细粒度云图分割模型

标定辐照衰减

面向光伏功率预测的细粒度地基云图分割模型，通过并行卷积注意力与小波增强特征融合，比现有方法更准确地识别云类和分布。

Shi, Chaojun · Xiongbin, Xie · Zhang, Ke · Xiaoyun, Zhang · Zibo, Su · Junchi, Xiao

Renewable Energy 2026

技术优势

多尺度云特征提取更全

并行卷积注意力模块结合多分支卷积和方向注意力，可以同时提取不同尺度的云特征，适应复杂云形态。

边界分割更准

小波增强特征融合模块利用小波卷积提取低频特征，改善上采样和边界描绘，尤其适合云边缘模糊区域。

胜过现有分割方法

实验表明，所提模型优于现有云分割方法，在光伏应用中具有更强的适应性和可靠性。

应用场景

• 光伏功率预测：提供云类和分布的细粒度信息，用于更准确地预测光伏功率。
• 光伏电站运维：通过云图分割监测云层变化，辅助运维人员判断遮挡情况。
• 太阳能资源评估：量化不同云类对辐照度的衰减，改进太阳能资源评估的准确性。
• 低空云监测无人机：分割模型可搭载于低空无人机，实现云图实时分割。