柔性资源影响力图谱生成方法及相关装置与流程

本公开涉及电力数据分析处理，尤其涉及一种柔性资源影响力图谱生成方法及相关装置。

背景技术：

1、本部分旨在为权利要求书中陈述的本公开的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。

2、新型电力系统建设背景下，新能源出力波动性增强，极端天气频发导致负荷峰谷差扩大，电网需通过价格激励引导具备调节能力的重点工业负荷参与削峰、错峰或移峰；而工业用户作为电网柔性资源的重要组成部分，其响应行为不仅受电价信号影响，还受到生产工艺、设备运行边界、料仓库存、储气柜容量、设备爬坡能力、订单交付及碳排放约束等多重工业物理因素共同制约。

3、然而，相关技术中，在进行柔性资源影响力分析时，存在因难以揭示经济激励、工业物理状态与实际响应行为之间的动态作用机制，导致无法准确辨识响应能力变化的主导因素的问题。

技术实现思路

1、有鉴于此，本公开的目的在于提出一种柔性资源影响力图谱生成方法及相关装置，至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

2、基于上述目的，本公开示例性实施例第一方面提供了一种柔性资源影响力图谱生成方法，所述方法包括：

3、确定目标工业用户的柔性资源调控的原始数据集，基于所述原始数据集进行核心因果节点构造，得到标准化因果分析数据矩阵；

4、对所述标准化因果分析数据矩阵进行因果骨架识别，得到时序展开因果图；

5、对所述时序展开因果图进行动态边权计算，得到动态因果影响权重；

6、基于所述时序展开因果图和所述动态因果影响权重生成影响力图谱，以使基于所述影响力图谱对所述柔性资源调控进行调整调度策略。

7、在一些示例性实施例中，所述原始数据集，包括：外部环境数据子集、电网运行状态数据子集、市场激励与调度指令数据子集、工业数字孪生与物理状态数据子集、生产履约及低碳约束数据子集和工业用户表观响应数据子集。

8、在一些示例性实施例中，所述基于所述原始数据集进行核心因果节点构造，得到标准化因果分析数据矩阵，包括：

9、对所述原始数据集进行时间尺度对齐，得到对齐后的多源特征矩阵；

10、对所述对齐后的多源特征矩阵进行数据清洗，得到清洗后的多源特征矩阵；

11、基于电网调度业务逻辑和工业物理机理对所述清洗后的多源特征矩阵进行核心因果节点构造，得到核心因果节点序列；

12、对所述核心因果节点序列进行工业物理约束校验，得到校验后的核心因果节点序列；

13、对所述校验后的核心因果节点序列进行平稳性处理，得到平稳化节点序列；

14、对所述平稳化节点序列进行标准化处理，得到所述标准化因果分析数据矩阵。

15、在一些示例性实施例中，所述核心因果节点序列，包括：外部致灾刺激与电网供需紧张程度节点、经济激励强度节点、工业物理安全裕度节点、履约及低碳压力节点和工业用户实际响应动作节点。

16、在一些示例性实施例中，对所述标准化因果分析数据矩阵进行因果骨架识别，得到时序展开因果图，包括：

17、基于最大候选因果时滞对所述标准化因果分析数据矩阵进行候选父节点构造，得到候选父节点全集；

18、基于所述工业物理机理对所述候选父节点全集进行先验掩码矩阵构建，得到时滞因果先验掩码矩阵；

19、基于所述时滞因果先验掩码矩阵对所述候选父节点全集进行筛选，得到初始候选父节点集合；

20、对所述初始候选父节点集合进行条件独立性筛选，得到筛选后的候选父节点集合；

21、对所述筛选后的候选父节点集合进行瞬态条件独立性检验，得到候选因果边集合；

22、对所述候选因果边集合进行时序因果边确立，得到时序因果边集合；

23、基于所述时序因果边集合进行时序展开因果图构建，得到所述时序展开因果图。

24、在一些示例性实施例中，所述对所述时序展开因果图进行动态边权计算，得到动态因果影响权重，包括：

25、对所述时序展开因果图进行因果父节点集合提取，得到各目标节点的因果父节点集合；

26、基于所述因果父节点集合进行结构掩码构建，得到结构掩码；

27、基于所述结构掩码进行非线性结构函数模型构建，得到结构函数近似模型；

28、基于所述结构函数近似模型进行局部干预效应计算，得到边缘因果效应；

29、对所述边缘因果效应进行滚动窗口动态边权计算，得到所述动态因果影响权重。

30、在一些示例性实施例中，所述基于所述时序展开因果图和所述动态因果影响权重生成影响力图谱，包括：

31、对所述时序展开因果图进行聚合影响路径提取，得到聚合影响路径集合；

32、对所述聚合影响路径集合对所述动态因果影响权重进行边权聚合，得到聚合动态边权；

33、基于所述聚合影响路径集合和所述聚合动态边权，得到所述影响力图谱。

34、基于同一发明构思，本公开示例性实施例第二方面提供了一种柔性资源影响力图谱生成装置，包括：

35、数据矩阵确定模块，被配置为确定目标工业用户的柔性资源调控的原始数据集，基于所述原始数据集进行核心因果节点构造，得到标准化因果分析数据矩阵；

36、因果图确定模块，被配置为对所述标准化因果分析数据矩阵进行因果骨架识别，得到时序展开因果图；

37、影响权重确定模块，被配置为对所述时序展开因果图进行动态边权计算，得到动态因果影响权重；

38、影响力图谱确定模块，被配置为基于所述时序展开因果图和所述动态因果影响权重生成影响力图谱，以使基于所述影响力图谱对所述柔性资源调控进行调整调度策略。

39、在一些示例性实施例中，所述数据矩阵确定模块，具体被配置为：

40、确定目标工业用户的柔性资源调控的原始数据集，对所述原始数据集进行时间尺度对齐，得到对齐后的多源特征矩阵；其中，所述原始数据集，包括：外部环境数据子集、电网运行状态数据子集、市场激励与调度指令数据子集、工业数字孪生与物理状态数据子集、生产履约及低碳约束数据子集和工业用户表观响应数据子集；

41、对所述对齐后的多源特征矩阵进行数据清洗，得到清洗后的多源特征矩阵；

42、基于电网调度业务逻辑和工业物理机理对所述清洗后的多源特征矩阵进行核心因果节点构造，得到核心因果节点序列；

43、对所述核心因果节点序列进行工业物理约束校验，得到校验后的核心因果节点序列；其中，核心因果节点序列，包括：外部致灾刺激与电网供需紧张程度节点、经济激励强度节点、工业物理安全裕度节点、履约及低碳压力节点和工业用户实际响应动作节点；

44、对所述校验后的核心因果节点序列进行平稳性处理，得到平稳化节点序列；

45、对所述平稳化节点序列进行标准化处理，得到所述标准化因果分析数据矩阵。

46、在一些示例性实施例中，所述因果图确定模块，具体被配置为：

47、基于最大候选因果时滞对所述标准化因果分析数据矩阵进行候选父节点构造，得到候选父节点全集；

48、基于所述工业物理机理对所述候选父节点全集进行先验掩码矩阵构建，得到时滞因果先验掩码矩阵；

49、基于所述时滞因果先验掩码矩阵对所述候选父节点全集进行筛选，得到初始候选父节点集合；

50、对所述初始候选父节点集合进行条件独立性筛选，得到筛选后的候选父节点集合；

51、对所述筛选后的候选父节点集合进行瞬态条件独立性检验，得到候选因果边集合；

52、对所述候选因果边集合进行时序因果边确立，得到时序因果边集合；

53、基于所述时序因果边集合进行时序展开因果图构建，得到所述时序展开因果图。

54、在一些示例性实施例中，所述影响权重确定模块，具体被配置为：

55、对所述时序展开因果图进行因果父节点集合提取，得到各目标节点的因果父节点集合；

56、基于所述因果父节点集合进行结构掩码构建，得到结构掩码；

57、基于所述结构掩码进行非线性结构函数模型构建，得到结构函数近似模型；

58、基于所述结构函数近似模型进行局部干预效应计算，得到边缘因果效应；

59、对所述边缘因果效应进行滚动窗口动态边权计算，得到所述动态因果影响权重。

60、在一些示例性实施例中，所述影响力图谱确定模块，具体被配置为：

61、对所述时序展开因果图进行聚合影响路径提取，得到聚合影响路径集合；

62、对所述聚合影响路径集合对所述动态因果影响权重进行边权聚合，得到聚合动态边权；

63、基于所述聚合影响路径集合和所述聚合动态边权，得到所述影响力图谱，以使基于所述影响力图谱对所述柔性资源调控进行调整调度策略。

64、基于同一发明构思，本公开示例性实施例第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的方法。

65、基于同一发明构思，本公开示例性实施例第四方面提供了一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行如第一方面所述的方法。

66、基于同一发明构思，本公开示例性实施例第五方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，当所述计算机程序指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面所述的方法。

67、从上面所述可以看出，本公开实施例提供的柔性资源影响力图谱生成方法及相关装置，该方法包括：

68、确定目标工业用户的柔性资源调控的原始数据集，基于所述原始数据集进行核心因果节点构造，得到标准化因果分析数据矩阵；对所述标准化因果分析数据矩阵进行因果骨架识别，得到时序展开因果图；对所述时序展开因果图进行动态边权计算，得到动态因果影响权重；基于所述时序展开因果图和所述动态因果影响权重生成影响力图谱，以使基于所述影响力图谱对所述柔性资源调控进行调整调度策略。本公开能够准确辨识经济激励与工业物理约束对负荷响应变化的实际作用，并为调整调度策略提供可解释的依据。