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本申请公开了分布式光伏预测不确定性的天气类型辨识方法、装置、设备及介质，涉及光伏发电技术领域，基于光伏出力样本数据集对贝叶斯神经网络进行训练，得到光伏出力的概率分布参数；对概率密度函数进行随机抽样，生成噪声序列，将噪声序列和历史光伏出力序列输入至生成对抗网络，输出光伏出力序列；利用回归决策树，将光伏出力序列划分为局部类高斯分布子集，为局部类高斯分布子集构建高斯混合模型，对高斯混合模型迭代更新；利用更新后的高斯混合模型和孤立森林，计算与待辨识天气对应的光伏出力序列的概率密度及异常分数，基于概率密度和异常分数确定待辨识天气的天气类型，增强辨识精度和可靠性，对规模化分布式光伏出力进行有效预测和调控。