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基于卷积自编码器的天空图像预测模型用于太阳能光伏发电功率预测( Sky Image Prediction Model Based on Convolutional Auto-encoder for Minutely Solar PV Power Forecasting )
Y Fu H Chai Z Zhen F Wang JPSPS Catalao
对单个光伏电站出力的精确分时尺度预测依赖于对云分布的准确预测，云分布会导致光伏发电量的剧烈波动。精确的云分布信息主要通过地面全天空成像仪来实现，然后通过天空图像预测来实现未来云的分布。在以往的研究中，传统的数字图像处理技术(DIPT)被广泛应用于天空图像的预测。但是DIPT有两个不足：输入的时空信息相对有限和图像的线性外推。第一个缺陷使输入的时空信息不够丰富，而第二个缺陷从一开始就造成预测误差。针对这两个不足，利用二维CAEs和三维CAEs的时空特征提取能力，提出了基于卷积自动编码器(CAE)的天空图像预测模型。对于二维CAEs和三维CAEs分别给出了4种体系结构。为了验证所提模型的有效性，引入了两种典型的DIPT方法，包括粒子图像测速(PIV)和傅立叶相位相关理论(FPCT)来建立基准模型。此外，还设置了5个不同的场景，结果表明，所提出的模型在所有场景中都优于基准模型。
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