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申请/专利权人：南京邮电大学
申请日：2024-05-17
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN118211734A
主分类号：G06Q10/04
分类号：G06Q10/04;G06Q50/06;G06V20/10;G06V10/80;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.18#公开
摘要：本发明公开了太阳辐照度预测领域的一种基于图像处理和多模态数据融合的短期辐照度预测方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取辐照度数据，将辐照度数据进行模糊处理，其中模糊后的辐照度数据包括时间信息、辐照度信息；将时间信息转换为包含太阳位置的图像层，并以太阳成像中心坐标为中心、半径为r绘制一个圆形区域，得到时间信息层图像；将正常曝光的全天空图像、欠曝光的全天空图像和时间信息层图像进行融合，并将所述融合后的图像数据输入至预构建的短期太阳辐照度预测模型中，输出短期辐照度预测值，并对输出的预测值去模糊化处理，得到实际的短期辐照度预测值。本发明应用于全球水平辐射的预测，能够提升全球水平辐射的准确性和稳定性。
主权项：1.一种基于图像处理和多模态数据融合的短期辐照度预测方法，其特征在于，包括：获取辐照度数据，将所述辐照度数据进行模糊处理，得到模糊后的辐照度数据，其中模糊后的辐照度数据包括时间信息、辐照度信息；基于天文学原则和鱼眼相机成像原理方法计算出太阳成像中心坐标，并以所述太阳成像中心坐标为中心、半径为r绘制一个圆形区域，生成时间信息层图像；将所述时间信息层图像和预先获取的正常曝光的全天空图像、欠曝光的全天空图像进行融合，得到融合后的图像数据；将所述融合后的图像数据输入至预构建的短期太阳辐照度预测模型中，输出短期辐照度预测值，并对所述短期辐照度预测值进行去模糊化处理，得到实际的短期辐照度预测值；以所述模糊后的辐照度数据为目标数据，采用KullbackLeibler损失函数计算实际的短期辐照度预测值与所述目标数据的相似性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 一种基于图像处理和多模态数据融合的短期辐照度预测方法、装置及存储介质
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