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光伏发电技术 ★ 5.0

基于改进Pix2PixHD图像恢复的二级光伏发电预测

Second-Level Photovoltaic Power Forecasting Based on Improved Pix2PixHD Image Restoration

作者 Xiangjian Meng · Xinyu Shi · Yanzheng Zhu · Feng Gao · Chenghui Zhang
期刊 IEEE Transactions on Industrial Informatics
出版日期 2025年7月
技术分类 光伏发电技术
相关度评分 ★★★★★ 5.0 / 5.0
关键词 光伏发电功率预测 云覆盖 改进Pix2PixHD算法 虚拟云图像 高精度预测
语言:

中文摘要

光伏(PV)发电厂输出剧烈波动的根本原因是云层覆盖导致的地面辐照度突变。为提高云层覆盖条件下光伏功率预测的准确性,本文提出一种基于改进Pix2PixHD图像修复算法的光伏发电厂秒级功率预测方法。首先,运用牛顿 - 拉夫逊法,根据实际布局构建光伏电站模型。其次,深入探究逆变器输出的光伏功率数据特征,分析光伏功率与辐照度之间的映射关系。通过描述云层的形状、厚度和移动方向,构建虚拟云图以表示云层覆盖(功率损失)情况。随后,使用Canny边缘检测器对虚拟云图进行预处理,再利用改进的Pix2PixHD图像修复算法对处理后的有缺陷虚拟云图进行修复。最后,基于光伏功率、辐照度与虚拟云图像素值之间的线性关系,实现秒级高精度光伏功率预测。

English Abstract

The fundamental cause of severe output fluctuations in photovoltaic (PV) power plants is the abrupt change in ground irradiance due to cloud cover. To enhance the accuracy of PV power forecasting under cloud cover conditions, this article proposes a second level power forecasting method for PV power plants based on an improved Pix2PixHD image restoration algorithm. First, the PV plant model is constructed based on the actual layout by applying Newton Raphson method. Second, the data characteristics of PV power output from the inverters are deeply explored to analyze the mapping relationship between PV power and irradiance. A virtual cloud image is constructed to represent the cloud cover (power loss) situation by describing the shape, thickness, and movement direction of the clouds. Subsequently, the virtual cloud images were preprocessed using the Canny edge detector, followed by restoration of the processed defective virtual cloud images using the Improved Pix2PixHD image restoration algorithm. Finally, a high-precision PV power forecasting at second level is achieved based on the linear relationship between PV power, irradiance, and pixel values of the virtual cloud image.
S

SunView 深度解读

从阳光电源的业务视角来看,这项基于改进Pix2PixHD图像修复算法的秒级光伏功率预测技术具有重要的战略价值。该技术通过虚拟云图构建和深度学习算法,直击云层遮挡导致的功率波动这一行业痛点,为我们的智能光伏解决方案提供了新的技术路径。

对于阳光电源的逆变器业务而言,秒级预测精度的提升意味着可以在硬件层面实现更精准的MPPT控制和功率调节响应。这与我们的1+X模块化逆变器技术形成良好互补,能够在云层快速移动场景下实现更优的发电效率。同时,该技术对储能系统的价值更为显著——精确的秒级功率预测可优化储能系统的充放电策略,减少因预测偏差导致的频繁调节,延长电池寿命并提升系统经济性。

从技术成熟度评估,该方法基于牛顿-拉夫逊法的电站建模和图像处理技术结合较为新颖,但实际应用仍面临挑战:虚拟云图构建需要高质量的实时气象数据支撑;深度学习模型的训练需要大量标注数据;不同地理环境下的算法泛化能力有待验证。

对阳光电源的机遇在于,可将此技术整合到iSolarCloud智慧光伏云平台中,形成"硬件+软件+算法"的差异化竞争优势。建议优先在大型地面电站和工商业分布式项目中试点验证,结合我们丰富的逆变器运行数据积累,快速迭代优化算法模型,抢占智能预测技术的制高点,为源网荷储一体化解决方案提供核心技术支撑。