一种电力负荷变化的可解释归因分析系统、方法、设备及存储介质

本发明公开了一种电力负荷变化的可解释归因分析系统、方法、设备及存储介质，本发明对多站点气象数据进行加权融合并构建包含非线性项的高维气象特征集；将历史负荷序列解耦为趋势分量和周期分量；以高维气象特征集为输入、趋势分量为目标训练线性回归模型，得到各特征的回归系数；应用控制变量法，计算分析日与对比日之间因日期类型、各气象因素及其交互作用变化所引起的负荷趋势变化量；生成可读的自然语言归因报告。本发明克服了现有负荷预测模型“黑箱”化、无法量化解释波动成因的缺陷，实现了对负荷变化原因的精细化、可解释归因分析，为电力系统调度与决策提供了直接、量化的依据。