现有研究中，主要从以下几个方面分析光伏电站接入系统后对发电可靠性的影响:
①以光伏发电建模为重点，建立准确的太阳辐照度模型和光伏电站出力模型: 文献［3］在分析太阳辐照度波动模型的基础上，建立了考虑状态抽样转移的光伏电站多状态可靠性模型，有效提升了发电系统可靠性指标的计算准确性; 文献［4］建立了考虑天气变化、设备故障等随机因素的光伏发电出力模型，并分析了不同模型计算光伏电站置信容量的差异; 文献［5］建立了考虑光伏出力与电网负荷及光伏电站之间相关性的随机模型，并计算得到光伏出力的置信容量。
②将光伏发电和储能系统相结合，利用储能系统的灵活充放电功能提高光伏电站的并网发电可靠性: 文献［6］评估了储能容量配比与光伏装机容量大小对发电系统置信容量的影响; 文献［7］研究了储能平抑光伏发电波动柔性并网的容量需求，提高光伏并网的可信容量; 文献［8］基于粒子群优化方法分析了等可信容量下，以总投资成本最小为目标的风光储不同配比最优组合，提高并网可信度的同时兼顾其经济型。
③以提高置信容量计算准确性为重点，研究并改进可靠性评估中的置信容量计算方法: 文献［9］采用修正系数对等时间间隔采样方法进行修正，提升序贯蒙特卡罗法计算电力系统置信容量的执行效率; 文献［10］改进了伪时序状态转移抽样这一可靠性评估方法，使其在储能接入系统的情况下快速准确地计算可靠性指标; 文献［11］利用含衰老和竞争机制的粒子群算法ACM-PSO作为系统状态扫描和分类工具分析含光伏的发电系统可靠性问题。
上述研究充分考虑光伏电站的实际运行特性，从不同角度评估光伏发电置信容量及其在电力系统规划等方面的显著作用，但是对光伏电站本身的可靠性评价主要以计算光伏发电容量置信度为主，只能得到一个确定的指标用来评价光伏电站的可信度。
因此，在现有研究基础上，本文提出光伏发电可信度区间的概念，不再局限于一个固定的可信度指标，着重分析其置信容量概率区间，这对评价光伏电站接入电网可靠性贡献程度、制订电站接入方案和确定电站日前出力计划等方面都具有一定价值。
综上，本文以青海格尔木某50MW光伏电站为对象，应用数理统计中的四分位法排除电站功率数据异常值，重点分析电站在不同天气类型下的发电特性。
相比基于假设检验的经典异常值识别方法(如基于正态分布的3σ法)，四分位法无需假定数据的分布形式，不受数据均值和标准差的影响，具有更高的耐抗性，更适用于光伏电站功率数据随机波动较高的数据处理应用场景。
根据文献［12］的研究结果可知，储能能够改善电网电能质量、平滑光伏出力波动、提高可再生能源发电接入能力。因此，本文研究在光伏电站中接入储能装置后的光储联合发电系统的发电特性。
提出一种光储联合系统功率带提取方法，在对发电数据按天气特征进行模糊 C均值聚类的基础上提取不同天气工况下的功率带。搭建IEEE-RTS79可靠性测试系统，应用序贯蒙特卡罗模拟法(Sequential Monte Carlo Methods) 评估光储发电系统接入对电网可靠性指标的贡献。
最后，以所提取的光储系统功率带为基础，提出一种含储能光伏电站的可靠性置信区间计算方法，为调度人员制定计划出力、电力调度提供理论依据。