基于TSI地基云图的云量反演方法研究

基于金昌地区全天空成像仪（TSI-880）观测资料,进行地基云图还原,并根据样本统计分析得到合理的红蓝比阈值（0.84）来区分云和晴空,构建批量云图还原与云量计算自动化系统。结合该地区光伏电站辐射观测站的太阳辐射资料,将系统计算的云量（修正云量）和TSI自行分析结果（原始云量）分别与太阳辐射资料进行对比。结果表明原始云量与太阳辐射衰减相关系数为0.3,修正云量与太阳辐射衰减相关系数为0.88,具有更好的相关性。这对于太阳辐射临近预报有重要意义。

地表太阳辐射短期预测方法研究进展

根据太阳辐射预测使用的数据及预测方法,将目前地表太阳辐射短期预测方法归纳总结为4类:基于地面观测数据预测方法、基于卫星遥感观测预测方法、基于地基云图观测预测方法以及基于数值天气预报模式预测方法。分别阐述4类地表太阳辐射短期预测方法的研究进展,并对不同方法适用性及其优缺点进行评价,最后对未来短期地表太阳辐射预测方法进行展望。

全天空云图图像复原算法

在使用全天空成像仪对天空进行观测时,由于该设备结构的特点导致采集的云图信息缺失和图形球面畸变,使全天空观测产生误差,为此提出一种全天空云图图像复原算法.针对地基云图的噪声和畸变特点,利用双线性插值收缩图像修复算法对地基云图中固定区域噪声进行复原;然后提出云图遮光带运动预测插值算法和改进型统计扇形插值云图畸变矫正算法,对云图中的遮光带和球面畸变进行图像复原,最终完成对地基云图的修复.实验结果表明,该算法具有普适性,可以更好地复原云图所携带的天空信息.

合肥和东南沿海地区云分布统计特征

利用全自动观测仪器Total Sky Imager880统计得到了内陆典型地区合肥和东南沿海地区云量随时、月和季节变化统计特征,以及无云视线概率(P_(CFLOS))随小时和仰角变化的统计特征.合肥地区年平均云量在中午偏多,早上和傍晚偏少;东南沿海云量随时间变化与合肥地区云量随时间变化趋势相反;一般春夏两季云量比秋冬两季要多,合肥地区月平均云量在50%～88%之间变化,东南沿海月平均云量在40%～55%左右;合肥地区季节平均P_(CFLOS)最大不超过0.35,而东南沿海月平均P_(CFLOS)最大达到0.7.

基于晴空阈值法的全天空红外图像云量计算

为提高新疆戈壁地区云的自动化观测水平,基于全天空红外成像仪(WSIRCMS)获取的红外辐射图像,利用辐射传输模式SBDART分析了仪器测量波段对有云无云状况的敏感性并构建了拟合方程,同时利用典型季节的晴空辐射样本拟合了晴空曲线并统计形成了晴空阈值,最后利用统计晴空阈值对全天空红外辐射图像进行云像素识别和总云量计算。将不同季节总云量计算结果同人工观测结果对比验证表明:观测时段算法计算总云量和人工观测总云量差值在±2成以下的概率均在80%以上,说明该方法具有较高的准确度和较强的实用性,在观测业务中具有较好的应用前景。

基于地基云图分析的光伏功率预测系统设计

光伏发电具有波动性和间歇性。直接导致输出功率的波动。从而给光伏电站输出功率预测带来巨大困难。传统的基于物理和统计模型。结合数值天气预报的光伏功率预测技术在遇到因云遮挡而导致光伏功率骤然下降的情况下。预测结果具有滞后性。文章在研究基于地基云图观测图像数据在线采集分析方法的基础上。通过云团识别、云遮挡预测、畸变校正与投影变换以及与光电转换模型、云强迫分析模型集成等关键技术环节，提出基于云图图像分析光伏电站输出功率预测系统的设计方法，理论分析和数据分析证明该方法对1h内或2～4h的光伏短期功率预测可以获得理想的精度，并具有广泛的适用性。

基于地基云图的云跟踪与太阳辐照度超短期预报方法研究

太阳辐照度是影响光伏发电的最直接气象因素。云量对太阳辐照度有重要影响。全天空成像仪(total sky imager,TSI)可客观、自动地对其进行观测。基于甘肃省金昌地区TSI-880地基云图进行云跟踪预报与太阳辐照度预报方法研究。首先进行云识别与云量反演;计算云运动的速度矢量、使用平流输送法预报云图。使用最小二乘法拟合晴空太阳辐照度数据,建立金昌地区晴空太阳辐照度模型;基于观测范围内的云透射率和云量构建线性回归关系,根据回归系数和预报云量进行辐射预报。选择晴间多云的天气进行云量反演与太阳辐照度预报,晴间多云时的云量和云透射率呈显著的负相关关系,相关系数为-0.81(显著性水平α=0.01),可实现5 min太阳辐照度预报。研究结果表明,结合地基云图能够有效预报云移动变化造成的辐射跳变过程。

全天空成像仪云量计算方法的改进

全天空成像仪(total sky imager 440,TSI-440)可以实现白天全天空云量的持续自动监测,时空分辨率较高,得到的云量计算结果更精确。首先介绍了TSI-440的基本原理和资料格式,并基于太湖地区2008年5—10月的TSI-440资料及无锡站地面观测资料,采用统计方法详细地分析了不同天气情况下图像的成像特征及云量的计算误差。结果发现:图像的成像特征与能见度密切相关,红蓝比值随着能见度的减小而增大。另外,仪器在处理阴天图像及复杂天空(多云)图像时,易造成一定的云量计算误差。针对上述问题,本文通过直方图分析,重新选定了红蓝比阈值(晴空点阈值0.62,云点阈值0.66),基于新阈值计算的云量结果较仪器自带的处理结果更为准确,减小了因天气状况不同而产生的云量计算误差。

基于全视野数字图像的能见度估算方法

基于全视野数字图像的能见度估算方法是将全视野图像大气透射率与大气能见度通过曲线拟合方法建立联系,得到估算模型进行能见度估算。首先通过历史全视野图像和对应时刻的大气能见度建立样本数据集,再利用暗原色先验理论获取全视野图像大气透射率,通过多项式拟合方法建立离散样本数据集中大气透射率与对应时刻大气能见度的关系,即全视野图像能见度估算模型,最终将所需估算时刻的数字图像输入估算模型进行能见度估算,得到大气能见度数值。结果表明:建立的基于全视野数字图像能见度估算模型在环境光照均匀时大气能见度估算值与能见度实测值有较好的一致性,可作为前向散射仪的补充观测方法,弥补其采样存在的局限性。

基于特征算法的塔式光热电站镜场云识别技术研究

地表太阳辐照度是塔式光热电站稳定运行的关键影响因素。针对电站镜场云层遮挡会影响地表辐照度数值,带来设备安全与集热量之间的矛盾问题,利用全天空成像仪对镜场上空云层进行实时监测。结合Otsu、Surf和HOG算法,提出颜色、边缘和纹理组合视觉特征算法。根据真实采集云层图像对所提组合算法与单一算法进行准确率对比分析。结果表明,组合算法对各类云状识别准确率远高于单一算法,验证了所提方法的有效性和优越性。

香河站太阳辐射识别晴空方法的评估

根据位于华北平原的重污染站点——香河5年的分钟级别地表太阳辐射和人工订正的全天空成像仪数据,对21种晴空识别(CSD)方法进行了评估:晴空识别准确率较高的方法云天识别准确率较低,反之亦然;由于CSD方法采用的参数阈值不适用于污染情况,当气溶胶含量增加时,识别准确率呈下降趋势.研究结果显示,利用太阳辐射数据识别晴空的方法在高污染地区使用时需进行改进.

合肥董铺岛目测云量统计及其与仪器测量资料的对比

利用合肥董铺岛1999～2004年目测的云量测量资料,统计分析了年、季、月总云量的平均和概率分布。结果表明：夏季云量偏多,平均每天有80%,秋季云量最少,平均每天不足50%,十一月份的无云天为全月的25%,六月份100%云量的天数占全月的57%。这可能与本地区雨季和下垫面的影响及东亚季风有关。同时对目测与全天空成象仪在2004年4月～2005年4月的所测云量资料作了相关性分析,两者测量的月总云量的相关系数都大于0．75,但仪器对大气层水汽和气溶胶等悬浮粒子(即雾气)真实的识别性不够,两者之间平均约有1%～7%的差异。