太陽エネルギー予測応用のための時間的に一貫性のある画像ベース太陽追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Paletta Quentin; Lasenby Joan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200884575951 整理番号：21P0065128

太陽エネルギー予測応用のための時間的に一貫性のある画像ベース太陽追跡アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Temporally Consistent Image-based Sun Tracking Algorithm for Solar Energy Forecasting Applications

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発行年： 2020年12月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年10月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

放射照度予測を改善することは,エネルギーミックスにおける太陽のシェアをさらに増加させるのに重要である。短時間スケールで,地上の魚眼カメラを用いて,発電の局所的変動を引き起こす雲変位を捉えた。太陽放射の殆どは太陽から直接来るので,現在の予測手法は雲被覆動力学を解釈するための参照として画像内の位置を使用する。しかし,既存のSun追跡法は,外部データとカメラのキャリブレーションに依存し,デバイスへのアクセスを必要とする。これらの限界に取り組むために,本研究では,画像ベースSun追跡アルゴリズムを導入し,画像中のSunを可視化し,過去の観測からその日毎軌道を補間する。SIRTAの研究室において1年にわたって収集した一連の天空画像に関する方法を検証した。実験結果は,提案方法が画像サイズの1%以下の平均絶対誤差でロバスト滑らかなSun軌道を提供することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

太陽光発電 , 放射,大気光学

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