通过实践的计算，她总结出源荷特征聚类的方法有以下几个优势。

一是充分考虑新能源跟负荷之间的耦合关系，时间、负荷的时段在曲线选取上都有所表达。

二是聚类得出的曲线是一条实际运行中的真实曲线，保留了波动性。

三是保留部分极端的场景，便于研究风光极端场景下的电力平衡的情况。

黄丽娟提出，“8760”曲线可以使用三个利用小时数表达，一是发电全年利用小时数，二是月度电量的分配曲线，三是主小时的电量分配曲线。

但历史的样本极其有限，在应用中会存在问题，例如广西地区新能源大规模发展，但目前为止可能只有5条“8760”的曲线，这5条聚类效果能否反映真实情况并没有实证。针对“8760”场景主要分析方法是电量的平衡，生成“8760”场景为计算场景，然后基于该场景进行多年的运行模拟，最后基于这个计算的结果统计电量不足跟弃风量等相关的指标。

针对“8760”场景，生成三套概率化的“8760”曲线，针对典型日聚类，筛选出最佳的聚类数，得出相应的日出力曲线，再将它们放入时序的模拟仿真程序中，最后运行出来的结果可以支撑概率化的问题，同时也支撑起极端场景的分析。