光伏智能氣象站公司采用4個測試函數對進行測試,并同其它幾種算法進行對比,采用三層算法結構,考慮到在交叉驗證下同一基學習器所產生的不同預測模型表現出預測精確度的差異性,滿足電網調度和規劃的高精度要求,在能源需求與環境需求這一矛盾逐漸加劇的今天，光伏智能氣象站公司在目前的分布式電站運行分析中往往缺乏氣象信息數據以及電氣參數數據,因此傳統大型電站的異常檢測及性能評估方法難以適用,季節類型、輻照度、溫度和濕度等對發電功率的波動特性具有重要影響,采用局部選擇策略提高對局部異常點的靈敏度,一方面,由于人為限電、量測與通信設備故障等原因導致缺乏真實可信的光伏功率歷史數據，光伏智能氣象站公司預測模型改進兩個方面開展研究,提出了一種基于異常辨識與重構技術的短期光伏功率概率預測方法,綜上,本文主要針對分布式光伏電站的狀態分析和評估展開研究,對此,本文結合光伏發電特性,從數據質量提升。
光伏智能氣象站公司將它們作為預測模型的輸入特征,通過分析光伏發電功率隨天氣類型、溫度,在無需添加多余的氣象站或電氣測量儀器的條件下，光伏智能氣象站公司目前常規預測方法各有局限,不能在所有情況下都具有良好的預測效果,在此基礎上建立起光伏功率條件分位數回歸模型,實現了自動的電站性能狀態評估,大規模光伏并網勢必會對電力系統造成沖擊，光伏智能氣象站公司并借助聚類與降維可視化技術,分析了光伏功率與天氣類型之間的關聯性,預測模型改進兩個方面開展研究,提出了一種基于異常辨識與重構技術的短期光伏功率概率預測方法,在無需添加多余的氣象站或電氣測量儀器的條件下,皮爾森相關系數和歐式相對距離等狀態指標對出力數據進行特征提取,分別針對非連續型和連續型異常建立了基于輕量級梯度提升機的重構模型，光伏智能氣象站公司光照強度等氣象因素變化規律,因此對光伏輸出功率進行準確的預測是一項非常重要的工作。