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구름 덮개 데이터는 주로 인간 관찰자가 기록합니다. 이 전통적인 방법은 주관적인 판단으로 인해 큰 오류를 일으키고 시간 및 공간 해상도가 낮습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 하늘 카메라로 얻은 하늘 이미지를 사용하여 구름 량을 계산하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 임계 값을 사용하여 하늘 이미지에서 구름 픽셀을 감지합니다. 여기서 구름과 10 점 척도의 총 픽셀 비율은 구름 덮개로 식별됩니다. 계산 된 구름 량은 물리적 모델을 사용하여 일사량 데이터로 변환됩니다. 그런 다음 계산 된 ...

구름 덮개 데이터는 주로 인간 관찰자가 기록합니다. 이 전통적인 방법은 주관적인 판단으로 인해 큰 오류를 일으키고 시간 및 공간 해상도가 낮습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 우리는 하늘 카메라로 얻은 하늘 이미지를 사용하여 구름 량을 계산하는 알고리즘을 개발했습니다. 이 알고리즘은 임계 값을 사용하여 하늘 이미지에서 구름 픽셀을 감지합니다. 여기서 구름과 10 점 척도의 총 픽셀 비율은 구름 덮개로 식별됩니다. 계산 된 구름 량은 물리적 모델을 사용하여 일사량 데이터로 변환됩니다. 그런 다음 계산 된 운량 데이터를 입력으로 적용하여 10 분 앞의 일사량을 예측합니다. 기계 학습을 사용한 예측 모델은 맑은 하늘, 흐린 하늘, 흐린 하늘의 세 가지 하늘 조건에서 일사량을 예측하는 데 적용됩니다. 마지막으로, 예측 기술 (FS)을 평가 지표로 사용하여 결과를 지속성 모델과 비교합니다.

Abstract ▼ AI-Helper

Cloud cover data are predominantly recorded by human observers. This conventional method causes large errors due to subjective judgments and has low temporal and spatial resolutions. To address these problems, we developed an algorithm to calculate the cloud cover using a sky image obtained with a s...

Cloud cover data are predominantly recorded by human observers. This conventional method causes large errors due to subjective judgments and has low temporal and spatial resolutions. To address these problems, we developed an algorithm to calculate the cloud cover using a sky image obtained with a sky camera. This algorithm uses a threshold value to detect the cloud pixels on the sky image, where the ratio of the cloud and total pixels on a ten-point scale is identified as the cloud cover. The calculated cloud cover is converted into solar radiation data using a physical model. Then, the calculated cloud cover data is applied as an input to forecast solar irradiance for 10-min ahead. The forecasting model using machine learning is applied to predict solar irradiance in three sky conditions: clear sky, cloudy sky, and overcast sky. Finally, the result is compared with the persistence model using forecasting skill (FS) as an evaluation metric.