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基于的风光联合场景生成方法同时生成考虑空间相关性 大约有12个文件
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  3. 一天内的风光数据集这个步骤主要是为了之后构建.docx 45.62KB
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  6. 基于的风光联合场景生成方法与不确定性分析一引.docx 44.71KB
  7. 基于的风光联合场景生成方法分析在数.docx 44.97KB
  8. 基于的风光联合场景生成方法及在不确定性分析中的应用.docx 44.93KB
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资源介绍:

基于Copula函数的风光联合场景生成方法：考虑空间相关性的风电光伏联合概率分布分析,基于Copula函数的风光联合场景生成方法：考虑空间相关性的风电与光伏联合概率分布分析,基于copula的风光联合场景生成方法 同时生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景，用于风光不确定性分析 说明：地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性，但是当前研究更多的是不计风光出力之间的相关性影响。 因此，采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布，生成风、光联合出力场景 编程语言：MATLAB 有注释，可提供参考文献 这个程序主要是基于Copula函数的风光功率联合场景生成。下面我将逐步解释程序的功能和工作流程。 首先，程序导入了一个名为茶卡风光数据.xlsx的数据文件，并对数据进行了预处理。数据文件中包含了风电和光伏的观测数据，每个小时一个观测值。程序将数据按照每天24小时的形式进行了重塑，得到了风电和光伏的历史观测数据。 接下来，程序定义了一些参数，包括初始场景数目（scenarionum）、要削减到的场景数目（num_cluster）和时间长度（ntime）。 然后，程序进行了C
一天内的风光数据集。这个步骤主要是为了之后构建风电和光伏的边缘分布和联合分布模型。
接下来，程序利用了 Copula 函数，来建立风电和光伏的联合概率分布模型。Copula 函数可
以描述多维随机变量之间的联合分布，对于风电机组和光伏机组这种具有空间相关性的场景
非常适用。在程序中，我们首先对风电和光伏的边缘分布进行了参数估计，然后利用这些参
数和 Copula 函数，生成了基于 copula 的风光联合场景。
程序的核心部分是联合场景的生成。在这一部分中，我们使用了基于随机抽样的方法，从风、
光出力的联合概率分布中抽取出若干个具有代表性的联合场景。每个场景都包含了一个风电
功率和一个光伏功率，并且这两个功率都根据真实的数据分布情况生成。通过这种方法，我
们可以生成大量的风、光联合出力场景，用于分析风光发电的不确定性。
考虑到地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性，我们引入了空间相关性模型。
该模型在考虑风电和光伏发电设备地理位置的同时，计算其出力之间的相关性，然后将这个
相关性引入到我们的联合场景生成过程中。通过这种方法，我们可以生成更加真实的、考虑
空间相关性的风电和光伏联合场景。
在 MATLAB 编程语言中，我们的程序代码包含了许多注释，这些注释可以帮助理解每一行
代码的功能和作用。此外，我们还提供了参考文献，以便读者可以查阅更多关于 Copula 函
数、风光联合场景生成以及空间相关性模型的相关信息。
总的来说，这个程序通过使用 Copula 函数和随机抽样方法，生成了考虑空间相关性的风电
和光伏联合场景，为风光不确定性分析提供了重要的数据支持。这将对未来风光发电的规划
和运行提供重要的参考价值。电梯仿真模拟控制系统设计
一、概述
电梯是现代建筑中的重要组成部分，保障其运行安全及可靠性显得至关重要。为满足现实生
活中的使用需求及训练操作人员的操作能力，采用电梯仿真模拟技术成为了有效的解决方案。
本文将详细介绍基于西门子博图 S7-1200 PLC 与触摸屏 HMI 的电梯模拟仿真控制系统的设
计。
二、系统设计基础
1. 硬件配置
本系统以西门子 S7-1200 PLC 为核心控制单元，配备触摸屏 HMI 作为用户交互界面。通过
合理的 IO 配置，实现电梯的模拟仿真运行。
2. 软件环境
系统需安装博图 V15 或 V15V 以上版本软件以及相应的仿真器，用于编写 PLC 程序、设计
触摸屏界面及进行仿真测试。
三、系统功能设计
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