基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法技術

本發明專利技術公開了一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，包括：根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量并進行變量等級設定；對各等級內每個參數變量進行分布函數分析，根據分析結果構建每個參數變量的費用動態變化概率模型；根據核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數和每個參數變量的費用動態變化概率模型構建基于時序分析與高頻動態算法的運維變量耦合時序預測模型；通過運維變量耦合時序預測模型確定每個參數變量在當前概率條件參數下的運維費用估算值。充分考慮了多重因素對運維費用的影響，實現了對運維費用的精準預測和全面評估。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及費用評估，尤其涉及一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法。

技術介紹

1、新能源場站配置儲能系統后可以平滑風電、光伏出力，為系統提供一次調頻，可以開展削峰填谷、輔助調峰調頻、省網直接調度等應用，為新能源消納和利用創造更大空間，因此，對于新能源場站的設備運營工作顯得尤其重要，目前，還沒有成熟的模型來支撐費用的統計與評估、現行的費用統計基于人工手動填報，存在易遺漏、統計無標準、統計數據不準確等問題，費用評估計算方式單一，關鍵參數因子較少，固定算法不能適用所有場站?，F行運行費用評估尚存在的主要問題為：手動填報，易遺漏，統計數據不準確；計算方式單一，關鍵參數因子較少，固定算法不能適用所有場站；智能化偏低，需要提供大量基礎數據。統計缺少標準知道，包含人工費用、外委費用、技改費用、管理費用等類型費用，缺少指導標準；統計口徑不一，統計不規范；計算規則復雜，費用分類標準不統一，導致了評估過程中的混亂和不一致性，統計口徑與現場實際往往不匹配，未考慮多重因素對于運維費用的影響，使得評估結果與實際費用產生較大偏差。嚴重制約了新能源場站運維管理的效率和精度。

技術實現思路

1、針對上述所顯示出來的問題，本專利技術提供了一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法用以解決
技術介紹
中提到的計算規則復雜，費用分類標準不統一，導致了評估過程中的混亂和不一致性，統計口徑與現場實際往往不匹配，使得評估結果與實際費用產生較大偏差。嚴重制約了新能源場站運維管理的效率和精度的問題。</p>

2、一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，包括以下步驟：

3、根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量并進行變量等級設定；

4、對各等級內每個參數變量進行分布函數分析，根據分析結果構建每個參數變量的費用動態變化概率模型；

5、根據核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數和每個參數變量的費用動態變化概率模型構建基于時序分析與高頻動態算法的運維變量耦合時序預測模型；

6、通過運維變量耦合時序預測模型確定每個參數變量在當前概率條件參數下的運維費用估算值。

7、優選的，所述根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量并進行變量等級設定，包括：

8、確定新能源場站的發電類型，根據發電類型確定新能源場站的能源業務，所述發電類型包括；光伏和風電；

9、基于能源業務獲取新能源場站的生產運營信息和財務信息，對生產運營信息和財務信息進行分析；

10、根據分析結果獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量；

11、根據生產運營及財務相關準則對多個運營費用評估所需參數變量劃分為四類等級。

12、優選的，在根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量后，還包括：

13、通過pearson檢驗各個運營費用評估所需參數變量之間的相關性情況，根據相關性情況確定各個營費用評估所需參數變量之間的相關系數；

14、將相關系數大于等于預設閾值的參數變量進行合并項處理。

15、優選的，所述對各等級內每個參數變量進行分布函數分析，根據分析結果構建每個參數變量的費用動態變化概率模型，包括：

16、獲取每個參數變量的離散序列，根據離散序列對每個參數變量進行功率譜分析，獲取分析結果；

17、根據分析結果確定每個參數變量的實際分布狀態，根據實際分布狀態判定每個參數變量的分布函數方程；

18、將每個參數變量的分布函數方程按照不同電站類型進行分析，獲得每個參數變量的所有基礎數據概率分布狀態；

19、獲取每個參數變量在每個概率分布狀態下的額定標準并將其設定為每個參數變量的標準定額運維費用；

20、根據每個參數變量在每個概率分布狀態下的標準定額運維費用和基礎數據概率分布狀態構建構建每個參數變量的費用動態變化概率模型。

21、優選的，所述根據核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數和每個參數變量的費用動態變化概率模型構建基于時序分析與高頻動態算法的運維變量耦合時序預測模型，包括：

22、通過非線性模型獲取核心參數變量和非核心參數變量之間的數理模型關系；

23、根據數理模型關系通過概率密度函數方程確定核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數；

24、提取每個參數變量的時序數據對應的趨勢性、線性、周期性變化數據特征；

25、根據數據特征和核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數以及每個參數變量的費用動態變化概率模型構建每個參數變量的自回歸與高頻動態變化的滾動預測模型。

26、優選的，所述通過運維變量耦合時序預測模型確定每個參數變量在當前概率條件參數下的運維費用估算值，包括：

27、通過運維變量耦合時序預測模型確定每個參數變量在不同概率條件下的運維費用估算預測值區間；

28、獲取當前概率條件參數，根據當前概率條件參數和每個參數變量在不同概率條件下的運維費用估算預測值區間確定每個參數變量在當前概率條件參數下的運維費用概率曲線；

29、根據運維費用概率曲線確定每個參數變量當前條件參數下的不同概率下的運維費用估算值；

30、基于每個參數變量當前條件參數下的不同概率下的運維費用估算值和新能源場站的基本信息、人員信息和資產信息通過預設費用評估模型生成費用評估報告。

31、優選的，還包括：

32、通過運維變量耦合時序預測模型生成每個參數變量的周期性評估數據；

33、將周期性評估數據和實際費用統計數據導入運維變量耦合時序預測模型，對比出高斯分布；

34、根據高斯分布確定預測精度，根據預測精度在運維變量耦合時序預測模型的參數值上增加偏移概率數，完成參數調優。

35、優選的，所述根據分析結果確定每個參數變量的實際分布狀態，包括：

36、根據分析結果確定每個參數變量的數據極差，根據數據極差確定數據跳躍頻率；

37、基于數據跳躍頻率將每個參數變量的離散序列數據分割為若干單元數組；

38、確定各單元數組的數組界限，根據數據界限編制頻數分布表；

39、根據頻數分布表確定每個參數變量的實際分布狀態。

40、優選的，還包括：

41、采集新能源場站建設場地周圍的地理環境參數，根據地理環境參數確定運維難度指數；

42、基于運維難度指數設定新能源場站的地理環境系數以及地理環境系數與運費費用之間的轉換規則；

43、根據轉換規則將新能源場站的運維費用估算值進行計算獲取最終費用評估值。

44、本專利技術的其它特征和優點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本專利技術而了解。本專利技術的目的和其他優點可通過在所寫的說明書以及附圖中所特別指出本文檔來自技高網...

【技術保護點】

1.一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量并進行變量等級設定，包括：

3.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，在根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量后，還包括：

4.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述對各等級內每個參數變量進行分布函數分析，根據分析結果構建每個參數變量的費用動態變化概率模型，包括：

5.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述根據核心參數變量和非核心參數變量之間的相關系數和每個參數變量的費用動態變化概率模型構建基于時序分析與高頻動態算法的運維變量耦合時序預測模型，包括：

6.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述通過運維變量耦合時序預測模型確定每個參數變量在當前概率條件參數下的運維費用估算值，包括：

7.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，還包括：

8.根據權利要求4所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述根據分析結果確定每個參數變量的實際分布狀態，包括：

9.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，還包括：

...

【技術特征摘要】

1.一種基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量并進行變量等級設定，包括：

3.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，在根據能源業務獲取用于新能源場站的多個運營費用評估所需參數變量后，還包括：

4.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評估方法，其特征在于，所述對各等級內每個參數變量進行分布函數分析，根據分析結果構建每個參數變量的費用動態變化概率模型，包括：

5.根據權利要求1所述基于業務分類與預測模型的新能源場站運維費用評...

【專利技術屬性】
技術研發人員：徐云生，肖宇，向星辰，李佳，何小勇，李晨，何誠師，譚明聰，趙鵬，
申請(專利權)人：三峽高科信息技術有限責任公司，
類型：發明
國別省市：