这是一个复杂的数学建模问题，需要综合考虑电力供应、光伏电站建设、地理资源、投资能力、成本和收益等多个方面。以下是一些思路和代码的指导，但由于问题的广泛性，可能需要更详细的数据和专业知识来进行深入研究。
1. 中国电力供应的发展趋势
首先，可以收集有关中国电力供应的历史数据，包括电力需求、电力生产效率、出口市场、光伏产品技术进步等方面的信息。然后，可以使用时间序列分析或回归分析等方法，预测未来几十年中国电力供应的发展趋势。Python 中的 Pandas、NumPy 和 Matplotlib 库可以用于数据处理和可视化，而 Scikit-Learn 等库可以用于建立预测模型。
# 示例代码
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 读取历史数据
# 数据格式需根据实际情况调整
data = pd.read_csv('electricity_data.csv')# 特征选择和处理
X = data[['feature1', 'feature2', ...]]
y = data['electricity_supply']# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_s
