本发明属于储能管理，尤其涉及基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法。
背景技术：
1、储能系统作为现代电力系统不可或缺的关键组成部分，在保障电网安全稳定运行、促进可再生能源消纳以及实现需求侧管理等方面发挥着至关重要的作用。储能系统通过在用电低谷时充电、在用电高峰时放电，能够有效平抑负荷波动，提升电能质量。因此，对储能系统剩余容量或称荷电状态进行实时、准确的动态预测，是实现其优化调度和高效利用的核心前提。
2、现有技术中，储能系统剩余容量的预测方法主要依赖于对历史数据的统计分析或传统的机器学习模型。一些方法采用时间序列模型对历史负荷数据进行外推，而另一些方法则利用神经网络、支持向量机等算法，将智能电表采集的时序负荷、电压以及外部环境数据作为输入特征，训练一个预测模型来拟合输入与输出之间的关系。这些方法在一定程度上能够实现对剩余容量的预测。
3、然而，上述现有技术方案在实际应用中存在明显不足。首先，智能电表提供的各类数据具有高度的非线性、非平稳性和不确定性，传统模型难以有效捕捉其中的复杂动态关联，尤其是在面对突发性负荷冲击或极端天气等情况时，预测精度会大幅下降。其次，现有方法大多停留在数据相关性的层面，无法区分真实的因果关系与虚假的统计关联，导致模型缺乏鲁棒性，容易在运行环境变化时产生误判。最后，绝大多数预测模型是静态的，其参数在训练完成后即被固定，缺乏根据实时数据反馈进行动态调整和自我优化的能力，使得预测偏差容易累积。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本发明提供了基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法，采用集成概率建模、因果推断与闭环自适应调整的技术方案，提升预测的准确性和鲁棒性。
2、上述目标可以通过如下方案实现：
3、基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测方法，步骤包括：
4、获取智能电表的时序负荷、电压数据及外部环境数据，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间；
5、通过因果推断分解概率状态空间，量化时序特征与能耗变化的动态因果图谱，并推演包括置信区间的初步剩余容量预测；
6、将实时智能电表数据投影至动态因果图谱的特征空间认知流形，解算幅度和方向的几何偏离向量，并量化为置信度加权的预测偏差；
7、当预测偏差触发学习条件时，对初步剩余容量预测进行修正，并递归调整动态因果图谱中的依赖关系权重。
8、优选的，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间包括：从时序负荷、电压数据及外部环境数据中，提取高阶统计矩与跨维度时序相关性，构建数据内在随机过程的联合概率分布；通过对联合概率分布进行包含尾部区域的随机抽样，覆盖常规波动与潜在的极端扰动情景，生成携带概率权重的候选能耗轨迹样本；将候选能耗轨迹样本进行聚合，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间。
9、优选的，推演包括置信区间的初步剩余容量预测包括：在概率状态空间内进行条件独立性检验，识别并剪除伪关联，确立时序特征与能耗变化之间的非循环因果结构，作为拓扑基础；针对拓扑基础中的每条因果路径，量化非线性影响强度，并与时间演化相结合，形成动态因果图谱；以概率状态空间中的多条潜在能耗轨迹为输入，在动态因果图谱上进行前瞻性传播演算，生成未来剩余容量的预测概率分布，基于预测概率分布确定置信区间，并从预测概率分布中提取期望轨迹作为初步剩余容量预测。
10、优选的，确立时序特征与能耗变化之间的非循环因果结构，作为拓扑基础包括：初始化一个候选因果图，其中，任意两个时序特征之间、任一时序特征与能耗变化之间均存在初始连接；在概率状态空间内对候选因果图中的每条初始连接进行迭代的条件独立性检验，并移除统计上独立的初始连接，直至无初始连接可被移除，形成无向骨架图；对无向骨架图中的连接进行方向判定，消除有向环路，确立时序特征与能耗变化之间的非循环因果结构，得到拓扑基础。
11、优选的，动态因果图谱包括因果响应函数和时变演化算子，其中：因果响应函数用于基于拓扑基础，量化任一原因时序特征的变化对结果产生影响的非线性传递特性；时变演化算子用于根据外部环境数据中的宏观时间尺度变化，对因果响应函数中的传递特性进行动态调制，表征时序特征与能耗变化之间非线性依赖关系自身的时变性。
12、优选的，量化为置信度加权的预测偏差包括：在特征空间认知流形上，计算实时智能电表数据到特征空间认知流形的最短测地距离，得到几何偏离向量；从初步剩余容量预测的置信区间中，提取与几何偏离向量方向对齐的局部不确定性度量；将几何偏离向量的幅度与局部不确定性度量的倒数进行非线性融合运算，生成置信度加权的预测偏差。
13、优选的，提取与几何偏离向量方向对齐的局部不确定性度量包括：对动态因果图谱进行沿几何偏离向量方向的局部敏感度分析，识别预测概率分布中的主导响应轴；将预测概率分布投影至主导响应轴，生成一维投影分布，并计算一维投影分布的方差，作为局部不确定性度量。
14、优选的，方法还包括：将几何偏离向量投影至拓扑基础的因果空间，识别受实时数据偏离影响的关键因果路径，生成初步归因结果；结合预测概率分布中的不确定性信息，对初步归因结果进行置信度校准，量化每条关键因果路径对预测偏差的贡献权重，生成动态因果归因谱。
15、优选的，对初步剩余容量预测进行修正，并递归调整动态因果图谱中的依赖关系权重包括：以动态因果归因谱为引导，生成动态因果图谱的定向调整梯度；基于预测偏差对定向调整梯度进行缩放，形成权重更新量；将权重更新量应用于动态因果图谱，并通过执行前瞻性传播演算，对初步剩余容量预测进行修正。
16、本发明还提供了基于智能电表负荷数据的储能系统剩余容量动态预测系统，包括：
17、概率状态空间构建模块，用于获取智能电表的时序负荷、电压数据及外部环境数据，构建多条潜在能耗轨迹的概率状态空间；
18、因果推断与初步预测模块，用于通过因果推断分解概率状态空间，量化时序特征与能耗变化的动态因果图谱，并推演包括置信区间的初步剩余容量预测；
19、预测偏差量化模块，用于将实时智能电表数据投影至动态因果图谱的特征空间认知流形，解算幅度和方向的几何偏离向量，并量化为置信度加权的预测偏差；
20、修正与自适应调整模块，用于当预测偏差触发学习条件时，对初步剩余容量预测进行修正，并递归调整动态因果图谱中的依赖关系权重。
21、与现有技术相比，本发明具有如下优点：
22、本发明通过构建概率状态空间并引入因果推断，能够从根本上识别和剔除数据中的伪关联，深入挖掘时序特征与能耗变化之间的真实因果关系，提高了预测模型的内在逻辑性和对未来变化的预见能力，使得剩余容量的预测结果在面对电网复杂波动和极端事件时依然保持高准确度和鲁棒性。
23、本发明建立了一套从偏差量化到模型自适应调整的闭环学习机制。通过将实时数据与模型先验知识在几何空间中进行比较，并结合置信度进行加权，能够智能评估预测偏差的性质和严重性，进而驱动动态因果图谱进行参数调整。这种持续的在线学习能力使预测模型能够动态适应电网运行工况的实时变化，保证了长期预测的稳定性和可靠性。
24、本发明通过生成动态因果归因谱，为预测结果和模型调整提供了可解释性。该方法不仅能预测剩余容量，更能揭示导致预测偏差的关键因果路径，为运行人员提供了深入洞察系统行为的工具。这种因果驱动的分析能力将传统的黑箱预测模型转变为透明的决策支持系统，有助于制定更为科学和高效的储能调度策略。