根据给定文件信息，可以梳理出以下知识点：
一、能源与环境问题
全球能源危机的日益加剧使得清洁能源（风能、太阳能）受到了广泛关注。传统能源（煤炭、石油、天然气）的不可再生性和环境问题（由大量使用引起）促使人类寻求新的能源解决方案。风能和太阳能作为取之不尽、用之不竭的可再生能源，能够为人类的生存和发展提供基础支持。
二、风能与太阳能的特性
1. 风能：风能主要受风速的影响，表现为间歇性和波动性。风机发电的不稳定性对电网安全和稳定运行提出了挑战。
2. 太阳能：太阳能发电受温度和辐射强度的影响，同样具有不稳定的输出特性。
三、分布式储能系统
分布式电源的接入有助于提高能源的利用率，但同时也给电力系统的运行带来了新的问题。分布式储能系统可以有效解决电力供给与需求间的不平衡问题，提高电力系统对可再生能源的吸纳能力。
四、数据分析与评价模型
1. 数据筛选：本文通过光纤力热复合测试仪获取了大规模数据，并对这些数据进行了筛选，去除了冗余或不相关信息，为后续分析打下了基础。
2. 数据分析方法：
- 聚类分析：通过对筛选后的数据进行聚类分析，能够发现数据中的结构特征，从而对数据进行分类。
- 主成分分析（PCA）：使用主成分分析方法可以对影响光伏发电和风机出力的主要气象条件（如风速、温度和辐射强度）进行分析，并提取主要成分。
五、分布式储能系统评价模型的建立
在不同气象条件下，通过聚类分析和主成分分析得出的数据，建立起一个通用的分布式储能系统评价模型。这个模型能够用于短期预测风能和光伏发电功率，以及场景选取，对于促进光电风电出力具有重要意义。
六、关键词解析
1. 风能：以风力为能量来源的能源，可以通过风力发电机转换为电能。
2. 光伏：利用太阳电池板将太阳光能直接转换为电能的过程，称为光伏发电。
3. 分布式储能：指在发电地点或用电地点附近建立的储能设施，可以高效利用可再生能源。
4. 主成分分析（PCA）：一种统计方法，通过正交变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。
5. 聚类分析：一种将物理或抽象对象的集合分成相似的对象类的过程，其目的是使得同一个类内的对象之间彼此相似，而与其他类的对象相异。
6. 评价模型：一种用于评估分布式储能系统性能和效益的数学模型。
七、应用场景
本文提出的分布式储能系统数据分析与评价模型，适用于电力系统的运行优化、发电功率的短期预测，以及光伏、风电等可再生能源的出力场景选取。
通过以上知识点的详细阐述，我们可以看到，随着可再生能源技术的不断发展与应用，如何更高效、稳定地接入和管理这些能源，成为现代电力系统面临的重要课题。建立有效的数据分析与评价模型，对于确保电力系统的安全、可靠运行及促进可再生能源的发展和并网利用具有重大意义。
