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摘要：本发明涉及能源动态趋势技术领域，具体地说，涉及分布式能源不稳定输出动态趋势研判方法、系统及设备。其包括如下步骤：S1、与能源输出管理端进行连接，获取分布于不同位置能源输出装置的历史输出数据和实时输出数据；S2、采集天气数据，将天气数据进行差异分类，再结合历史输出数据进行同时段归属；通过实时监测实际输出数据和预估输出数据的差异，能够及时发现和反馈系统输出的偏差情况，这使得能源输出管理人员能够迅速获取准确的信息，以便采取适当的措施，如调整系统参数或采取其他措施来纠正偏差和优化能源输出。

主权项：1.分布式能源不稳定输出动态趋势研判方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、与能源输出管理端进行连接，获取分布于不同位置能源输出装置的历史输出数据和实时输出数据；S2、采集天气数据，将天气数据进行差异分类，再结合历史输出数据进行同时段归属；S3、将S2整理的数据收集建立数据分析库，根据天气类型进行数据提取，获取该天气类型距离提取时间最近的两个输出数据，然后将两个输出数据进行数值相减，并结合相差天数进行衰减频率计算，获取不同天气类型的衰减频率；所述S3的公式如下：F=N1-N2D;其中，N1为距离提取时间第一近的输出数据，N2为距离提取时间第二近的输出数据，相差天数为D，通过N1和N2将输出数据相减，然后再除以D，获取能源输出装置在相隔数天再次经历同一类型天气状态下，能源输出装置每日的衰减频率F；S4、根据最新天气数据获取同类型的衰减频率，然后将最新天气数据的提取时间结合上一次此天气类型的采集时间进行差值计算，并结合衰减频率对上一次的输出数据进行输出计算，获取当天的预估输出数据；所述S4的公式如下：S=（U-U1）*F；其中，S为当天的预估输出数据，U为最新天气数据的提取时间，U1为距离U最近的输出数据，此输出数据归属的天气类型和U相同，衰减频率为F，通过U和U1进行天数差值计算，获取U和U1之间的相差天数，然后再将相差天数乘F，获取能源输出装置经过衰减之后的预估数据输出数据S；S5、将实时输出数据和预估输出数据进行差异监测，并设定偏差阈值，当实时输出数据和预估输出数据的差异值超出偏差阈值时，将实时输出数据截取发送至S3，使得S3将实时输出数据作为最近的输出数据重新进行衰减频率计算。

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