针对风杯式风速计因积雪导致的风速测量不准确，提出了一种使用图像检测技术进行积雪检测的方法。根据风杯式风速计和积雪特点，对待检测区域的图像进行裁剪，使用最大类间方差法对图像进行阈值分割。为了降低最优阈值的计算量，使用人工蜂群算法寻优替代遍历计算来确定阈值，对阈值分割后的图像进行处理突出积雪的特征实现积雪的检测。

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针对风杯式风速计因积雪导致的风速测量不准确，提出了一种使用图像检测技术进行积雪检测的方法。根据风杯式风速计和积雪特点，对待检测区域的图像进行裁剪，使用最大类间方差法对图像进行阈值分割。为了降低最优阈值的计算量，使用人工蜂群算法寻优替代遍历计算来确定阈值，对阈值分割后的图像进行处理突出积雪的特征实现积雪的检测。

针对风杯式风速计因积雪导致的风速测量不准确，提出了一种使用图像检测技术进行积雪检测的方法。根据风杯式风速计和积雪特点，对待检测区域的图像进行裁剪，使用最大类间方差法对图像进行阈值分割。为了降低最优阈值的计算量，使用人工蜂群算法寻优替代遍历计算来确定阈值，对阈值分割后的图像进行处理突出积雪的特征实现积雪的检测。

针对风杯式风速计因积雪导致的风速测量不准确，提出了一种使用图像检测技术进行积雪检测的方法。根据风杯式风速计和积雪特点，对待检测区域的图像进行裁剪，使用最大类间方差法对图像进行阈值分割。为了降低最优阈值的计算量，使用人工蜂群算法寻优替代遍历计算来确定阈值，对阈值分割后的图像进行处理突出积雪的特征实现积雪的检测。

光伏（PV）面板是光伏发电技术中广泛使用的主要可再生能源设备。由于光伏发电受天气条件影响巨大，降雪和面板积雪会极大地影响光伏面板的输出功率。如何在降雪和积雪因素影响下，预测光伏发电系统的输出功率对于电力部门完成电力调度控制十分重要。考虑到降雪和积雪因素无法直接使用具体公式表达。本文将介绍一种机器学习方法，使用SVM和KNN作为检测雪效应的分类器，将光伏发电功率预测中雪检测问题转换为分类问题。文中提出的雪检测算法在真实有记录的数据上进行了验证，通过光伏发电功率预测精度的提升评估方法的效果。

光伏（PV）面板是光伏发电技术中广泛使用的主要可再生能源设备。由于光伏发电受天气条件影响巨大，降雪和面板积雪会极大地影响光伏面板的输出功率。如何在降雪和积雪因素影响下，预测光伏发电系统的输出功率对于电力部门完成电力调度控制十分重要。考虑到降雪和积雪因素无法直接使用具体公式表达。本文将介绍一种机器学习方法，使用SVM和KNN作为检测雪效应的分类器，将光伏发电功率预测中雪检测问题转换为分类问题。文中提出的雪检测算法在真实有记录的数据上进行了验证，通过光伏发电功率预测精度的提升评估方法的效果。

光伏（PV）面板是光伏发电技术中广泛使用的主要可再生能源设备。由于光伏发电受天气条件影响巨大，降雪和面板积雪会极大地影响光伏面板的输出功率。如何在降雪和积雪因素影响下，预测光伏发电系统的输出功率对于电力部门完成电力调度控制十分重要。考虑到降雪和积雪因素无法直接使用具体公式表达。本文将介绍一种机器学习方法，使用SVM和KNN作为检测雪效应的分类器，将光伏发电功率预测中雪检测问题转换为分类问题。文中提出的雪检测算法在真实有记录的数据上进行了验证，通过光伏发电功率预测精度的提升评估方法的效果。