气象科学

作者：庄舒仪，袁宇波，卜强生，李梓丘，罗飞

单位：国网江苏省电力有限公司 电力科学研究院, 南京 211103,,国网江苏省电力有限公司 电力科学研究院, 南京 211103,,国网江苏省电力有限公司 电力科学研究院, 南京 211103,,国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司, 江苏 镇江 212002,,国网江苏省电力有限公司 电力科学研究院, 南京 211103,

关键词：太阳能;贝叶斯优化;卫星云图;光流法

基金：国网江苏省电力有限公司科技项目(J2023169)

云覆盖的变化是影响光伏发电的主要因素,基于光流法的云图预测在时空场景变化时表现出不稳定性。本研究提出了一种基于贝叶斯优化集成多种光流法的云图预测技术,使用多种光流法分别处理云图序列以提取云运动矢量,然后根据近实时观测评估每种光流法历史预测的准确性,并通过贝叶斯优化确定多种方法集成的最佳权重。在长江中下游地区的试验表明,与多模型平均相比,基于贝叶斯优化的集成方法提高了云图预测精度及长期预测的稳定性,在保持图像保真度和结构相似性方面具有优势;此外,该方法还有效减缓了随预测时间跨度增长而出现的性能衰减,在多步预测中表现出更强的稳定性。本研究实现了云图预测增强,对于云雨天气下的光伏发电预测和太阳能资源利用具有重要意义。

来源：2026年第1期

《气象科学》期刊编辑部

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