根据历史修正预测数据和实际功率数据建立预测实际出力概率预测模型

这是一个复杂的统计模型，需要考虑多个因素，包括但不限于：

1. 历史修正预测数据的精度和可靠性；
2. 实际功率数据的采集频率和准确度；
3. 天气预报数据和实际天气情况之间的差异；
4. 发电机的性能和工作状态；
5. 停机、保养、维修等因素的影响。

基于以上因素，我们可以考虑以下步骤来建立预测实际出力概率预测模型：

1. 收集历史修正预测数据和实际功率数据，进行数据预处理和清洗，包括数据去重、异常值处理、缺失值填充等；
2. 对数据进行时序分析和统计分析，包括趋势分析、周期性分析、相关性分析等；
3. 基于以上分析结果，选择合适的模型结构和算法，如ARIMA、SARIMA、LSTM等，进行模型训练和参数调优；
4. 使用交叉验证等方法对模型进行评估和优化，包括模型误差、预测精度、可解释性等指标；
5. 在模型验证和应用过程中，持续监测和优化模型性能，及时调整模型参数和结构，提高预测精度和实用性。

需要注意的是，预测实际出力概率是一个动态过程，需要结合实际情况不断更新模型和调整预测结果。同时，模型建立和优化需要专业技能和经验，建议寻求专业的数据科学家和工程师的支持和建议。