
The method of claim 4,
The insolation estimating unit,
Estimating a time point at which the selected cloud region passes through the observation point using a moving path of the selected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point,
An insolation estimating device for estimating insolation in a future period at the observation point based on the passing time.
제1항에 있어서,
추정된 상기 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측하는 발전량 예측부를 더 포함하는 일사량 추정 장치.
The method of claim 1,
Insolation estimating device further comprising a generation amount predicting unit for predicting the amount of solar power generation based on the estimated amount of insolation.
위성영상을 입력받는 단계,
상기 위성영상으로부터 구름 영역을 검출하는 단계,
상기 위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계,
상기 구름 영역 및 상기 유체경로에 기초하여 상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 단계, 그리고
상기 구름 영역에 대한 미래 기간의 이동 경로에 기초하여 상기 관측지점에서의 일사량을 추정하는 단계를 포함하는 일사량 추정 방법.
Step of receiving satellite image input,
Detecting a cloud region from the satellite image,
Generating a fluid path corresponding to an observation point based on at least one of the satellite image and numerical weather prediction (NWP),
Inferring a movement path of a future period for the cloud region based on the cloud region and the fluid path, and
And estimating the amount of insolation at the observation point based on a movement path of the future period with respect to the cloud region.
제7항에 있어서,
상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계는,
위성영상 및 수치일기예보(Numerical Weather Prediction, NWP) 중 적어도 하나에 기초하여 상기 위성영상에 대응하는 대기벡터장을 생성하는 단계, 그리고
상기 대기벡터장에 기초하여 상기 관측지점과 연결되는 유적선(pathline), 유맥선(streakline) 및 유선(streamline) 중 적어도 하나를 생성하는 단계를 포함하는 일사량 추정 방법.
The method of claim 7,
Generating a fluid path corresponding to the observation point,
Generating an atmospheric vector field corresponding to the satellite image based on at least one of a satellite image and a Numerical Weather Prediction (NWP), and
And generating at least one of a pathline, a streakline, and a streamline connected to the observation point based on the atmospheric vector field.
제8항에 있어서,
상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 생성하는 단계는,
상기 대기벡터장에 포함된 대기 벡터로부터 유체궤적을 형성하고, 상기 유체궤적 중 상기 관측지점과 교차하는 유체궤적을 통해 상기 유적선, 유맥선 및 유선 중 적어도 하나를 생성하는 일사량 추정 방법.
The method of claim 8,
Generating a fluid path corresponding to the observation point,
Insolation estimation method for forming a fluid trajectory from an atmospheric vector included in the atmospheric vector field, and generating at least one of the trace line, a streamline, and a streamline through a fluid trajectory intersecting with the observation point among the fluid trajectories.
제7항에 있어서,
상기 미래 기간의 이동 경로를 추론하는 단계는,
상기 관측지점에 대응하는 유체경로와 교차하는 상기 구름 영역을 선택하는 단계, 그리고
선택된 구름 영역과 연결되는 유체경로에 따라 상기 선택된 구름 영역의 이동 경로를 추론하는 단계를 포함하는 일사량 추정 방법.
The method of claim 7,
Inferring the movement path of the future period,
Selecting the cloud region intersecting the fluid path corresponding to the observation point, and
And inferring a movement path of the selected cloud region according to a fluid path connected to the selected cloud region.
제10항에 있어서,
상기 일사량을 추정하는 단계는,
상기 선택된 구름 영역의 이동 경로 및 상기 관측지점에 대응하는 유체경로를 이용하여 상기 선택된 구름 영역이 상기 관측지점을 통과하는 통과시점을 추정하는 단계, 그리고
상기 통과시점에 기초하여 상기 관측지점에서 미래 기간의 일사량을 추정하는 단계를 포함하는 일사량 추정 방법.
The method of claim 10,
The step of estimating the amount of insolation,
Estimating a transit point at which the selected cloud region passes through the observation point using a moving path of the selected cloud region and a fluid path corresponding to the observation point, and
And estimating the amount of insolation in a future period at the observation point based on the time of passage.
제7항에 있어서,
추정된 상기 일사량에 기초하여 태양광 발전량을 예측하는 단계를 더 포함하는 일사량 추정 방법.
The method of claim 7,
The solar radiation estimation method further comprising predicting the solar power generation amount based on the estimated solar radiation amount.
제7항 내지 제12항 중 어느 한 청구항의 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 판독 가능한 프로그램을 기록한 기록 매체. A recording medium storing a computer-readable program for executing the method of any one of claims 7 to 12.
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015059821A (en) * 2013-09-18 2015-03-30 株式会社東芝 Amount-of-insolation predicting device and method
JP2017200363A (en) * 2016-04-28 2017-11-02 中国電力株式会社 Solar radiation amount prediction device

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015059821A (en) * 2013-09-18 2015-03-30 株式会社東芝 Amount-of-insolation predicting device and method
JP2017200363A (en) * 2016-04-28 2017-11-02 中国電力株式会社 Solar radiation amount prediction device

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
김유진 등, ‘겨울철 동해상의 대상수렴운과 그 주위의 대류운에 관한 WRF 수치모의 연구’, 한국기상학회, 대기, 24(1), 2014, pp.49-68.* *

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