Імітаційне моделювання хмарного покриву за допомогою алгоритму diamond-square
Бічна панель сторінки статті
Основний зміст сторінки статті
Анотація
В наведеній статті представлено спосіб імітації хмарного покрову при моделюванні роботи фотоелементів, сонячних панелей, або сонячних електростанцій. Для створення імітаційної моделі хмари запропоновано модифікацію алгоритму diamond-square, також відомого як fractal cloud. Показано, що алгоритм дозволяє долати проблему отримання достатньо деталізованих для потреб моделювання зображень хмар з початкових даних низької роздільності. Запропоновано шляхи для подальшого покращення імітаційної моделі хмарного покриву.
Бібл. 18, рис. 5
Блок інформації про статтю
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
Посилання
“Air Pollution: Real-time Air Quality Index (AQI).” [Online]. Available: http://aqicn.org/.
“Al’ternativnaya Energetika V Kitaye Nabirayet Oboroty [Alternative Energy in China is gaining momentum],” 2019. [Online]. Available: http://club-oil.ru/.
“Doroga k solntsu: Indiya dobavlyayet 100 GVt solnechnoy energii v svoyu set [Road to the sun: India adds 100 GW of solar energy to its network],” 2018. [Online]. Available: https://www.sularu.com/theme/10366.
A. Kobylyansky and E. Shishatsky, “Energiya solntsa 2019: kto i za skol’ko stroit novyye elektrostantsii [The energy of the sun 2019: who and for how much builds new power plants],” 2019. [Online]. Available: https://tech.liga.net/.
E. Kabir, P. Kumar, S. Kumar, A. A. Adelodun, and K. H. Kim, “Solar energy: Potential and future prospects,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 82, pp. 894–900, 2018, DOI: 10.1016/j.rser.2017.09.094
A. Fournier, D. Fussell, and L. Carpenter, “Computer rendering of stochastic models,” Commun. ACM, vol. 25, no. 6, pp. 371–384, 2002, DOI: 10.1145/358523.358553
K. S. Osypenko and V. Y. Zhuikov, “The evaluation of fractal dimension and transfer function of the clouds,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 22, no. 5, pp. 13–19, 2017, DOI: 10.20535/2523-4455.2017.22.5.106578
G. M. Lohmann, A. Hammer, A. H. Monahan, T. Schmidt, and D. Heinemann, “Simulating clear-sky index increment correlations under mixed sky conditions using a fractal cloud model,” Sol. Energy, vol. 150, pp. 255–264, 2017, DOI: 10.1016/j.solener.2017.04.048
F. Kasten and G. Czeplak, “Solar and terrestrial radiation dependent on the amount and type of cloud,” Sol. Energy, vol. 24, no. 2, pp. 177–189, 1980, DOI: 10.1016/0038-092X(80)90391-6
“How we measure cloud.” [Online]. Available: https://www.metoffice.gov.uk/weather/guides/observations/how-we-measure-cloud
C. J. Smith, J. M. Bright, and R. Crook, “Cloud cover effect of clear-sky index distributions and differences between human and automatic cloud observations,” Sol. Energy, vol. 144, pp. 10–21, 2017, DOI: 10.1016/j.solener.2016.12.055
R. Perez, T. Cebecauer, and M. Šúri, “Semi-Empirical Satellite Models,” Sol. Energy Forecast. Resour. Assess., pp. 21–48, 2013, DOI: 10.1016/B978-0-12-397177-7.00002-4
I. R. Kutschaenko and K. S. Klen, “Simulation modeling of cloud cover projection movement over the plane of solar power station,” Microsystems, Electron. Acoust., vol. 23, no. 6, pp. 42–47, 2018, DOI: 10.20535/2523-4455.2018.23.6.153944
M. R. Garifulina, A. I. Vlasov, V. V. Makarchuk, and N. Adamovik, “Model’ elementa solnechnoy batarei tipa CIGS [CIGS type solar cell element model],” Inzhenernyy Vestn., no. 8, pp. 1–21, 2012, URL: https://iu4.ru/publ/2012_ing_vest_08_01.pdf
T. Cebecauer, M. Šúri, and R. Perez, “High Performance MSG Satellite Model for Operational Solar Energy Applications,” in Proc. of American Solar Energy Society Annual Conference, 2010, pp. 5–9, URL: https://solargis2-web-assets.s3.eu-west-1.amazonaws.com
J. Day, S. Senthilarasu, and T. K. Mallick, “Improving spectral modification for applications in solar cells: A review,” Renew. Energy, vol. 132, pp. 186–205, 2019, DOI: 10.1016/j.renene.2018.07.101
J. Peng, L. Lu, and M. Wang, “A new model to evaluate solar spectrum impacts on the short circuit current of solar photovoltaic modules,” Energy, pp. 29–37, 2019, DOI: 10.1016/j.energy.2018.12.003
B. Mandelbrot, Fraktalnaya geometriya prirody. Institut kompyuternyh issledovaniy, 2002, ISBN: 5-93972-108-7
