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本申请公开了一种分布式光伏出力功率估算方法，涉及分布式光伏技术领域，包括：将光伏阵列划分为虚拟子区域，测量各子区域伏安曲线，得到特征参数集并构建老化空间特征向量；根据曲线二阶导数划分子区域，对多峰子区域，利用最高峰与次高峰计算阴影比例和半影宽度系数，进行遮挡建模得到修正曲线；对非多峰子区域，在最大功率点电压前后10%区间内计算弯曲度，与理论弯曲度比较判定均匀衰减阴影，估算等效阴影比例并对电流等比例缩小修正；解决现有技术中阴影类型识别粗放、无法区分局部遮挡与均匀衰减的问题，实现对阴影特征的精细分类与量化；能够准确区分硬阴影、半影区和均匀衰减阴影，显著提高遮挡条件下的出力估算精度。

本申请公开了一种分布式光伏承载力分析评估方法，涉及配电网规划技术领域，包括：基于不同运行状态下的分布式光伏最大承载力生成基础评估值；根据每个关键设备的温度负荷曲线和运行历史生成健康指数；根据迭代分级法计算跨层级应力系数；将健康指数和跨层级应力系数进行时空对齐，得到老化加速度和累计老化量；根据老化加速度和累计老化量计算承载力调整因子；根据修正基准值按照修正函数对基础评估值进行修正得到最终评估值；通过量化健康指数与跨层级应力系数的动态关联，精准评估设备隐性老化风险，提高承载力预测准确性；实现跨层级交互影响的动态感知与预警，避免设备寿命评估的乐观偏差。

本发明提供一种基于强化学习反馈机制的采购评审一致性检测优化方法，通过构建双分支并行执行流程，使第一分支调用初始一致性检测模型对采购评审数据进行检测以输出待定不一致条目，同时第二分支基于标注样本集训练强化学习智能体以迭代调整特征权重与决策逻辑，解决检测效率与模型优化无法同步进行的技术缺陷；通过将专家复核判定结果与修正意见转换为反馈奖励信号输入至强化学习智能体以更新模型参数，解决了模型缺乏动态反馈机制、无法自适应校正偏差的技术缺陷；通过强化学习智能体根据采购项目的属性类型生成个性化检测规则子集，替换初始一致性检测模型中的通用规则，解决规则适配性差、无法适配不同类型采购项目的问题。