求光伏概率分布的代码和数据

资 源 简 介

求光伏概率分布的代码和数据

详 情 说 明

光伏概率分布分析是评估太阳能发电系统稳定性和预测发电量的重要手段。对于您提供的压缩包数据，我们可以按照以下技术路线进行分析：

首先需要明确的是，光伏发电数据通常呈现典型的双峰分布特征，这主要由于晴天和阴天两种典型天气模式造成。分析时需特别注意数据的昼夜划分和季节特性。

数据处理阶段建议采用分位数标准化方法，消除不同天气条件的影响。针对光伏出力数据的零值聚集现象(对应于夜间无光照时段)，可采用截断分布模型进行处理。

常用的概率分布拟合包括Beta分布、Weibull分布和混合高斯分布等。其中Beta分布特别适合描述光伏出力的有界特性(0到最大出力值之间)，而混合分布则能更好地捕捉不同天气模式下的多峰特征。

分析过程中要注意异常值的识别和处理，特别是由于设备故障或测量误差导致的极端数据点。同时建议考虑加入时间序列特征分析，因为光伏出力具有明显的自相关性和日周期性。

结果呈现时，除了给出最佳拟合分布参数外，还应提供K-S检验或卡方检验等拟合优度评价指标，确保所选分布能真实反映数据特性。

如需进一步扩展分析，可以考虑加入天气数据(如云量、温度)作为协变量，建立条件概率模型，这将大大提高预测准确性。