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

要約

放射照度予測の改善は、エネルギー ミックスにおける太陽光のシェアをさらに高めるために重要です。
短い時間スケールで、地上の魚眼カメラを使用して、発電量の局所的な変動を引き起こす雲の変位をキャプチャします。
太陽放射のほとんどは太陽から直接来るため、現在の予測アプローチでは、雲量のダイナミクスを解釈するための参照として画像内の位置を使用しています。
ただし、既存の太陽追跡方法は、外部データとカメラのキャリブレーションに依存しており、デバイスへのアクセスが必要です。
これらの制限に対処するために、この研究では画像ベースの太陽追跡アルゴリズムを導入して、画像内の太陽が見えるときに位置を特定し、過去の観測から毎日の軌跡を補間します。
SIRTA のラボで 1 年にわたって収集された空の画像のセットでメソッドを検証します。
実験結果は、提案された方法が、画像サイズの 1% 未満の平均絶対誤差で堅牢で滑らかな太陽軌道を提供することを示しています。

要約(オリジナル)

Improving irradiance forecasting is critical to further increase the share of solar in the energy mix. On a short time scale, fish-eye cameras on the ground are used to capture cloud displacements causing the local variability of the electricity production. As most of the solar radiation comes directly from the Sun, current forecasting approaches use its position in the image as a reference to interpret the cloud cover dynamics. However, existing Sun tracking methods rely on external data and a calibration of the camera, which requires access to the device. To address these limitations, this study introduces an image-based Sun tracking algorithm to localise the Sun in the image when it is visible and interpolate its daily trajectory from past observations. We validate the method on a set of sky images collected over a year at SIRTA’s lab. Experimental results show that the proposed method provides robust smooth Sun trajectories with a mean absolute error below 1% of the image size.

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