[发明专利]太阳能直射辐射强度信息预测方法和系统

说明书

本发明涉及一种太阳能直射辐射强度信息预测方法和系统，包括以下步骤：获取目标区域内云层信息图像和目标区域内太阳辐射值，提取目标区域内云层信息图像的图像特征值，根据目标区域内太阳辐射值和目标区域内云层信息的图像特征值进行训练学习，获取直射辐射强度预测模型；利用实测的目标区域内的云层信息图像的图像特征值以及直射辐射强度预测模型确定目标区域内太阳能直射辐射强度信息。上述该预测方法能预测太阳能直射辐射强度信息，并能大大提高太阳能直射辐射强度信息的准确性。

技术领域

本发明涉及太阳能直射辐射强度信息预测技术，特别是涉及一种太阳能直射辐射强度信息预测方法和系统。

背景技术

太阳能光伏发电技术是目前大力推广的新能源发电方式。正当光伏热在新能源产业领域高歌猛进之际，光伏发电产业在全球范围内如雨后春笋，在中国的发展更是如火如荼。例如，2010到2015的五年间，中国光伏装机量增长了50倍，预计到2020中国太阳能产业的年度总投资额将达到2000亿人民币，太阳能发电将达到150GW，将达到电网总发功率的10％。伴随着分布式光伏发电系统对配电网渗透率日益提升，其对配电网经济及电能质量所产生的负面影响越来越大，已经成为迫切需要解决的问题。由于太阳能发电受到天气的影响，光伏发电企业需要对太阳能进行预测。

目前，常用的太阳能预测方法主要是预测太阳能辐射值，太阳能辐射值预测方法主要分为三大类分别为：基于历史气象数据和光伏发电数据的研究然后利于统计学方法进行分析建模、基于卫星云图资料数据和店面监测资料数据，通过卫星、雷达图像处理，计算出实时太阳能辐射的预报方法和基于天气预报的预测方法；然而太阳能包括直射和辐射强度信息，上述的预测方法难以预测太阳的直射轻强度信息，并且辐射强度预测不准确、误差很大。

发明内容

基于此，有必要针对现如今预测方法难以预测太阳直射强度信息且辐射预测不准确问题，提供一种太阳能直射辐射强度信息预测方法和系统。

一种太阳能直射辐射强度信息预测方法，包括以下步骤：

获取目标区域内云层信息图像和目标区域内太阳辐射值；

提取所述目标区域内云层信息图像的图像特征值；

根据所述目标区域内的太阳辐射值和所述目标区域内云层信息的图像特征值进行训练学习，获取直射辐射强度预测模型；

利用实测的目标区域内的云层信息图像的图像特征值以及所述直射辐射强度预测模型确定目标区域内太阳能直射辐射强度信息。

一种太阳能直射辐射强度信息预测系统，包括：

信息获取模块，用于获取目标区域内云层信息图像和目标区域内太阳辐射值；

特征值提取模块，用于提取所述目标区域内云层信息图像的图像特征值；

预测模型获取模块，用于根据所述目标区域内的太阳辐射值和所述目标区域内云层信息的图像特征值进行训练学习，获取直射辐射强度预测模型；

直射辐射强度信息确定模块，用于利用实测的目标区域内的云层信息图像的图像特征值以及所述直射辐射强度预测模型确定目标区域内太阳能直射辐射强度信息。

上述太阳能直射辐射强度信息预测方法和系统，利用天空成像技术获取天空云层信息图像，以云层信息图像的图像特征值为核心，并以云层信息图像的图像特征值和太阳辐射值为样本进行训练学习获得直射辐射强度预测模型，然后利用实测的云层信息图像的图像特征值通过直射辐射强度预测模型预测目标区域内未来某时间段的太阳能直射辐射强度信息。上述该预测方法能预测太阳能直射辐射强度信息，并能大大提高太阳能直射辐射强度信息的准确性。

附图说明

图1是本发明的太阳能直射辐射强度信息预测方法在一个实施例中的流程示意图；