研究目的
提出两种利用人工神经网络（ANN）的方法，无需云检测技术，即可根据天空图像提前1至5分钟预测全球水平辐照度。
研究成果
所提出的方法利用人工神经网络和天空图像的颜色信息，在预测精度上与现有方法相当，且具有所需仪器成本更低、计算量更小的优势。在所提出的方法中，采用四轴结构的单步预测法是最具实用价值的方案。
研究不足
由于测量持续时间和采样点覆盖的天空区域有限，随着预测分钟数的增加，预测精度会下降。这些方法适用于短期预测（提前1至数分钟）。
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基于天空图像与人工神经网络的太阳辐照度预测方法
DOI：10.1016/j.renene.2018.11.056
期刊：Renewable Energy
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
为减缓全球变暖，推广可再生能源技术至关重要。太阳能作为最具前景的可再生能源之一，可通过光伏发电系统转化为电能。无论光伏系统是否并网，预测近期全球太阳辐射量都有助于平衡电力供需。本研究提出两种利用人工神经网络（ANN）从天空图像提前1至5分钟预测水平总辐照度的方法，且无需云层检测技术。现有方法通常通过天空照片检测云层，而本方法仅利用图像中有限采样点的色彩信息。这两种方法能以微小偏差捕捉太阳辐照度的波动趋势，其最小均方根误差均为143瓦/平方米，与现有预测技术相当。同时，相比现有方法，本方案所需处理的图像数据量大幅减少。
作者：
Jane Oktavia Kamadinata，Tan Lit Ken，Tohru Suwa
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