基于云层图像的塔式太阳能热发电能量预测方法

【摘要】：提出一种应用于塔式太阳能热发电系统的云层图像识别与运动检测方法,动态预测云层移动对系统热发电能量的影响。该方法利用小波维纳滤波对工业相机实时采集的天空图像进行降噪处理,基于Lab空间边缘检测算法识别天空图像中的云层,结合CSIFT匹配特征点计算得到云层运动速度和方向,并通过云层、太阳、镜场间的相对位置关系实时分析和预测系统热发电能量受云层运动的影响。实验结果表明,该方法的预测实时性和准确性均满足要求,具有较高的工程应用价值。 【作者单位】： 浙江大学智能系统与控制研究所;浙江中控太阳能技术有限公司;
【关键词】： 云层图像识别 云层运动特性检测 热发电能量预测 小波维纳滤波 Lab空间边缘检测 CSIFT特征匹配
【基金】：国家自然科学基金(61273100)
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言塔式太阳能热发电是大型太阳能发电中最为经济的发电形式[1],由大规模定日镜场将太阳光聚焦到中央高塔上的集热器来进行集热发电。聚光集热系统的平稳运行受到多种因素影响,其中云层遮挡是重要因素之一。云层遮挡导致集热器接收的能量骤降骤升,热应力的突然变化将对集热

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