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，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.

全天空成像仪的创新点

创新点 ①采用云图拼接技术获取全天象云图，既减轻了鱼眼镜头所产生的畸变对云图质量的影响，又能实现对重点云图的单独存储和分析。 ②拼接技术与太阳避让相结合，获取无遮挡全天象图。 ③拍摄顺序优化、减少图像冗余、无缝拼接。 ④探索云图分类方法，实现云图自动分类。 四、技术关键和主要技术指标 ①云台装置的位置控制 为了实现定位的准确稳定，要求云台传动和控制装置的定位。本作品通过0.9℃步进电机配合机械传动和优化算法来实现。 ②拍摄轨迹规划的完整性与周密性 避让太阳且保证正常拍摄；保证无缝拼接且尽量减少图像冗余。 ③全天空图像无损无缝拼接的实现 必须根据图像序列设计拼接算法以生成高质量的可靠云图资料，无遮挡全自动天空成像仪报价，实现序列云图的拼接。 ④云图的自动分类识别效果 除特征明显的典型云类外，存在大量特征较为模糊的云系，其灰度和纹理特征非常复杂。因此要求有适合于地基云图的图像分割和云图云状的分类方法。目前本作品对典型云图的识别率已达80% 

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，无遮挡全自动天空成像仪厂家，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，无遮挡全自动天空成像仪，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，无遮挡全自动天空成像仪asi，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，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°。

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