Детальная информация
Название | Система прогнозирования выработки солнечной электростанции: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.04 «Программная инженерия» ; образовательная программа 09.04.04_02 «Основы анализа и разработки приложений с большими объемами распределенных данных» |
---|---|
Авторы | Алейников Павел Игоревич |
Научный руководитель | Сараджишвили Сергей Эрикович |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2022 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Тематика | Солнечные электрические станции; компьютерное зрение; прогнозирование солнечного излучения; обнаружение облаков; computer vision; solar iradiation forcasting; cloud detection |
УДК | 621.311.24:620.91; 621.47 |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа магистра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Магистратура |
Код специальности ФГОС | 09.04.04 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr23-373 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\20648 |
Дата создания записи | 03.04.2023 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Тема выпускной квалификационной работы: «Система прогнозирования выработки солнечной электростанции». Работа посвящена исследованию в области краткосрочного прогнозировании сенечного излучения. Проанализированы существующие подходы прогнозирования с использованием камеры «рыбий глаз» для локальной оценки облачной сцены. Изучены методы обнаружения облачности на изображении и проведено исследование их точности. Подробно рассмотрен подход к прогнозированию основанный на прогнозирование изменения облачной сцены. В работе предложен метод обнаружения облачности с адаптивным построением маски солнца и околосолнечной области. Разработана архитектура и реализована система прогнозирования. Система представляет собой набор слабосвязанных компонентов обеспечивающих частичную отказоустойчивость и поддерживает горизонтальное масштабирование для увеличения набор периферийных устройств, являющихся источниками входных данных. В результатах продемонстрирована эффективность предлагаемого метода обнаружения облачности и оценена точность предсказания облачных событий. Проведено тестирование производительности разработанной системы.
The subject of the graduate qualification work is "Solar power plant forecasting system". The work devoted to research of short-term solar irradiation forecasting. The work considers approaches to forecasting with fisheye cameras, which used for local observation of the cloudy scene. Methods for cloud detecting in the image were studied and a study of their accuracy was carried out. An approach to forecasting based on predicting changes in the cloudy scene is considered in detail. The work proposes a method for cloud detecting with adaptive construction of the mask of the sun and the near-solar region. The architecture of forecasting system is also proposed and implemented. The system is a set of loosely coupled components of their partial fault tolerance and supports the scaling of small components to increase the set of peripheral devices that are sources of input data. In study result demonstrated effectiveness of the proposed method for cloud detection. Evaluate cloud scene forecasting accuracy. Analyzed the results of system performance testing.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 5
За последние 30 дней: 1