多能互补电力智能系统调度规则提取方法与流程

本发明涉及数据处理，具体而言，涉及多能互补电力智能系统调度规则提取方法。

背景技术：

1、随着电力系统中新能源装机占比持续提升，多能互补系统成为消纳清洁能源、保障供电可靠性的重要途径，调度规则提取是多能互补电力智能系统的重要技术环节，其从历史运行数据中挖掘典型调度模式、生成可复用的调度决策规则，然而传统的调度规则提取方法存在一定的局限性。

2、一方面，传统规则提取依赖人工经验整定与机理模型推导，仅能形成覆盖少数典型工况的固定阈值规则，往往难以适配高比例新能源场景下复杂多变的运行工况，且规则质量高度依赖人员专业经验，大多缺乏对历史运行数据中隐含的非线性、多变量耦合的调度行为规律的挖掘，从而导致规则覆盖度与精细化程度不足。

3、另一方面，现有数据驱动的规则提取方法，往往缺乏对调度行为的时序累积效应与多机组协同特征的提取与挖掘，从而导致规则的适用范围与调控精度有限。

技术实现思路

1、鉴于上述提及的规则覆盖度与精细化程度不足、规则的适用范围与调控精度有限的问题，结合本发明的第一方面，本发明实施例提供多能互补电力智能系统调度规则提取方法，所述方法包括：

2、s1：基于往期系统运行数据，构建往期外部条件向量序列，建立基础生态位函数并生成往期偏移量序列，定义模拟痕迹累积过程并生成痕迹张量与初始痕迹矩阵，从痕迹张量中提取稳定地貌特征，同步构建初始规则模板库；

3、s2：在线运行阶段按预设控制周期采集实时运行数据，构建实时外部条件向量，经预设置信度门控判定后，获取各能源单元的现实生态位偏移量与生态位构建势，同步更新在线痕迹浓度矩阵与生态位记忆矩阵；

4、s3：基于在线痕迹浓度矩阵生成在线痕迹向量，并与各组稳定地貌特征对应的基底向量进行匹配，输出最优匹配地貌特征或无匹配标志；

5、s4：匹配成功时，基于最优匹配地貌特征从初始规则模板库中检索对应规则模板，同步结合当前工况基值、匹配相似度与生态位构建势，获取各能源单元的绝对出力修正量，并经基础生态位边界限幅后输出修正量终值；

6、s5：对叠加修正量终值后的试探性出力指令执行安全约束校验，校验通过后下发正式调度指令，采集指令执行后的实际运行数据，并结合综合反馈因子动态更新对应规则模板的置信度。

7、与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：

8、步骤s1基于历史运行数据自动完成基础生态位函数构建、痕迹张量生成与地貌特征提取，无需依赖人工经验整定规则阈值，通过张量分解挖掘多机组、多痕迹维度耦合的隐含调度模式，生成覆盖多类典型工况的规则模板，从而有效捕捉历史数据中的非线性调度规律，拓展了规则覆盖范围与精细化程度；

9、步骤s2通过实时采集运行数据完成现实生态位偏移量的量化、生态位构建势的获取以及在线痕迹浓度的动态更新，从而为后续步骤提供全面且准确的数据支撑；

10、步骤s3采用在线痕迹向量与各组稳定地貌特征对应的基底向量进行匹配的方式，识别当前调度模式，实现在多维度痕迹空间中匹配最优典型模式，以及对不同负荷水平、新能源渗透率下的复杂运行工况的适配，从而提升调度模式识别的准确性；

11、步骤s4基于匹配结果调用对应规则模板，结合匹配相似度、工况基值与生态位构建势动态获取绝对出力修正量，并结合基础生态位边界限幅机制，实现对调用规则的自适应微调，避免采用固定阈值规则的僵化缺陷，从而实现对同类工况下的差异化运行状态的适配；

12、步骤s5通过多级安全约束校验保障规则落地的运行安全性，并根据实际运行效果获取综合反馈因子，动态调整规则置信度，实现对规则模板库的优胜劣汰，从而确保调度规则的适配性。

1.多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，包括有以下步骤：

2.根据权利要求1所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，步骤s1包括：

3.根据权利要求2所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

4.根据权利要求2所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，所述方法还包括：

5.根据权利要求4所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，基于所述稳定地貌特征构建初始规则模板库，包括：

6.根据权利要求1所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，步骤s2包括：

7.根据权利要求1所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，步骤s3包括：

8.根据权利要求1所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，步骤s4包括：

9.根据权利要求1所述的多能互补电力智能系统调度规则提取方法，其特征在于，步骤s5包括：