全天空成像仪，主要有两部分组成

全天空成像仪，主要有两部分组成，一部分是扫描式红外成像仪(SIRIS-1)，其结构由热红外测温传感器、地面温湿度传感器、水平和俯仰旋转平台和控制箱等组成，红外测温传感器用于感应8~14 μm波段大气向下红外辐射，系统响应时间为120 ms，温度分辨率为0.1℃。距离比S=34：1，系统结构如图 1a所示(谭涌波等，2005；胡树贞等，2012)，另一部分为双站可见光成像仪，采用一对相机置于水平和俯仰可旋转的云台中，两个云台相距60 m，图像采集传感器视场角为54°，图像分辨率为44万像素，低照度为0.1 LX。旋转云台采用一体化高速球机，EKO全天空成像仪asi，球机旋转角范围，水平角为0°~360°，俯仰角为0°~93°，球机预置位重复精度小于0.05°。

全天空成像仪的起源

随着自然科学的发展，云况的观测正持续被重视。在早期，对于云况的观测，需要操作做人员通过肉眼观测，并手动记录观测结果，而且观测结果和实际情况存在很大差异。而全天空成像仪替代了人工观测，实现了无人值守的对天空全天候自动实时观测，降低了人力成本、提高观测精度。

采用了180°超广角、高分辨率、全彩传感器，能够全自动实时记录全天空云况信息，并通过的图像AI识别技术及高速云检测计算模型，EKO全天空成像仪，高速准确的计算云量信息，进而实现光伏产能预测和光电评估。通过标准网卡接入互联网，并通过网络将数据传送到服务器或者监控电脑上。

基于XGB算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测

吸热器是塔式太阳能热发电站的中心设备，但云层短时间的遮挡和离开会使吸热器接收的太阳直接辐射(DNI)发生随机波动，造成吸热器表面受热发生剧烈变化，会影响塔式太阳能热发电站的安全运行.本文提出了一种基于极值梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGB)算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测方法.通过使用基于太阳位置的全天空成像仪标定方法，EKO全天空成像仪厂家，完成全天空成像仪的姿态校正和畸变矫正;对晴空背景参数进行拟合并建立晴空库，为云层的检测提供基础;通过对太阳及其临近区域进行插值修复，使1 min内的DNI预测成为可能;根据云的运动矢量，利用外推法得到未来云层可能会遮挡太阳的图像点，并提取图像特征，用于基于XGB算法的超短期DNI预测模型的训练，利用训练后的模型完成超短期DNI预测.

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