[論文レビュー] A Temporally Consistent Image-based Sun Tracking Algorithm for Solar Energy Forecasting Applications

Quentin Paletta, Joan Lasenby|arXiv (Cornell University)|Dec 2, 2020

Solar Radiation and Photovoltaics参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、カメラキャリブレーションや外部データを必要とせず、飽和ピクセル検出と時間的補間を用いて、魚眼天球画像における時間的に一貫した太陽追跡を実現するデータ駆動型の画像専用手法を提案する。画像空間における平均絶対誤差が1%未満に抑えられ、公開済みのデータセットを用いた太陽放射量予測のための堅牢な手法を実現した。

ABSTRACT

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.

研究の動機と目的

• カメラキャリブレーションや外部データを必要とする従来の太陽追跡手法の限界を克服すること。
• 公開済みのデータセットを用いたオープンリサーチを促進するために、天球画像のみを用いて正確な太陽軌道推定を可能とすること。
• 太陽が断続的に見えない場合でも、時間的に一貫した太陽位置推定を提供すること。
• 魚眼画像における太陽の運動を信頼性高く追跡することで、高分解能の太陽放射量予測を支援すること。
• 太陽エネルギー予測システムにおける専用ハードウェアやキャリブレーション手順への依存を低減すること。

提案手法

• 太陽の可視性を判断するために、ピクセル強度のしきい値に基づくバイナリ分類器を用い、最適なコントラストを得るために短露出画像の青チャンネルを活用する。
• 太陽が可視の場合、飽和ピクセルの中央値フィルタリングにより太陽位置を局所化し、その後ガウスフィルタリングを適用してフレアから太陽領域を分離する。
• 太陽の軌道が時間的に滑らかに変化することを活用し、過去の観測データを用いて将来の位置を補間する。
• 時間的一致性を保証するために、歴史的な太陽位置を学習対象とする教師あり学習モデルを訓練し、日次軌道を予測する。
• レンズ歪みを低減し、局所化の正確性を向上させるために、画像に方位等距離投影を事前処理として適用する。
• GPSや方位、レンズキャリブレーションパrameterの必要性を回避するため、画像データのみに依存するアプローチを採用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 純粋に画像ベースの手法が、魚眼天球画像における太陽位置を高い精度と時間的一致性で推定できるか？
• RQ2 同じ場所からの過去観測データのみを用いて、将来の太陽軌道をどの程度正確に予測できるか？
• RQ3 カメラキャリブレーションを必要とせず、公開済みのデータセットでも、この手法がどれほど頑健に機能するか？
• RQ4 雲の影響や画像アーチファクトによる欠損データや外れ値に対しても、この手法はどれほど耐性を示せるか？
• RQ5 従来のキャリブレーション依存型手法と比較して、この画像専用手法の性能はどの程度か？

主な発見

• 提案手法は、太陽位置の局所化において、画像サイズの1%未満の平均絶対誤差を達成した。
• 太陽が断続的に可視であっても、滑らかで時間的に一貫した太陽軌道を生成した。
• 信頼性のある軌道予測を実現するため、わずか数日分（1週間未満）の歴史的データで十分であった。
• 飽和領域に対する中央値フィルタリングとガウスフィルタリングの適用により、レンズフレアなどの画像ノイズやアーチファクトに対しても頑健であった。
• カメラキャリブレーションや外部データを必要とせず、公開済みの天球画像データセットにおいても正確な太陽追跡を実現した。
• 安定した基準点を提供することで、雲の運動解析に役立つ長期的な太陽放射量予測を支援した。