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Analyzing Spatial Variations of Cloud Attenuation by a Network of All-Sky Imagers

Blum, Niklas und Wilbert, Stefan und Nouri, Bijan und Stührenberg, Jonas und Lezaca, Jorge und Schmidt, Thomas und Heinemann, Detlev und Vogt, Thomas und Kazantzidis, Andreas und Pitz-Paal, Robert (2022) Analyzing Spatial Variations of Cloud Attenuation by a Network of All-Sky Imagers. Remote Sensing, 14 (22), Seite 5685. Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI). doi: 10.3390/rs14225685. ISSN 2072-4292.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
3MB

Offizielle URL: https://www.mdpi.com/2072-4292/14/22/5685

Kurzfassung

All-sky imagers (ASIs) can be used to model clouds and detect spatial variations of cloud attenuation. Such cloud modeling can support ASI-based nowcasting, upscaling of photovoltaic production and numeric weather predictions. A novel procedure is developed which uses a network of ASIs to model clouds and determine cloud attenuation more accurately over every location in the observed area, at a resolution of 50 m × 50 m. The approach combines images from neighboring ASIs which monitor the cloud scene from different perspectives. Areas covered by optically thick/intermediate/thin clouds are detected in the images of twelve ASIs and are transformed into maps of attenuation index. In areas monitored by multiple ASIs, an accuracy-weighted average combines the maps of attenuation index. An ASI observation’s local weight is calculated from its expected accuracy. Based on radiometer measurements, a probabilistic procedure derives a map of cloud attenuation from the combined map of attenuation index. Using two additional radiometers located 3.8 km west and south of the first radiometer, the ASI network’s estimations of direct normal (DNI) and global horizontal irradiance (GHI) are validated and benchmarked against estimations from an ASI pair and homogeneous persistence which uses a radiometer alone. The validation works without forecasted data, this way excluding sources of error which would be present in forecasting. The ASI network reduces errors notably (RMSD for DNI 136 W/m2, GHI 98 W/m2) compared to the ASI pair (RMSD for DNI 173 W/m2, GHI 119 W/m2 and radiometer alone (RMSD for DNI 213 W/m2), GHI 140 W/m2). A notable reduction is found in all studied conditions, classified by irradiance variability. Thus, the ASI network detects spatial variations of cloud attenuation considerably more accurately than the state-of-the-art approaches in all atmospheric conditions.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/189128/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Analyzing Spatial Variations of Cloud Attenuation by a Network of All-Sky Imagers
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Blum, NiklasNiklas.Blum (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1541-7234NICHT SPEZIFIZIERT
Wilbert, StefanStefan.Wilbert (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-3573-3004NICHT SPEZIFIZIERT
Nouri, BijanBijan.Nouri (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9891-1974NICHT SPEZIFIZIERT
Stührenberg, JonasJonas.Stührenberg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3777-2632NICHT SPEZIFIZIERT
Lezaca, JorgeJorge.Lezaca (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5513-7467NICHT SPEZIFIZIERT
Schmidt, Thomasth.Schmidt (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Heinemann, Detlevdetlev.heinemann (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Vogt, ThomasT.Vogt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-6268-8694NICHT SPEZIFIZIERT
Kazantzidis, AndreasLab. of Atm. Physics, Aristotle Univ., Thessaloniki, GRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pitz-Paal, Robertrobert.pitz-paal (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3542-3391NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:10 November 2022
Erschienen in:Remote Sensing
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:14
DOI:10.3390/rs14225685
Seitenbereich:Seite 5685
Verlag:Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
ISSN:2072-4292
Status:veröffentlicht
Stichwörter:cloud camera; cloud modeling; nowcast; forecast; solar irradiance; cloud transmittance
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Thermische Hochtemperaturtechnologien
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SW - Solar- und Windenergie
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Condition Monitoring, E - Systemanalyse und Technologiebewertung
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Solarforschung > Qualifizierung
Institut für Vernetzte Energiesysteme > Energiesystemanalyse, OL
Hinterlegt von: Blum, Niklas
Hinterlegt am:14 Nov 2022 14:44
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:02

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