基于XGB算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测

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吸热器是塔式太阳能热发电站的核心设备,但云层短时间的遮挡和离开会使吸热器接收的太阳直接辐射(DNI)发生随机波动,造成吸热器表面受热发生剧烈变化,会影响塔式太阳能热发电站的安全运行.本文提出了一种基于极值梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGB)算法及全天空成像仪图像的超短期DNI预测方法.通过使用基于太阳位置的全天空成像仪标定方法,完成全天空成像仪的姿态校正和畸变矫正;对晴空背景参数进行拟合并建立晴空库,为云层的检测提供基础;通过对太阳及其临近区域进行插值修复,使1 min内的DNI预测成为可能;根据云的运动矢量,利用外推法得到未来云层可能会遮挡太阳的图像点,并提取图像特征,用于基于XGB算法的超短期DNI预测模型的训练,最后利用训练后的模型完成超短期DNI预测.
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