激光与红外

作者：项洪印

单位：1.华北电力大学电子与通信工程系,河北 保定 071003；2.华北电力大学河北省电力物联网技术重点实验室,河北 保定 071003；3.华北电力大学 电力工程系,河北 保定 071003；

关键词：全天空成像仪;地基云图分类;机器学习;深度学习;特征提取

基金：国家自然科学基金项目(No.62076093；No.62206095)；中央高校基本科研业务费专项资金项目(No.2022MS078；No.2020MS099)资助。

基于机器学习的地基云图分类是光伏发电功率预测的关键技术。该技术主要通过传统机器学习和深度学习方法对地基云图特征提取提升地基云图分类准确率。全文归纳了地基云图分类标准和云图采集设备；简要介绍了地基云图分类数据集；从传统机器学习和深度学习两方面详细论述了典型的地基云图分类方法；比较了不同方法在Kiel F和MGCD地基云图分类数据集上的性能；最后对现有地基云图分类方法进行了总结,并针对目前地基云图分类面临的挑战进行了展望。

来源：2023年第12期

《激光与红外》期刊编辑部

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