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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120873498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511375037.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法是由康重庆;张宁;钟海旺;郭鸿业;王鹏设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可解释性人工智能的新能源规划典型方式提取方法，其特征在于，包括： 设定源荷边界条件，生成候选新能源配置场景； 基于所述候选新能源配置场景运行模拟，生成高维时序数据集； 利用无监督聚类算法对所述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，获取关键因子与所述多个运行方式的关系，包括，对所述高维时序数据进行数据预处理与聚类分析，获取预处理数据，基于所述预处理数据，利用蒙特卡洛采样的Shapley值方法获取所述预处理数据的Shapley值，并提取符合预设值的Shapley值作为关键因子，基于所述关键因子构建可解释性分类模型，并获取预测聚类标签，利用解释性分类模型对所述预测聚类标签进行分析，获取关键因子与所述多个运行方式的关系；所述利用解释性分类模型对所述预测聚类标签进行分析，获取关键因子与所述多个运行方式的关系包括：将所述关键因子作为所述解释性分类模型的输入变量，获取精确率、召回率、准确率及F1值在不同新能源渗透率场景下的分类结果，基于所述分类结果，获取关键因子与所述多个运行方式的关系；其中为验证所提取关键因子的代表性，构建基于关键因子的可解释性分类模型，用于预测聚类标签，评估关键因子对聚类结果的还原能力，并通过分类准确率、模型稳定性指标验证Shapley分析结果的可靠性与一致性； 基于所述关键因子与所述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。

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