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地面太阳辐照度预报中天空图像增强技术的系统性综述
A systematic synthesis of sky image enhancement techniques for ground-based solar irradiance forecasting
| 作者 | Mateusz Piechocki · Marek Kraft |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 预计 2026年5月 |
| 卷/期 | 第 410 卷 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 机器学习 深度学习 智能运维 天气预测 |
| 相关度评分 | ★★★★ 4.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文系统综述了用于提升地面太阳辐照度短期预报精度的天空图像增强方法，涵盖图像去雾、云检测、动态对比度调整及深度学习增强模型等技术路径。
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SunView 深度解读
该研究直接支撑阳光电源iSolarCloud智能运维平台的辐照预测模块升级，可提升组串式逆变器和PowerTitan储能系统的日前/超短期功率预测精度，优化MPPT响应与储能充放电调度。建议将先进图像增强算法嵌入iSolarCloud边缘侧摄像头节点，并与ST系列PCS的本地AI协处理器协同，实现云边端一体化光功率预测闭环。