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【24h】

太陽光発電に起因する短周期変動予测: 日射強度変動予測に用いる全天雲画像データの検討

机译:光伏发电引起的短周期变化预测:用于对太阳辐射强度波动预测的全部ACAME图像数据的检查

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摘要

ローカル電圧の調整や需給調整を考慮した時間帯における日射強度変動予測手法の確立のため,全天雲画像を用いた雲量算出ならびに雲の移動時間推定を用いた日射強度予測の検討を行った。本論文の主な内容は以下の通りである。(1)雲画像解析から求めた日射強度と実測値にはある程度の相関関係が確認された。(2)日射強度推定に用いる雲画像の彩度データの他に,明度データを用いて推定日射強度の補正手法を提案し,日射強度の変化量予測の誤差は26.7%から11.9%にまで改善できた。(3)本手法の汎用性を確認するために,予測対象地点を変更し,同様の検討を試みた。日射強度の変化量予測の誤差は29.5%と若干多い結果となった。そこで,雲量の変化を考盧する手法を提案し,日射強度変化の予測誤差は29.5%から15.8%にまで改善できた。以上の結果から,全天雲画像を用いて日射強度予測の適用可能性が確認できた。今後は,細かな雲量ならびに速度変化を考慮し,更なる予測精度の向上を図ると共に,太陽光発電に起因する短周期の出力変動予測手法の開発を進めていくことにより,より高効率な太陽光宪電の活用が期待でさる。
机译:为了在考虑局部电压和调整的调整的调整的时区以建立一个太阳辐射强度波动的预测方法,我们研究了使用所有诸天标记使用的移动时间估计图像和太阳辐射强度预测云量计算的量云。本文的主要内容如下。 (1)一定的相关性被证实在太阳辐射强度和从云图像分析得到的测量值。 (2)除了用于太阳能辐射强度估计云图像的饱和度数据,我们提出估计太阳辐射强度的校正方法,使用亮度数据,和太阳辐射强度的变化量的误差,提高从26.7%至11.9 %,做到了。 (3)为了确认本方法的通用性,我们改变了所预测的目标点,并试图在同一研究。在太阳辐射强度的变化的变化的误差导致29.5%稍大量。因此,我们提出了考虑云体积的变化的方法,并且太阳辐射强度的变化从29.5%提高到15.8%的预测误差。从上述结果,可以确认太阳辐射强度的预测使用总天图像的适用性。在将来,如果考虑细云和速度的变化,我们将进一步提高预测精度,并制定一个短周期输出变动预测方法,由于太阳能发电,更高效的太阳预计使用光学的电气应用。

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