Generation of Anisotropic Cloud Cover

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorMartyniuk, V. I.
dc.contributor.authorZhuikov, V. Ya.
dc.date.accessioned2024-03-15T12:26:43Z
dc.date.available2024-03-15T12:26:43Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThis paper introduces an advanced mathematical model for generating and analyzing cloud cover images, specifically designed to enhance photovoltaic (PV) partial shading studies. The model development involved a detailed analysis of real cloud cover images, with a particular emphasis on capturing their anisotropic spectral characteristics. This was achieved through a combination of spectral analysis and advanced image processing techniques. The research methodologically focused on developing a four-parameter model to accurately represent cloud formations' spectral properties. Key parameters were identified and fine-tuned to match the real cloud formations' characteristics. This involved analyzing the magnitude and phase spectra of the cloud covers and fitting them to a model capable of replicating these properties accurately. A significant part of the research was dedicated to formulating a novel phase spectrum generation technique. This technique was specifically designed to control the degree of similarity between the synthesized and original images, thereby ensuring the model's effectiveness in various simulation scenarios. The process involved manipulating the phase information of cloud cover images while maintaining their high-frequency components to enhance the detail and realism of the synthesized images. The model's accuracy in replicating cloud cover features was tested against traditional spectral synthesis methods. This comparative analysis involved generating cloud cover images using the developed model and established methods, then comparing these images to the original cloud covers in terms of visual similarity and approximation error. Additionally, the model was utilized to generate pseudo-random cloud cover images by varying the phase spectrum parameters. This process ensured that the generated images, while being random, adhered to the spectral characteristics of the original cloud covers. The research methodology also involved a detailed examination of the images' key characteristics, such as direction, length, and density, to ensure fidelity to the original samples. In summary, this paper details an approach to cloud cover image synthesis, with a focus on the accuracy of spectral properties and the development of an algorithm of model parameters estimation. The research highlights the use of advanced spectral analysis and image processing techniques in deriving key model parameters, leading to a significant advancement in cloud imaging for solar energy applications.
dc.description.abstractotherУ цій статті представлено розробку математичної моделі для генерації та аналізу зображень хмарного покриву, спеціально призначеної для покращення дослідження часткового затінення фотоелектричних систем. Розробка моделі включала ретельний аналіз реальних зображень хмарного покриву, з особливим акцентом на відтворення їх анізотропних спектральних характеристик за допомогою комбінації спектрального аналізу та різноманітних методів обробки зображень. Методологічно дослідження було зосереджено на розробці моделі з чотирма параметрами для точного відображення спектральних властивостей хмарного покриву. Основні параметри були визначені за допомогою використання різноманітних моделей регресійного аналізу, щоб відповідати характеристикам реальних хмар. Це включало аналіз амплітудних та фазових спектрів хмарних покривів та їхню адаптацію до моделі, здатної точно відтворювати ці властивості. Важливою частиною дослідження було формування нової техніки генерації фазового спектру. Ця техніка була розроблена для контролю ступеня схожості між згенерованим та оригінальними зображеннями, що забезпечує ефективність моделі в різних сценаріях моделювання хмарного покриву. Точність моделі у відтворенні характеристик хмарного покриву була перевірена порівняльним аналізом із традиційними методами спектральної синтезу. Цей аналіз включав генерацію зображень хмарного покриву за допомогою розробленої моделі та порівняння цих зображень із оригінальними хмарами за візуальною схожістю та похибкою апроксимації. Було встановлено, що розроблена модель у порівнянні з традиційним підходом спектрального синтезу забезпечує в середньому на 20% меншу похибку апроксимації вихідного зображення. Візуально це відображається у більшій чіткості згенерованого зображення хмарного покриву. Окрім того, модель була застосована для генерації псевдовипадкових зображень хмарного покриву шляхом зміни значення параметру моделі, який відповідає за анізотропію амплітудного спектру. Це дозволяє генерувати зображення, які одночасно є випадковими та відповідають спектральним характеристикам вихідного зображення хмарного покриву, зберігаючи ключові особливості, такі як напрямок, довжина та щільність. У підсумку, ця стаття детально описує створення високоточної моделі синтезу зображень хмарного покриву, з акцентом на точності спектральних властивостей. Дослідження підкреслює використання передових методів спектрального аналізу та обробки зображень для визначення ключових параметрів моделі, що призвело до значного прогресу в імітації хмарного покриву для сонячної енергетики.
dc.format.pagerangeС. 291803.1-291803.10
dc.identifier.citationMartyniuk, V. I. Generation of Anisotropic Cloud Cover / V. I. Martyniuk, V. Ya. Zhuikov // Мікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал. – 2023. – Т. 28, № 3(125). – С. 291803.1-291803.10. – Бібліогр.: 32 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2523-4455.mea.291803
dc.identifier.orcid0000-0003-0882-5114
dc.identifier.orcid0000-0002-3338-2426
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/65558
dc.language.isoen
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofМікросистеми, Електроніка та Акустика : науково-технічний журнал, 2023, Т. 28, № 3(125)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectspectral image synthesis
dc.subjectpartial shading
dc.subjectcloud cover modeling
dc.subjectimage approximation accuracy
dc.subjectspectral anisotropy
dc.subjectfrequency response analysis
dc.subjectphase spectrum generation
dc.subjectспектральний синтез
dc.subjectчасткове затінення
dc.subjectмоделювання хмарного покриву
dc.subjectточність апроксимації зображення
dc.subjectспектральна анізотропія
dc.subjectаналіз частотної характеристики
dc.subjectгенерація фазового спектру
dc.subject.udc621.314
dc.titleGeneration of Anisotropic Cloud Cover
dc.title.alternativeГенерація анізотропного хмарного покриву
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
291803.1-291803.10.pdf
Розмір:
974.13 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Мікросистеми, Електроніка та Акустика: науково-технічний журнал, Т. 28, № 3(125)