【摘 要】
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作为新能源的重要组成部分,光伏发电产业在我国正在蓬勃发展,2022年3月为止我国光伏发电累计突破3亿千瓦时,装机量连续9年位居全球第一。然而作为典型靠天吃饭的发电技术,光伏发电极易受到天气变动的影响,其中多云天气下,云团的运动对太阳能光伏板的遮挡造成的影响最为明显。光伏板上的快速移动的云影在大约5秒内,会使得光伏板的最大功率输出从全功率降低至到全功率的三分之一左右,反之亦然。这种几乎断崖式的功率输
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（12064034,11562017）; 宁夏回族自治区重点研发计划项目（2018BFH03004）; 宁夏回族自治区创新领军人才培养计划项目（2020GKLRLX08）
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作为新能源的重要组成部分,光伏发电产业在我国正在蓬勃发展,2022年3月为止我国光伏发电累计突破3亿千瓦时,装机量连续9年位居全球第一。然而作为典型靠天吃饭的发电技术,光伏发电极易受到天气变动的影响,其中多云天气下,云团的运动对太阳能光伏板的遮挡造成的影响最为明显。光伏板上的快速移动的云影在大约5秒内,会使得光伏板的最大功率输出从全功率降低至到全功率的三分之一左右,反之亦然。这种几乎断崖式的功率输出变化,给并网电网带来了巨大的波动,给供电系统带来严重的负荷。为给光伏电站进行云团来临的预警,对其输出功率及时调配和运营有着深远的意义。本文针对云团运动轨迹的跟踪及其系统的设计进行了研究,具体工作内容如下:基于全天空成像仪所采集的图片,改进了地基云图的图像修复算法。在Criminisi算法的原理上,引入地基云图独特的三色通道的颜色对比数值,固定了修复区块大小,以细节丰富区域为优先匹配区块,让更多纹理信息的像素区域具有了更高的优先级,保留了云图的纹理细节和图像信息的同时,降低了修复的运行时间。基于多云天气下地基云图,提出了一种云团运动的跟踪方法。通过对图像进行预处理,运用视觉背景提取的方法,结合最小外接矩形的嵌入,将云团的跟踪结果以图形用户界面的形式展现出来,极大的提高了操作人员的工作效率。实验以20分钟内的云团采样图像进行演示,实现了对云图的逐帧跟踪,能够完整而快速的对云团进行识别分析,得到其边界的坐标信息包括云团的运动方向及位移距离等,并将其拟合成运动曲线来表达出来。提出了一种云与云影的数学模型。以云高为媒介,计算出了云影与云团的垂直投影之间的偏移距离,并将其显示在地基云图上。计算出云影的运动速度和其偏移的数值,求取了云影到光伏电站的预计时间,对光伏电站发出预警。
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