光伏预测关键影响因素的筛选方法、装置、设备及介质与流程

本发明涉及数据处理，尤其涉及一种光伏预测关键影响因素的筛选方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、光伏功率预测的准确性受到多种气象和状态因素的影响，包括但不限于：太阳辐照度、环境温度、光伏板温度、湿度、风速、气压、历史功率、组件衰减系数等。在预测模型的构建中，选择合适的特征对于提升模型性能、降低计算复杂度至关重要。

2、但是，现有预测方法虽然能够通过相关性分析或降维技术识别出与预测误差相关的因素，却难以从物理角度解释这些因素为何关键，以及它们之间的因果关系和影响传导路径。

技术实现思路

1、本发明提供了一种光伏预测关键影响因素的筛选方法、装置、设备及介质，通过主成分分析对候选影响因素进行降维与主成分提取，确定对应的载荷矩阵，根据载荷矩阵确定各影响因素的综合影响权重得分并进行影响因素的筛选，可为研究人员进行特征工程与模型优化提供精准指导，也能帮助电站运维人员迅速识别并重点关注对发电预测影响最大的环境与设备因素，从而有效提升电站的智能化管理水平。

2、根据本发明的一方面，提供了一种光伏预测关键影响因素的筛选方法，其特征在于，包括：

3、获取历史时间段内的候选影响因素数据和对应的光伏功率预测精度指标数据；

4、基于光伏功率预测精度指标数据，确定各历史样本的预测准确度综合指数；

5、基于候选影响因素数据进行主成分分析，得到载荷矩阵和各主成分的关联强度参数；

6、基于载荷矩阵和关联强度参数，确定各候选影响因素的综合影响权重得分；

7、基于各候选影响因素的综合影响权重得分，从候选影响因素中筛选出关键影响因素。

8、根据本发明的另一方面，提供了一种光伏预测关键影响因素的筛选装置，其特征在于，包括：

9、数据获取模块，用于获取历史时间段内的候选影响因素数据和对应的光伏功率预测精度指标数据；

10、准确度指数确定模块，用于基于光伏功率预测精度指标数据，确定各历史样本的预测准确度综合指数；

11、关联强度参数确定模块，用于基于候选影响因素数据进行主成分分析，得到载荷矩阵和各主成分的关联强度参数；

12、综合影响权重得分确定模块，用于基于载荷矩阵和关联强度参数，确定各候选影响因素的综合影响权重得分；

13、影响因素筛选模块，用于基于各候选影响因素的综合影响权重得分，从候选影响因素中筛选出关键影响因素。

14、根据本发明的另一方面，提供了一种电子设备，电子设备包括：

15、至少一个处理器；以及

16、与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

17、存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本发明任一实施例的光伏预测关键影响因素的筛选方法。

18、根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例的光伏预测关键影响因素的筛选方法。

19、本发明实施例的技术方案，通过获取历史时间段内的候选影响因素数据和对应的光伏功率预测精度指标数据；基于光伏功率预测精度指标数据，确定各历史样本的预测准确度综合指数；基于候选影响因素数据进行主成分分析，得到载荷矩阵和各主成分的关联强度参数；基于载荷矩阵和关联强度参数，确定各候选影响因素的综合影响权重得分；基于各候选影响因素的综合影响权重得分，从候选影响因素中筛选出关键影响因素。基于上述技术方案，通过主成分分析对候选影响因素进行降维与主成分提取，确定对应的载荷矩阵，根据载荷矩阵确定各影响因素的综合影响权重得分并进行影响因素的筛选，可为研究人员进行特征工程与模型优化提供精准指导，也能帮助电站运维人员迅速识别并重点关注对发电预测影响最大的环境与设备因素，从而有效提升电站的智能化管理水平。

20、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

1.一种光伏预测关键影响因素的筛选方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史时间段内的候选影响因素数据和对应的光伏功率预测精度指标数据，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述光伏功率预测精度指标数据，确定各历史样本的预测准确度综合指数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述候选影响因素数据进行主成分分析，得到载荷矩阵和各主成分的关联强度参数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述标准化影响因素矩阵进行主成分分析，得到载荷矩阵和特征向量，包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述载荷矩阵和所述关联强度参数，确定各候选影响因素的综合影响权重得分，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述多属性评价数据源进行逼近理想解排序法评估，得到各候选影响因素的综合影响权重得分，包括：

8.一种光伏预测关键影响因素的筛选装置，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，所述电子设备包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的光伏预测关键影响因素的筛选方法。