基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法

本发明涉及新能源规划技术领域，尤其涉及基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，其中，方法包括：设定源荷边界条件，生成候选新能源配置场景并运行模拟，生成高维时序数据集；利用无监督聚类算法对高维时序数据集进行模式提取，获取多个运行方式；基于蒙特卡洛Shapley值的关键因子识别与可解释性建模，获取关键因子与多个运行方式的关系；基于关键因子与多个运行方式的关系及工程评价指标判断当前方案是否满足规划目标，若未达标，则重新迭代处理。将可解释人工智能方法引入到新能源规划辅助决策中，强化了运行机制建模能力、提升了规划方案可信性、支撑新能源高渗透条件下的科学决策。