Recent advances in intra-hour solar forecasting: A review of ground-based sky image methods

云计算 预处理器 天空 太阳能 计算机科学 遥感 太阳能 人工智能 系统工程 气象学 功率(物理) 工程类 地理 物理 量子力学 电气工程 操作系统
作者
Lin Fan,Yao Zhang,Jianxue Wang
出处
期刊:International Journal of Forecasting [Elsevier BV]
卷期号:39 (1): 244-265 被引量:112
标识
DOI:10.1016/j.ijforecast.2021.11.002
摘要

As the penetration of solar energy generation into power systems keeps rising, intra-hour solar forecasting (IHSF) is becoming increasingly important for the secure and economical operation of a power system. One major difficulty in providing very accurate IHSF emanates from rapid cloud changes in the sky. The ground-based sky image (GSI) provides the intuitive information of intra-hour cloud changes and has thus been widely utilized in studies on IHSF. This paper presents a systematic review of the state-of-the-art of ground-based sky image-based intra-hour solar forecasting (GSI-IHSF). To our knowledge, we first propose a generic framework of GSI-IHSF consisting of four modules, i.e., sky image acquisition, sky image preprocessing, cloud forecasting, and solar forecasting. Then, as for each module, this paper introduces its core function, shows the major challenges, briefly reviews several extensively used techniques, summarizing research trends. Finally, this paper offers a prospect of GSI-IHSF research, discusses recent advances that demonstrate the potential for a great improvement in forecast accuracy, pointing out some new requirements and challenges that should be further investigated in the future.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
HalfGumps完成签到,获得积分10
1秒前
科研大王完成签到 ,获得积分10
1秒前
不会c的小谢完成签到 ,获得积分10
1秒前
CY发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
3秒前
3秒前
研友_VZG7GZ应助zz采纳,获得10
3秒前
4秒前
syyy完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
汉堡包应助老黑采纳,获得10
4秒前
隐形曼青应助默默的采纳,获得10
4秒前
宋院关注了科研通微信公众号
4秒前
4秒前
鳗鱼满天完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
隐形冬灵完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
虎帅完成签到,获得积分10
6秒前
6666应助Hongsong采纳,获得10
6秒前
云栖应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
猫大哥完成签到,获得积分20
6秒前
852应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
aaaa应助科研通管家采纳,获得20
6秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
打打应助杨裕农采纳,获得10
7秒前
cdercder应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
烟花应助科研通管家采纳,获得30
7秒前
金牌小魚仔完成签到,获得积分0
7秒前
7秒前
xing_xing应助科研通管家采纳,获得20
7秒前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
nature完成签到,获得积分10
8秒前
无极微光应助科研通管家采纳,获得20
8秒前
mxtsusan完成签到,获得积分10
8秒前
帆帆帆发布了新的文献求助10
8秒前
Owen应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
Moody's Ratings Rising AI spending narrows the gap, but US hyperscalers retain edge over Chinese peers 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7695268
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9255747
关于积分的说明 19998722
捐赠科研通 7269599
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3292390
关于科研通互助平台的介绍 2448172
邀请新用户注册赠送积分活动 2297912