★全日制专业学位硕士研究生硕士学位论文论文题目:面向电动汽车光伏充电功率短期预报的云层图像处理研究专业名称:车辆工程授予学位学科专业：车辆工程学科专业代码:085234送审时间：2017年10月Full-timeProfessionalDegreePostgraduateMaster’sDegreeDissertationDissertationTitle:ResearchonCloudsImageProcessingforShort-termForecastofPhotovoltaicChargingPowerofElectricVehiclesMajor:VehicleEngineeringDiscipline：VehicleEngineeringDisciplineCode:085234ReviewDate:October，2017摘要摘要电动汽车作为一种新型交通工具，已成为世界各国研究与推广的产业重点。在我国，新能源汽车的市场需求大，电动汽车产业具有很大的市场潜力。与此同时，电动汽车光伏充电技术也随着电动汽车的普及而成为新的研究热点。但是目前由于电动汽车光伏充电系统输出的功率易受到天气条件的影响，特别是云层移动遮挡太阳，对光伏发电输出功率有着明显的影响，发电输出功率具有较大的波动性和不可预测性，从而影响供电电网的安全与稳定运行。因此，为提高电动汽车的光伏充电效率，光伏发电的短期功率预报技术亟待解决。通过全景天空图像采集装置实时获取180°范围内天空图像，利用图像预处理、云层跟踪与功率预报实现光伏充电输出功率的短期预报，预测短时间窗(15～30分钟)内的云层运动及遮挡太阳情况，及时判断未来时刻的功率输出趋势，为电网的电力补偿提供依据，从而提高电动汽车光伏充电的稳定性与并网能力，推动电动汽车充电技术的发展。本文以电动汽车光伏充电为研究背景，以全景天空为研究对象，重点研究全景天空图像的获取、天空图像的预处理、云层的跟踪与功率短期预报，研究遮挡太阳的云层运动状态，对电动汽车光伏充电功率进行短期预报。本文提出了云层图像跟踪策略，研究了云层运动状态对对光伏发电影响，提出了短期预报方法。本文的主要结构如下：1、分析了现有电动汽车充电技术的现状，介绍了功率补偿措施的现状与不足，并以此为研究背景设计了全景天空图像采集系统，其I摘要中包括二维运动控制系统、太阳遮挡装置和图像采集系统。2、将采集的云层图像进行分类，根据图像阈值、颜色通道信息将云层与太阳区域进行分割，提取出天空中云层与太阳位置信息。通过获取太阳在图像中的位置信息，实时矫正云台，提高太阳位置的定位精度。3、对云层图像进行处理，研究云层图像跟踪算法，提出了基于金字塔采样多目标云层跟踪算法。通过对图像进行金字塔向下采样，设计了一种基于多项式展开的多尺度云层跟踪算法；设立了云层警戒区域，建立云层运动模型，计算运动速度与方向。该算法能够准确预测出云层在短期时间窗口是否会遮挡太阳以及到达太阳的时间。4、建立了电动汽车光伏发电输出功率预报系统原型，设计了相应的软硬件以及运动控制模块，可以实现实时图像采集、快速预处理以及云层图像跟踪，最终实现光伏发电输出功率预报。本论文实现了全景天空图像实时采集、云层图像跟踪和电动汽车光伏发电输出功率的短期预报。研究结果表明，全景天空图像采集系统能有效获取光伏区域的180°范围内全景天空图像，图像处理算法能有效分割云层区域，图像跟踪算法能够有效的跟踪云层，通过短期功率输出模型能够准确有效的预测电动汽车光伏发电功率。本文研究成果可以为电动汽车光伏充电功率短期预报提供智力支持。关键词：电动汽车，光伏充电，全景天空图像，功率预报IIABSTRACTABSTRACTAsanewtypeoftransport,electricvehicleshavebecometheworld'sresearchandpromotionoftheindustryfocus.InChina,becauseofthemarketdemandofnewenergyautomotive,electricvehicleshavegreatmarketpotential.Atthesametime,withthepopularityofelectricvehicles,thephotovoltaicchargingtechnologybecomefocus