Algoritmo de geração de imagens de previsão De Campos de nebulosidade a partir de imagens de satélite
DOI:
https://doi.org/10.59627/cbens.2020.726Palavras-chave:
Imagens de satélite, Previsão de Curto Prazo, Lógica Fuzzy.Resumo
Ao se realizar a previsão de produção de energia fotovoltaica, uma estratégia consiste na utilização de processos de extração do campo de velocidade da nebulosidade a partir das imagens de satélite. Neste trabalho é proposta uma metodologia que não somente estima o campo de velocidades, mas que também é capaz de construir imagens sintéticas de previsão, equivalentes as imagens de satélite futuras. Para tal tarefa, foi desenvolvido um algoritmo de processamento em linha, também conhecido como pipeline. Imagens de satélite sequências são segmentadas, utilizando um controlador Fuzzy, a fim de se extrair o campo de nebulosidade e a partir disto, utilizou-se o algoritmo block matching para determinar o campo de velocidade. Utilizando um método de análise multirresolução, para definir o grau de similaridade da posição de nuvens dos dados sintéticos, foram realizadas comparações com intervalo de previsão de trinta minutos, uma hora, duas horas e quatro horas, em que foi observado que os picos probabilidade de similaridade ocorreram em 70%, para previsões de quatro horas, aumentando em intervalos mais curtos, chegando a 90% de similaridade para trinta minutos, indicando robustez do modelo para previsões de curto prazo.Downloads
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Publicado
2020-11-27
Como Citar
dos Santos Pereira, E., Rodrigues Goncalves, A., Santos Costa, R., & Bueno Pereira, E. (2020). Algoritmo de geração de imagens de previsão De Campos de nebulosidade a partir de imagens de satélite. Anais Congresso Brasileiro De Energia Solar - CBENS. https://doi.org/10.59627/cbens.2020.726
Edição
Seção
Radiação Solar - Recursos Solares e Meteorologia da Radiação Solar