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基于高分辨率航拍影像的表后分布式光伏面板分类识别与估算
Classified Identification and Estimation of Behind-the-Meter Distributed Photovoltaic Panels Using High-Resolution Aerial Imagery
Kangping Li · Mingkai Gong · Zhenghui Li · Chunyi Huang · IEEE Transactions on Industry Applications · 2024年4月
户用分布式光伏装机量的持续增长给配电网的运行带来了巨大挑战。利用高分辨率航空影像识别分布式光伏是一种很有前景且低成本的提高分布式光伏可见性的方法。现有研究通常建立统一的识别模型，在实际应用中，该模型无法对不同类型的分布式光伏实现令人满意的识别效果。为此，本文提出一种分类识别与估算方法，以准确获取广域范围内已安装光伏板的位置和规模。首先，采用 K 均值算法对不同规模和安装场景下的光伏板图像进行聚类。针对每个聚类，使用 U-net 构建识别模型，并采用焦点损失函数，以更好地识别微小尺寸的光伏板。其次...
解读: 该航拍影像识别技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过深度学习自动识别表后分布式光伏装置，可为SG系列逆变器的区域部署规划提供精准数据支撑，优化MPPT算法在复杂遮挡场景下的适配性。容量估算功能可辅助PowerTitan储能系统进行区域级配置优化，实现源网荷储协同调度。...
基于分类的空间插值法的区域分布式光伏功率预测太阳辐照度插值
Categorical Spatial Interpolation of Solar Irradiance for Regional Distributed Photovoltaic Power Forecasting
Chenglong Ruan · Kangping Li · Zhenghui Li · Chunyi Huang 等5人 · IEEE Transactions on Sustainable Energy · 2025年4月
高空间分辨率太阳辐照度预报数据对区域分布式光伏发电预测至关重要。现有插值方法在云量变化等复杂天气下因局部辐照突变易产生较大误差。本文提出一种分类空间插值方法，通过自适应阈值将卫星短波辐射图像转化为二值辐照图，并训练3D U-net模型预测各网格未来辐照类别概率。概率图动态引导两个并行插值过程：分别利用晴空与多云区域站点数据，最终通过概率加权融合确定辐照值。真实数据案例验证了该方法的有效性与优越性。
解读: 该分类空间插值技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台和区域级储能系统调度具有重要应用价值。通过3D U-net模型实现高精度区域辐照预测，可直接应用于：1）PowerTitan大型储能系统的多时间尺度功率预测与充放电策略优化，提升储能参与电网调度的经济性；2）SG系列逆变器集群的区域功率预...