一种新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法与流程

本发明涉及产能预测，特别是一种新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法。

背景技术：

1、新能源项目短期产能预测随着风电和光伏并网规模扩大而持续发展，相关研究已从单一历史功率外推逐步扩展至融合气象预测、场站实测、卫星云图、地基云图和设备运行数据的多源时序建模，预测方法也从统计回归、物理建模发展至机器学习、深度学习和时空特征融合模型，用于支撑短时功率申报、调度计划和运行分析。

2、在新能源项目短期产能预测过程中，环境因子对产能时序的作用通常具有相位差异、响应时滞和耦合扰动特征，简单将多源环境数据作为预测输入，难以稳定表达环境状态变化传递至产能变化的时间关系，也难以解释预测曲线变化由哪一环境因子触发，时间序列反事实解释虽已用于预测解释研究，但面向新能源项目的相位约束、时滞指纹和驱动贡献闭环仍需进一步细化。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法解决环境因子时滞响应难以固化用于短期产能预测及产能波动驱动来源难以分离诊断的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、本发明提供了一种新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法，其包括，基于新能源项目产能时序及多源环境因子集合进行同一时间轴校准，对异常采样实施可信标记，得到产能环境同窗采样记录，对产能环境同窗采样记录进行非环境干扰隔离与采样可信校验，筛除无效驱动片段，得到产能环境可信样本集；基于产能环境可信样本集识别环境相位并绑定产能响应特征，形成环境相位产能响应图谱，围绕环境相位产能响应图谱开展多时间窗响应时滞扫描，对多源环境因子集合中的环境因子变化片段与产能时序变化片段进行前后比对，生成环境因子候选时滞清单；对环境因子候选时滞清单进行相位内可信固化，剔除偶发扰动造成的无效时差，生成环境因子产能响应时滞指纹，基于环境因子产能响应时滞指纹修正短期产能预测窗口并进行运行边界可信门控，得到短期产能预测结果；根据短期产能预测结果构造反事实产能诊断场景，通过恢复任一环境因子稳定状态分离独立影响，得到反事实产能诊断结果，对反事实产能诊断结果与短期产能预测结果进行差异诊断，生成短期产能驱动贡献记录；基于短期产能驱动贡献记录进行闭环归档与回写修正，将预测偏差反馈至下一预测周期，形成短期产能预测及驱动诊断闭环档案。

5、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述得到产能环境同窗采样记录，步骤如下：

6、以新能源项目产能时序中的并网点采样时刻作为主时钟建立统一采样序列，将新能源项目产能时序映射至统一采样序列，并将多源环境因子集合中的各环境因子按照实际采样时间校准写入对应统一采样时刻，生成初始时间对齐序列；

7、基于初始时间对齐序列计算各统一采样时刻的采样可信度，对采样可信度低于预设可信阈值的采样时刻添加异常采样可信标记，并将对应的产能时序值、环境因子校准值和采样可信度进行同窗绑定，得到产能环境同窗采样记录。

8、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述得到产能环境可信样本集，步骤如下：

9、从产能环境同窗采样记录中读取各统一采样时刻对应的限发状态、检修状态、设备离线状态和通信异常状态，将状态命中的同窗采样片划入非环境隔离片段，将状态未命中的同窗采样片形成环境驱动待校验片段集；

10、对环境驱动待校验片段集进行采样可信校验和连续性校验，将采样可信度满足预设可信阈值且连续有效时长满足预设最小驱动观察时长的片段确认为有效驱动片段，筛除其余无效驱动片段，得到产能环境可信样本集。

11、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述形成环境相位产能响应图谱，步骤如下：

12、从产能环境可信样本集中读取连续有效驱动片段，将连续有效驱动片段中的产能变化方向、产能持续状态、产能恢复状态与环境因子变化状态进行同窗对应，生成相位候选片段集；

13、基于相位候选片段集，将产能变化状态与环境因子变化状态连续对应的相位候选片段归入同一环境相位，以环境相位作为相位节点，以多源环境因子集合中的环境因子作为因子节点，以由产能变化方向、产能持续状态和产能恢复状态组成的产能响应特征作为响应节点，在相位节点与因子节点之间建立相位因子关联边，在因子节点与响应节点之间建立因子响应关联边，在相位节点与响应节点之间建立相位响应关联边，形成环境相位产能响应图谱。

14、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述生成环境因子候选时滞清单，步骤如下：

15、基于环境相位产能响应图谱，按照时间长度依次递增的预设短窗、中窗和长窗截取同一环境相位下的环境因子变化片段作为时滞扫描对象；

16、针对时滞扫描对象，将环境因子变化片段相对于产能时序变化片段沿时间轴前置方向逐步平移，并将每一次平移形成的对应关系写入待评价时滞对应关系集；

17、对待评价时滞对应关系集进行相位锁定时滞匹配，生成相位锁定时滞匹配强度，将满足预设候选时滞条件的对应关系与环境相位、环境因子、候选时滞、相位锁定时滞匹配强度和产能响应特征进行关联封装，生成环境因子候选时滞清单。

18、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述生成环境因子产能响应时滞指纹，步骤如下：

19、从环境因子候选时滞清单中读取同一环境相位、同一环境因子和同一候选时滞对应的候选项，并从产能环境可信样本集中调取候选项对应的采样可信度，将候选项关联的产能响应特征、相位锁定时滞匹配强度和采样可信度写入相位内候选时滞组；

20、对相位内候选时滞组进行重复命中核验和响应一致核验，将在同一环境相位的多个连续有效驱动片段中重复命中，且产能响应特征保持一致的候选时滞确认为有效响应时滞，将不能重复命中的候选时滞作为偶发扰动造成的无效时差剔除，并将有效响应时滞与对应环境相位、环境因子、产能响应特征和相位锁定时滞匹配强度关联封装，生成环境因子产能响应时滞指纹。

21、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述得到短期产能预测结果，步骤如下：

22、调用环境因子产能响应时滞指纹，将多源环境因子集合中用于未来短期预测的环境因子按照对应有效响应时滞映射至产能预测时段，并将当前连续产能时序、项目可用容量和设备运行状态写入同一预测窗口，生成时滞修正预测窗口；

23、依据时滞修正预测窗口和环境因子产能响应时滞指纹中的产能响应特征，从产能环境可信样本集中提取同一环境相位、同一环境因子、同一有效响应时滞且产能响应特征一致的产能时序值变化量，确定各产能预测时段的预测增量，并由当前连续产能时序的末端产能时序值逐时段形成预测产能值，生成候选短期产能预测曲线；

24、对候选短期产能预测曲线进行运行边界可信门控，对超过项目可用容量的产能预测片段执行上限闭锁，对不满足设备爬坡边界的产能预测片段执行平滑约束，并对相位锁定时滞匹配强度不足的产能预测片段添加低可信标记，得到包含预测产能值和短期产能预测曲线的短期产能预测结果。

25、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述得到反事实产能诊断结果，步骤如下：

26、将短期产能预测结果中的短期产能预测曲线确定为真实预测基线，并按照环境相位、有效响应时滞和环境因子对应关系，从时滞修正预测窗口中确定反事实诊断待恢复对象集；

27、针对反事实诊断待恢复对象集中的任一环境因子，从产能环境可信样本集中读取同一环境相位内上一稳定周期对应的稳定状态，并调用环境因子产能响应时滞指纹确定对应的有效响应时滞和产能响应特征，保持其他环境因子、当前连续产能时序、项目可用容量、设备运行状态和有效响应时滞不变，重新进行产能趋势推演和运行边界可信门控，得到反事实产能诊断结果。

28、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述生成短期产能驱动贡献记录，步骤如下：

29、对反事实产能诊断结果与真实预测基线按照同一产能预测时段进行差异诊断，将恢复任一环境因子稳定状态后引起的产能变化差异确定为对应环境因子的独立驱动贡献，并根据独立驱动贡献的大小、方向和持续状态确认主驱动因子和次驱动因子，将同一产能预测时段内方向一致且持续状态重叠的多个独立驱动贡献对应的环境因子确认为耦合驱动因子；

30、依据主驱动因子、次驱动因子和耦合驱动因子对对应产能预测时段进行非环境驱动复核，当环境因子的独立驱动贡献未满足预设驱动贡献阈值且产能预测时段存在与产能响应特征不一致的产能异常波动时，读取设备运行状态、限发状态、检修状态和通信异常状态进行异常来源补充确认，并将真实预测基线、反事实产能诊断结果、独立驱动贡献和异常来源补充确认内容关联封装，生成短期产能驱动贡献记录。

31、作为本发明所述新能源项目短期产能预测及驱动诊断方法的一种优选方案，其中，所述形成短期产能预测及驱动诊断闭环档案，步骤如下：

32、读取短期产能驱动贡献记录，并在对应产能预测时段结束后接收实际产能回传数据，将实际产能回传数据与短期产能预测结果按照同一产能预测时段进行同窗对应，结合短期产能驱动贡献记录确认环境驱动偏差、时滞漂移偏差和非环境运行偏差，得到分层回写对象集；

33、基于分层回写对象集修正下一预测周期的时滞修正预测窗口和环境因子产能响应时滞指纹，并将非环境运行偏差对应的非环境隔离片段、产能环境同窗采样记录、产能环境可信样本集、环境相位产能响应图谱、环境因子产能响应时滞指纹、短期产能预测结果、反事实产能诊断结果和短期产能驱动贡献记录关联封装，形成短期产能预测及驱动诊断闭环档案。

34、本发明有益效果为：通过生成环境因子产能响应时滞指纹，实现了环境因子变化片段与产能时序变化片段之间响应延迟关系的稳定表达，使短期产能预测窗口能够按照环境因子的真实响应时间进行修正，并使后续预测曲线具备环境相位依据、时滞依据和产能响应依据，从而为反事实产能诊断和驱动贡献识别提供可追溯的数据基础。