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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。

本发明公开了一种基于自适应GRU的车网互动业务组网方法及系统。包括如下：采集车辆、充电桩、风光储数据，采用深度表征学习融合多源数据，消除数据孤岛；构建车路网耦合模型，利用GRU、改进GCN‑LSTM完成充电数据与图像智能辨识计量，优化梯度传递；搭建分层分布式通信架构，设计簇头组网、传输模式切换、跨层闭环自适应调控策略，形成多场景组网方案；搭建含数据采集融合、预处理、自适应控制、可视化模块的智能业务系统。配套系统执行上述方法。本发明可实现异构数据融合、负荷精准辨识、组网动态调控，提升车网互动调控精度与资源利用率，保障电网稳定运行。