1.一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述a1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述a2包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述a2中，基于过滤后的日均辐照度数据和电池温度数据，利用线性回归法生成光伏场站修正系数。
5.根据权利要求1所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述a3中，光伏发电量预测模型的表达式如下所示：
6.根据权利要求1所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述步骤2包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述步骤3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述c1中，光伏场站业务指标值包括资源变化值、损失电量值和逆变器运行状态统计值；基于异常光伏场站对应的运行数据计算光伏场站业务指标值，包括：
9.根据权利要求8所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述光伏场站业务指标值还包括逆变器输出功率离散率、光伏方阵能量转换效率、逆变器损耗率和逆变器停运情况；基于异常光伏场站对应的运行数据计算光伏场站业务指标值，还包括：
10.根据权利要求9所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：c4中，基于场站逆变器的输出功率和场站逆变器数量，确定场站逆变器输出功率的标准差和平均值，并基于场站逆变器输出功率的标准差和平均值，计算全场逆变器输出功率离散率。
11.根据权利要求9所述一种光伏发电的异常诊断方法，其特征在于：所述c2包括以下步骤：
12.一种光伏发电的异常诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种计算机设备，其特征在于包括：
14.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质上存储有计算机指令，所述计算机指令用于使计算机执行权利要求1~11中任一项所述的光伏发电的异常诊断方法。