論文の概要: Computational Imaging for Long-Term Prediction of Solar Irradiance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12016v1
• Date: Wed, 18 Sep 2024 14:29:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 17:24:06.770768
• Title: Computational Imaging for Long-Term Prediction of Solar Irradiance
• Title（参考訳）: 太陽放射の長期予測のための計算イメージング
• Authors: Leron Julian, Haejoon Lee, Soummya Kar, Aswin C. Sankaranarayanan,
• Abstract要約: グリッドに接続された太陽光発電システム間でのエネルギーのスケジュールと割り当てには,クラウド移動のリアルタイム予測が必要である。 それまでの作業では、空の広角視野を用いた雲の動きを監視していた。 我々は,空の広い角度の空間分解能を視野に届けるカタディオプトリシステムの設計と展開を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.339647548237838
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The occlusion of the sun by clouds is one of the primary sources of uncertainties in solar power generation, and is a factor that affects the wide-spread use of solar power as a primary energy source. Real-time forecasting of cloud movement and, as a result, solar irradiance is necessary to schedule and allocate energy across grid-connected photovoltaic systems. Previous works monitored cloud movement using wide-angle field of view imagery of the sky. However, such images have poor resolution for clouds that appear near the horizon, which reduces their effectiveness for long term prediction of solar occlusion. Specifically, to be able to predict occlusion of the sun over long time periods, clouds that are near the horizon need to be detected, and their velocities estimated precisely. To enable such a system, we design and deploy a catadioptric system that delivers wide-angle imagery with uniform spatial resolution of the sky over its field of view. To enable prediction over a longer time horizon, we design an algorithm that uses carefully selected spatio-temporal slices of the imagery using estimated wind direction and velocity as inputs. Using ray-tracing simulations as well as a real testbed deployed outdoors, we show that the system is capable of predicting solar occlusion as well as irradiance for tens of minutes in the future, which is an order of magnitude improvement over prior work.
• Abstract（参考訳）: 太陽の雲による隠蔽は、太陽発電における主要な不確実性の源の1つであり、太陽エネルギーを一次エネルギー源として広く利用することに影響を与える要因である。 雲の動きをリアルタイムに予測し、その結果、グリッドに接続された太陽光発電システム間でのエネルギーのスケジュールと割り当てには太陽放射が必要である。 それまでの作業では、空の広角視野を用いた雲の動きを監視していた。 しかし、このような画像は地平線付近に現れる雲の解像度が低く、太陽閉塞の長期予測の有効性を低下させる。 具体的には、長期間にわたって太陽の衝突を予測するためには、地平線に近い雲を検出し、その速度を正確に推定する必要がある。 このようなシステムを実現するために,一様空間分解能の広角画像を視野に配置するカタディオプトリシステムの設計と展開を行った。 より長い時間的地平面上での予測を可能にするため、推定風向と速度を入力として、画像の時空間スライスを慎重に選択したアルゴリズムを設計する。 レイトレーシングシミュレーションと実際のテストベッドを屋外に配置することにより、太陽の遮蔽だけでなく、将来の数十分間の照射も予測できることが示され、これは以前の作業よりも大幅に改善されている。

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