---点 采用云图拼接技术获取全天象云图，既减轻了鱼眼镜头所产生的畸变对云图的影响，又能实现对重点云图的单独存储和分析。 拼接技术与太阳避让相结合，获取无遮挡全天象图。 拍摄顺序优化、减少图像冗余、无缝拼接。 探索云图分类方法，实现云图自动分类。 四、技术关键和主要技术指标 云台装置的位置控制 为了实现定位的准确稳定，无遮挡全自动天空成像仪价格，要求云台传动和控制装置的定位。本作品通过0.9℃步进电机配合机械传动和优化算法来实现。 拍摄轨迹规划的完整性与周密性 避让太阳且---正常拍摄；---无缝拼接且尽量减少图像冗余。 全天空图像无损无缝拼接的实现 必须根据图像序列设计拼接算法以生成高的---云图资料，实现序列云图的拼接。 云图的自动分类识别效果 除特征明显的典型云类外，存在大量特征较为模糊的云系，全自动天空成像仪价格，其灰度和纹理特征非常复杂。因此要求有适合于地基云图的图像分割和云图云状的分类方法。目前本作品对典型云图的识别率已达80%
吸热器是塔式太阳能热发电站的中心设备，但云层短时间的遮挡和离开会使吸热器接收的太阳直接辐射(dni)发生随机波动，造成吸热器表面受热发生剧烈变化，可见光全自动天空成像仪价格，会影响塔式太阳能热发电站的安全运行.本文提出了一种基于极值梯度提升(extreme gradient boosting，xgb)算法及全天空成像仪图像的超短期dni预测方法.通过使用基于太阳位置的全天空成像仪标定方法，完成全天空成像仪的姿态校正和畸变矫正;对晴空背景参数进行拟合并建立晴空库，为云层的检测提供基础;通过对太阳及其临近区域进行插值修复，使1 min内的dni预测成为可能;根据云的运动矢量，无遮挡全自动天空成像仪价格，利用外推法得到未来云层可能会遮挡太阳的图像点，并提取图像特征，用于基于xgb算法的超短期dni预测模型的训练，利用训练后的模型完成超短期dni预测.
全天空成像仪标准相机配备了一个整合式的风扇和加热器系统，可在z---的天气条件下工作。
通过可选的find clouds软件，可以对光伏评估应用中的云量和云分类进行分析，云底高度可以通过两台asi-16相机和可选的cloud base ht=（cbh）软件进行测量。cbh软件允许实---估云高。采用立体方法对两台天空成像仪的时间同步图像和局部数据（纬度、经度和海拔）进行处理。
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