一种基于地基云图强度分层的云团提取方法
【专利摘要】本发明提供一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，所述方法包括以下步骤：对地基云图进行强度分层；对强度分层得到的色斑图进行云团提取。本发明提供的基于地基云图强度分层的云团提取方法，该方法具有很好的普适性，能够很好的提取出受雾霾影响的全天空地基云图的云团。且可以准确预测未来四小时由于光伏电站周围云量变化和遮挡，提高了光伏超短期功率预测的精度。
【专利说明】
—种基于地基云图强度分层的云团提取方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种提取方法，具体涉及一种基于地基云图强度分层的云团提取方法。
【背景技术】
[0002]随着近年来大规模光伏电站接入电网，对光伏电站的输出功率进行准确预测，能为电力调度提供重要的决策支持，能够统筹安排常规电源和光伏发电的协调配合，有效的降低电力系统运行成本，使得光伏资源得到充分的利用，从而获得更大的经济效益和社会效益。但是光伏发电系统的输出功率很大程度上决定于光伏面板所能接收到的太阳辐射量，容易受到天气因素的影响，因而具有间歇性、波动性和随机性的缺点，从而造成其输出功率不稳定且难以预测。这一缺点不仅影响了电能质量，甚至会影响整个电力系统的稳定性。由于受到雾霾天气的影响，使用全天空成像仪对云团进行采集时，由于雾霾对光线的影响，导致云团图像的退化，从而为全天空云图的云团提取带来了一定的难度，进而给基于地基云图的光伏预测模型带来了很大的预测误差。为受不同气象环境影响，在云图成像时，其色彩也会不同，有的偏亮，有的过暗，有的对比度高，有的则低。为了实现对云状准确识别，就需要有针对性的选择云图处理算法，这就使得云状识别算法的普适性被降低。
[0003]由于受到雾霾天气的影响，使用全天空成像仪对云团进行采集时，由于雾霾对光线的影响，导致云团图像的退化，从而为全天空云图的云团提取带来了一定的难度，进而给基于地基云图的光伏预测模型带来了很大的预测误差。
【发明内容】
[0004]为准确预测未来四小时由于光伏电站周围云量变化和遮挡，所引起的辐射衰减而导致的光伏电站发电功率瞬时下降，以提高光伏超短期功率预测的精度，本发明提供一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，该方法具有很好的普适性，能够很好的提取出受雾霾影响的全天空地基云图的云团。
[0005]为了实现上述发明目的，本发明采取如下技术方案:
[0006]本发明提供一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，所述方法包括以下步骤:
[0007]步骤1:对地基云图进行强度分层；
[0008]步骤2:对强度分层得到的色斑图进行云团提取。
[0009]所述步骤I包括以下步骤:
[0010]步骤1-1:确定地基云图对应的灰度图中的灰度值f(x，y)；
[0011]步骤1-2:对地基云图进行强度分层。
[0012]所述步骤1-1中，不同层地基云图的图像密度用三维函数(x，y，f(x，y))表示，其中X和y决定地基云图对应的灰度图中像素值的位置，f(x，y)为地基云图对应的灰度图中的灰度值，设灰度图的灰度级为[0，Lmax-1], Lmax为灰度级最大值，使Itl表示黑色级，Im代表白色级；假设垂直于强度轴的P个平面分别定义为I1, I2,…，lp，其中O < P < Lmax-1 ;则P个平面将灰度级分为P+1个强度间隔V1, V2, -,Vk,…，Vp+^则 f(x，y)表示为:
[0013]f(x,y) = ck,f(x,y) e Vk (I)
[0014]其中，ck为强度间隔Vk的第k级强度有关的颜色。
[0015]步骤1-2:设定间隔层数Ps，灰度直方图中的极小值点序列按灰度从小到大排序，设极小值点序列总数为PM，则有:
[0016](I)当Pl = (Pm-1)时，表示地基云图的云状特征与强度分层相吻合，则直接对地基云图进行强度分层；
[0017](2)当1\〈 (Pm-1)时，表示地基云图的云状特征的细化度高于强度分层数，对云状特征进行粗化，此时在极小值点序列中选出(Pdl)个灰度区间较大的极小值点进行强度分层；
[0018](3)当I\>(PM-1)时，表示地基云图的云状特征细化度小于强度分层数，在极小值序列中选择灰度区间较大的两极值间均匀的补充(PfPM+l)点。
[0019]所述步骤2中，基于OTUS图像分割算法对强度分层得到的色斑图进行云团提取。
[0020]设地基云图对应的灰度图的灰度级为L，L e [O, LmaJ，灰度值为i的像素数为Iii
个，则总的像素数为N h，则各灰度值出现的概率为巧=I,用灰度阈值T将地基云图1:1N
分成背景图像CBb和目标图像CB。，且有CBb e {1，…，T}，CBQ e {T+1，…，L};则背景图像和目标图像发生的概率分别表示为:
【权利要求】
1.一种基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:所述方法包括以下步骤: 步骤1:对地基云图进行强度分层； 步骤2:对强度分层得到的色斑图进行云团提取。
2.根据权利要求1所述的基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:所述步骤I包括以下步骤: 步骤1-1:确定地基云图对应的灰度图中的灰度值f(x，y)； 步骤1-2:对地基云图进行强度分层。
3.根据权利要求2所述的基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:所述步骤1-1中，不同层地基云图的图像密度用三维函数(x，y，f(x，y))表示，其中x和y决定地基云图对应的灰度图中像素值的位置，f(x, y)为地基云图对应的灰度图中的灰度值，设灰度图的灰度级为[O，Lmax-1]，Lmax为灰度级最大值，使Itl表示黑色级，V1代表白色级；假设垂直于强度轴的P个平面分别定义为I1, I2,…，1P，其中O < P < Lmax-1 JiJP个平面将灰度级分为P+1个强度间隔V1, V2,…，Vk,…，VP+1，则f (X，y)表示为:
f(x, y) = ck, f (x, y) e Vk (I) 其中，ck为强度间隔Vk的第k级强度有关的颜色。
4.根据权利要求2所述的基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:步骤1-2:设定间隔层数Ps，灰度直方图中的极小值点序列按灰度从小到大排序，设极小值点序列总数为PM，则有: (1)当I\=(Pm-1)时，表示地基云图的云状特征与强度分层相吻合，则直接对地基云图进行强度分层； (2)当1\〈(Pm-1)时，表示地基云图的云状特征的细化度高于强度分层数，对云状特征进行粗化，此时在极小值点序列中选出(PJl)个灰度区间较大的极小值点进行强度分层； (3)当I\>(PM-1)时，表示地基云图的云状特征细化度小于强度分层数，在极小值序列中选择灰度区间较大的两极值间均匀的补充(PfPM+l)点。
5.根据权利要求1所述的基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:所述步骤2中，基于OTUS图像分割算法对强度分层得到的色斑图进行云团提取。
6.根据权利要求5所述的基于地基云图强度分层的云团提取方法，其特征在于:设地基云图对应的灰度图的灰度级为L，L e [O, Lmax],灰度值为i的像素数为Iii个，则总的像素数为# = ，则各灰度值出现的概率为€=1，用灰度阈值T将地基云图分成背景图像 仁INCBb和目标图像CB。，且有CBb e {1，…，T}，CBtl e {T+1，…，L};则背景图像和目标图像发生的概率分别表示为:
T
Σ ni T =C2)
N
其中，0^和COci分别为背景图像和目标图像发生的概率； 背景图像和目标图像的平均灰度值分别表示为:
其中，μB和μ ^分别为背景图像和目标图像的平均灰度值； 背景图像和目标图像的类间方差G(T)表示为: G ⑴一U B。B+ 卩 O。O (6) 于是，满足I卩的灰度阈值T为分割目标图像和背景图像的最佳阈值，根据最佳阈值即可完成地基云图的图像分割，进而实现云团提取。
【文档编号】G06T7/00GK104166999SQ201410407141
【公开日】2014年11月26日 申请日期:2014年8月18日 优先权日:2014年8月18日
【发明者】朱想, 周海, 崔方, 程序, 丁杰, 曹潇, 陈志宝, 王知嘉, 周强, 丁宇宇, 谭志萍, 于炳霞, 丁煌 申请人:国家电网公司, 中国电力科学研究院, 国网甘肃省电力公司