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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

Ground Sky Imager Based Short Term Cloud Coverage Prediction

verfasst von : Stefan Hensel, Marin B. Marinov, Raphael Schwarz, Ivan Topalov

Erschienen in: Future Access Enablers for Ubiquitous and Intelligent Infrastructures

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The paper describes a systematic approach for a precise short-time cloud coverage prediction based on an optical system. We present a distinct pre-processing stage that uses a model based clear sky simulation to enhance the cloud segmentation in the images. The images are based on a sky imager system with fish-eye lens optic to cover a maximum area. After a calibration step, the image is rectified to enable linear prediction of cloud movement. In a subsequent step, the clear sky model is estimated on actual high dynamic range images and combined with a threshold based approach to segment clouds from sky. In the final stage, a multi hypothesis linear tracking framework estimates cloud movement, velocity and possible coverage of a given photovoltaic power station. We employ a Kalman filter framework that efficiently operates on the rectified images. The evaluation on real world data suggests high coverage prediction accuracy above 75%.

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Metadaten
Titel
Ground Sky Imager Based Short Term Cloud Coverage Prediction
verfasst von
Stefan Hensel
Marin B. Marinov
Raphael Schwarz
Ivan Topalov
Copyright-Jahr
2019
Buch
Future Access Enablers for Ubiquitous and Intelligent Infrastructures

Print ISBN: 978-3-030-23975-6

Electronic ISBN: 978-3-030-23976-3

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-23976-3_33