摘要 — 由于太阳能资源本身的不确定性,太阳预报正在转向概率范式。输入不确定性量化是建模太阳不确定性的广泛使用和最佳方法之一。然而,与其他输入源(例如数值天气预报模型)相比,纯基于天空图像的概率太阳预报落后了。在这项研究中,开发了一种遮挡扰动卷积神经网络,称为 PSolarNet。PSolarNet 提供来自天空图像序列的全球水平辐照度的非常短期的确定性预报、预报场景和概率预报。基于 6 年开源数据的案例研究表明,开发的 PSolarNet 能够生成准确的 10 分钟确定性预报,标准均方根误差为 5.62%,预测场景逼真多样,与实际时间序列的平均相关性为 0.966,概率预报可靠而敏锐,标准连续排序概率得分为 2.77%。索引术语 — 深度学习、太阳预报、天空图像处理、贝叶斯模型平均
1.1 简介 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ..................................................................................................................2-1-5 1.7 人为性能培训课程:国际民航组织的建议...................................................................................2-1-7 1.8 飞行员的人为性能培训课程...................................................................................................2-1-7 1.9 技能要求...................................................................................................................................2-1-10 1.10 空中交通管制员的人为性能培训课程...................................................................................2-1-11 1.11 维修技术人员的人为性能培训...................................................................................................2-1-14 1.12 培训实施和课程开发中的考虑因素................................................................................................... . ...