一种全场景光伏功率智能仿真与风险管控系统及方法与流程

本发明涉及新能源电力系统智能化，特别涉及一种全场景光伏功率智能仿真与风险管控系统及方法，具体涉及一种融合了多源数据融合、人工智能工况识别、动态参数自适应、链式灾害耦合仿真及主动预警管控的全场景光伏功率智能仿真与风险管控系统及方法。

背景技术：

1、光伏发电是清洁能源体系的重要组成部分，光伏出力天然具备间歇性、波动性特征，大规模光伏并网易引发电网功率失衡、电压波动等安全稳定问题。高精度光伏功率仿真、全流程前置化风险评估，是提升光伏出力可预测性、实现电站智能化运维、构建电力系统主动安全防御体系的核心技术支撑。当前业内已形成多种光伏功率仿真、在线监测及故障诊断技术方案，但现有技术在全场景自适应仿真、多工况精细化识别、极端灾害耦合推演、仿真与风险管控联动等方面仍存在无法规避的技术缺陷。

2、现有光伏工况识别技术判定形式单一，未配置概率化置信度量化评价体系，无法区分多类型叠加复合工况与样本域外未知异常工况。如现有专利cn119397927a或cn121937094a公开的光伏异常识别算法仅输出正常、故障二元判定结果或单一工况标签，并未输出表征识别可信程度的概率置信度数值，无法量化工况识别结果的可靠程度；该类技术方案仅可识别单一独立运行工况，无法区分积灰、局部遮挡、云层扰动同步共存的多重复合工况，同时针对训练样本未覆盖的全新未知异常工况无专属识别与归档流程，仅笼统归类为其他类别。工况识别输出结果精准度不足，无法为仿真参数校正、灾害风险推演提供可靠输入数据源，也无法积累新型异常样本支撑系统迭代优化。

3、现有光伏仿真模型参数自适应调节方式固化，缺少分层粗细结合的闭环精细校正架构。如现有专利cn121412901a或cn121744870a提供的光伏参数调整手段采用一次性整体修正或固定线性规则粗调，仅能实现大跨度参数改动，难以持续跟踪光伏组件老化、表面积灰、局部遮挡等长期渐变因素带来的出力性能漂移，仿真输出误差随设备运行时长持续累积；现有技术未构建工况映射档位粗调、误差闭环pid精细化微调相结合的两级自适应调参架构，缺少参数切换平滑缓冲机制与参数上下限约束，参数调整过程易出现仿真功率曲线跳变、模型参数超限违背光伏物理特性等问题，无法长期维持稳定仿真精度。

4、现有极端气象仿真仅独立演算单一灾害事件，未建立时序链式灾害非线性耦合计算模型。如现有专利cn122178281a通过离散注入极端事件实现气象仿真，将高温、沙尘、降雨、强风等极端气象作为互不关联的静态独立场景分别运算，仅简单叠加多类灾害参数，未还原多灾害时序叠加产生的非线性协同衰减链式耦合效应。以沙尘、降雨连锁灾害为例，降雨会固化光伏面板表面沙尘形成泥渍，持续加剧辐照度衰减，且该次生衰减影响随时间逐步消散；现有技术未配置随灾害叠加数量动态变化的灾害加权因子、随仿真时长单调递减的分段时间衰减函数，无法完整量化链式灾害全过程功率损失，极端场景风险评估结果偏差较大，难以支撑精细化防灾运维预案编制。

5、现有光伏仿真模块与风险预警模块相互独立，数据交互链路割裂，无法形成工况诊断、功率预测、分级决策一体化智能闭环。如现有专利cn119204639a依托固定静态阈值划分风险等级，风险判定仅参考历史统计数据，未与动态仿真输出的功率损失率、预计失电时长等量化指标建立直接映射关系；该类技术方案输出预警信息仅笼统标识风险等级，无法关联受影响设备、量化功率损失规模，同时未配套标准化分级运维处置指引。仿真计算、风险评估、运维管控各环节形成信息孤岛，缺失“工况诊断-灾害功率预测-分级风险决策”完整业务闭环，智能化联动支撑能力不足。

6、综上，现有光伏功率仿真及配套风险管控技术存在工况识别可信度无法量化、复合工况与未知异常识别能力缺失、参数自适应调节机制单一、链式极端灾害耦合仿真建模空白、仿真与风险预警体系割裂等多重技术短板。亟需一种一体化光伏功率智能仿真与风险管控系统，该系统需具备全工况置信度分层识别、两级分层自适应参数校正、链式灾害动态耦合推演、仿真结果向分级管控策略自动映射的综合能力，以此提升光伏电站运维智能化水平，强化电力系统新能源安全防御能力。

技术实现思路

1、本发明旨在克服现有技术的上述缺陷，提供一种全场景光伏功率智能仿真与风险管控系统及方法。该系统不仅能够高精度模拟光伏电站在各种复杂、时变工况下的输出特性，更能实现对运行状态的智能诊断、对极端灾害的链式耦合推演，并生成精准、可操作的主动风险预警，形成一个从数据感知到决策闭环的智能运维流程。

2、根据本发明的第一方面，提供了一种全场景光伏功率智能仿真与风险管控系统，包括：基础仿真模块，用于基于光伏物理机理模型及仿真参数进行功率仿真，输出仿真功率数据；数据融合与特征提取模块，配置离线仿真工作模式和在线运维工作模式；离线仿真工作模式下采集仿真功率数据、气象数据及电站运行状态数据，在线运维工作模式下采集仿真功率数据、现场实时功率数据、气象数据及电站运行状态数据；离线仿真工作模式和在线运维工作模式下均通过滑动窗口提取特征并构建多维时序特征向量；带多级置信分层判定的工况识别模块，用于将多维时序特征向量输入多标签概率分类模型，输出各类工况置信度，结合配置多档置信阈值、差异化连续判定周期、工况互斥优先级的多级阈值防抖逻辑判定工况，工况类型包含单一常规工况、常规复合工况、单一极端工况、链式复合灾害工况、常规-极端交叉复合工况及未知工况；两级自适应调参模块，用于根据工况识别结果自适应调整仿真参数，包括通过工况-参数映射策略进行档位粗调，以及基于仿真功率数据与现场实时功率数据的偏差执行带参数限幅约束的pid微调校正；链式灾害耦合仿真模块，用于接收单一极端工况或链式复合灾害工况的判定结果，调取与当前接收工况相匹配的极端天气历史实测库数据，采用蒙特卡洛随机采样提取极端时序参数，结合灾害加权因子与时间衰减函数进行耦合计算，输入基础仿真模块推演链式灾害功率影响；其中，所述极端时序参数为仿真功率数据中的气象动态子集；主动分级风险预警模块，用于调取链式灾害功率影响的仿真结果匹配多维风险矩阵，自动生成标准化分级预警信息。

3、进一步地，数据融合与特征提取模块中，滑动窗口的步长与窗口长度根据电站装机容量、数据采集频率进行自适应配置，所述多维时序特征向量包括：取自仿真功率数据或现场实时功率数据的功率时域特征，所述功率时域特征包含功率均值、标准差、峰值因子、偏度系数和斜率均值；取自气象数据的气象特征，所述气象特征包含辐照度、温度、风速、沙尘浓度在同一滑动窗口内的均值、最大值、最小值、变化率及趋势拐点；取自电站运行状态数据的状态标签，状态标签为设备故障告警、逆变器启停、组串脱网离散状态标记。

4、进一步地，多级阈值防抖逻辑配置四类置信判定阈值，依次为常规高置信阈值、极端高置信阈值、通用中置信阈值及未知低置信阈值，四类置信判定阈值的数值大小关系为：常规高置信阈值大于极端高置信阈值，极端高置信阈值大于通用中置信阈值，通用中置信阈值大于未知低置信阈值；所述多级阈值防抖逻辑配置六类工况专属连续判定周期，分别为单一常规判定周期、常规复合判定周期、单一极端判定周期、链式复合灾害判定周期、常规-极端交叉复合判定周期及未知工况判定周期，其中，前五类工况专属连续判定周期的时长关系为：单一常规判定周期大于常规复合判定周期，常规复合判定周期大于常规-极端交叉复合判定周期，常规-极端交叉复合判定周期大于单一极端判定周期，单一极端判定周期与链式复合灾害判定周期时长相等，未知工况判定周期采用独立时长配置，不参与前五类工况的时长排序对比；所述多级阈值防抖逻辑预设工况判定优先级次序，由高至低依次为链式复合灾害、单一极端、常规-极端交叉复合、常规复合、单一常规；若高优先级有效工况判定条件成立，则屏蔽全部低优先级有效工况的判定流程；仅当全部有效工况判定条件均不满足时，再执行未知工况判定流程。

5、进一步地，多级阈值防抖逻辑被配置为：在未触发更高优先级有效工况的前提下，任一常规类工况标签置信度在单一常规判定周期内持续高于常规高置信阈值，判定为单一常规工况；无常规类工况满足常规类高置信单工况条件时，两类及以上常规类工况标签置信度在常规复合判定周期内持续高于通用中置信阈值，判定为常规复合工况；任一单一极端类工况标签置信度在单一极端判定周期内持续高于极端高置信阈值，判定为单一极端工况，终止全部常规类工况后续判定；无单一极端类工况满足极端类高置信单工况条件时，两类及以上单一极端类工况标签置信度在链式复合灾害判定周期内持续高于通用中置信阈值，判定为链式复合灾害工况，终止所有低优先级有效工况判定；在常规类、极端类工况均无对应类高置信单工况触发的前提下，至少一类常规、一类极端工况标签置信度在常规-极端交叉复合判定周期内持续高于通用中置信阈值，判定为常规-极端交叉复合工况；所有已知工况标签置信度在未知工况判定周期内全程低于未知低置信阈值，判定为未知工况，自动归档对应原始数据与多维特征向量至异常样本库。

6、进一步地，工况-参数映射策略预存储包含积灰、遮挡、老化场景对应的辐照度衰减、光电转换效率修正档位，档位切换过程中设置平滑过渡缓冲区间，避免仿真参数跳变；所述pid微调校正的偏差判定逻辑为：当仿真功率与现场实时功率数据的相对误差连续超过两个采集周期的设定阈值时，才启动pid控制器进行小步长参数修正，参数限幅约束为预设固定数值区间。

7、进一步地，灾害加权因子随灾害叠加数量动态递增，所述时间衰减函数为随仿真时长单调递减的分段函数，用于表征灾害次生影响随时间逐步消散特性。

8、进一步地，多维风险矩阵以功率损失率、预计失电时长为双核心维度，匹配对应预警等级与分级运维处置指引。

9、进一步地，还包括自学习迭代模块，用于周期性读取异常样本库内的归档数据，在对归档数据的工况标签进行确认或补充后，对多标签概率分类模型进行增量训练，同步更新工况-参数映射策略的档位参数。

10、进一步地，还包括可视化交互模块，所述可视化交互模块提供工况显示面板、预警历史日志窗口以及多模式切换按钮，并配置视图冻结、局部波形放大、测试用例批量导出的交互操作功能。

11、根据本发明的第二方面，提供了一种全场景光伏功率智能仿真与风险管控方法，包括：通过基础仿真模块基于光伏物理机理模型及仿真参数进行功率仿真，输出仿真功率数据；通过数据融合与特征提取模块配置离线仿真工作模式和在线运维工作模式；离线仿真工作模式下采集仿真功率数据、气象数据及电站运行状态数据，在线运维工作模式下采集仿真功率数据、现场实时功率数据、气象数据及电站运行状态数据；离线仿真工作模式和在线运维工作模式下均通过滑动窗口提取特征并构建多维时序特征向量；通过带多级置信分层判定的工况识别模块将多维时序特征向量输入多标签概率分类模型，输出各类工况置信度，结合配置多档置信阈值、差异化连续判定周期、工况互斥优先级的多级阈值防抖逻辑判定工况，工况类型包含单一常规工况、常规复合工况、单一极端工况、链式复合灾害工况、常规-极端交叉复合工况及未知工况；通过两级自适应调参模块根据工况识别结果自适应调整仿真参数，包括通过工况-参数映射策略进行档位粗调，以及基于仿真功率数据与现场实时功率数据的偏差执行带参数限幅约束的pid微调校正；通过链式灾害耦合仿真模块接收单一极端工况或链式复合灾害工况的判定结果，调取与当前接收工况相匹配的极端天气历史实测库数据，采用蒙特卡洛随机采样提取极端时序参数，结合灾害加权因子与时间衰减函数进行耦合计算，输入基础仿真模块推演链式灾害功率影响；其中，所述极端时序参数为仿真功率数据中的气象动态子集；通过主动分级风险预警模块调取链式灾害功率影响的仿真结果匹配多维风险矩阵，自动生成标准化分级预警信息。

12、相较于现有光伏功率仿真、工况识别与风险管控技术方案，本发明通过多级置信分层防抖工况识别架构、两级分层自适应参数校正机制、链式灾害耦合仿真计算体系、双维度多维风险矩阵、异常样本增量自学习模块、一体化可视化交互模块形成完整闭环技术体系，各模块对应产生如下客观技术效果。

13、1、本发明设置差异化多级置信阈值、分时长判定周期与工况互斥优先级，配套标准化多类别工况判定规则，可输出各工况标签对应的概率置信度数值，能够区分单一常规、多重复合、单一极端、链式复合灾害、常规-极端交叉复合、未知六类工况，同时对未知工况实现原始数据与特征向量自动归档存储。该结构克服现有技术仅输出二元判定结果或单一工况标签、无法识别复合工况、无未知异常样本归集机制的缺陷；通过长短差异化判定周期与多级阈值防抖机制，过滤瞬时光照扰动带来的误判定行为，提升工况识别结果的稳定性；归集的未知工况样本可作为模型迭代训练数据源，持续扩充工况识别覆盖范围。

14、2、本发明构建工况-参数映射档位粗调、误差闭环pid精细化微调两级联动调参架构，档位切换配置平滑过渡缓冲区间，全部可调仿真参数设置固定区间限幅约束。该结构克服现有技术采用单次整体修正、单一线性粗调、无参数边界约束的缺陷；粗调环节可依据识别工况快速匹配衰减修正档位，缩短模型适配响应时长；pid微调环节基于多周期持续超差条件启动小步长校正，可持续补偿组件积灰、老化、遮挡引发的出力性能漂移；平滑缓冲与参数限幅机制可避免仿真功率瞬时跳变、参数超限违背光伏物理约束的问题，长期运行过程中稳定控制仿真输出与实际出力的偏差区间。

15、3、本发明采用蒙特卡洛随机采样算法提取极端时序参数，配套随灾害叠加数量动态递增的灾害加权因子、随仿真时长单调递减的分段时间衰减函数完成链式灾害耦合运算，完整推演多时序叠加灾害下光伏功率时序变化，并输出功率损失率、预计失电时长量化指标。该结构克服现有技术仅独立仿真单一极端气象、仅简单叠加灾害参数、未表征灾害非线性次生耦合效应的缺陷；耦合计算过程贴合沙尘、降雨、高温连锁作用下组件衰减物理规律，提升极端灾害场景功率损失量化结果的客观性，为防灾运维方案编制提供量化数据支撑。

16、4、本发明构建以功率损失率、预计失电时长为双核心维度的多维风险矩阵，将链式灾害仿真量化指标与风险等级、分级运维处置指引建立固定映射关系，自动生成包含风险等级、影响工况、功率损失量化值、设备安全风险、标准化运维操作指引的分级预警信息。该结构克服现有仿真模块与风险评估模块数据割裂、风险判定仅依托静态阈值、预警信息无量化指标支撑、缺少针对性处置方案的缺陷；打通工况识别、功率仿真、风险评估、运维决策的数据交互链路，形成“工况诊断-灾害功率预测-分级风险决策”完整业务闭环。

17、5、本发明设置自学习迭代模块，周期性读取异常样本库归档数据对多标签概率分类模型执行增量训练，同步优化工况-参数映射策略内部修正档位参数。该结构克服现有技术模型固定、无在线迭代优化机制、需人工重新标定参数的缺陷；依托电站现场实际运行数据持续更新识别模型与参数调节规则，无需人工介入完成模型适配优化，适配集中式地面光伏、分布式工商业光伏等多类型电站场景，降低多场景工程落地调试工作量。

18、6、本发明配置可视化交互模块，集成工况显示面板、预警历史日志窗口、多模式切换按钮，并搭载视图冻结、局部波形放大、测试用例批量导出交互功能，可同步展示光伏功率曲线、工况置信度变化曲线、极端灾害时序曲线、实时风险等级。该结构克服传统仿真界面功能单一、无多模式视图切换、缺少波形精细化观测与批量测试导出工具的缺陷；实现多维度仿真、识别、预警数据一体化展示，支撑运维人员完成多工况对比仿真、极端灾害预演等标准化试验操作。

19、7、本发明各功能模块采用低耦合标准化数据交互接口，模块化拆分设计可按需裁剪功能单元。该结构适配光伏电站规划设计、实时在线运维、电网调度仿真等多类业务场景，既能够作为独立仿真引擎嵌入光伏数字孪生、电站监控平台，也可单机独立部署实现7×24小时无人值守自动化运行，具备较强的场景适配性与系统拓展性。