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ZIP考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成 风电场景生成,并通过聚类算法场景削减成几个场景,每个场景都有确定的出现概率 完美复现

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资源介绍:

考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成 风电场景生成,并通过聚类算法场景削减成几个场景,每个场景都有确定的出现概率。 完美复现《考虑多风电场出力 Copula 相关关系的场景生成方法》 Copula 函数(连接函数)描述空间相邻风电场间的相关性,提出一种基于 Copula 函数生成风电场出力场景的方法。 该方法对边缘分布没有限制,能捕捉变量之间非线性、非对称性以及尾部相关关系。 阐述了多个风电场出力的边缘分布函数及 Copula函数的构造和确定过程。 拟合出最优Copula函数,并生成场景。 编程语言:MATLAB 这段程序主要是对风电场的出力进行分析和建模。下面我将逐步解释代码的功能和工作。 首先,程序导入了一个名为"windpower.csv"的数据文件,其中包含了风电场的出力数据。然后,程序绘制了机组1和机组2的频率直方图,以及原始数据的二元频数直方图。 接下来,程序对机组1和机组2的数据进行了正态性检验。它使用了三种不同的检验方法:Jarque-Bera检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Lilliefors检验。如果数据不服从正态分布,程序会输出相应的提示信
考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成
提出了一种基于 Copula 函数生成风电场出力场景的方法该方法能够捕捉风电场之间的相关性
并将风电场的出力数据分成多个场景每个场景都有确定的出现概率该方法不限制边缘分布能够
处理变量之间的非线性非对称性以及尾部相关关系
首先导入风电场的出力数据文件"windpower.csv"该文件包含了风电场的出力数据然后
制机组 1 和机组 2 的频率直方图以及原始数据的二元频数直方图从直观上观察风电场的出力特征
接下来进行机组 1 和机组 2 的正态性检验通过 Jarque-Bera 检验Kolmogorov-Smirnov
验和 Lilliefors 检验判断数据是否服从正态分布如果数据不服从正态分布需要进行相应的处
然后使用非参数法确定机组 1 和机组 2 的分布通过经验分布函数和核光滑方法进行估计绘制经
验分布函数图和核分布估计图观察两个机组之间的关系
接下来利用极大似然法估计 Copula 模型中的参数分别对二元正态 Copula 和二元 t-Copula
的线性相关参数进行估计同时估计 GumbelClayton Frank Copula 模型的参数
然后计算 Copula 模型的概率密度和累积分布分别使用二元正态 Copula二元 t-Copula
Gumbel CopulaClayton Copula Frank Copula 模型进行计算
接下来计算 Kendall 秩相关系数和 Spearman 秩相关系数分别计算二元正态 Copula 和二元
t-Copula 模型的相关系数同时根据原始观测数据直接计算 Kendall 秩相关系数和 Spearman
秩相关系数
然后对多个 Copula 模型进行评价引入经验 Copula 的概念计算经验 Copula 与拟合的
Copula 模型之间的距离以评估每个 Copula 模型的优劣
接下来进行采样利用拟合的 Copula 模型生成 10000 个样本并将结果保存
最后进行聚类分析使用 k-means k-medoids 算法对样本进行聚类并绘制聚类结果和质心
的图形同时计算每个聚类的概率并将结果保存
综上所述本方法通过基于 Copula 函数生成风电场出力场景能够全面分析风电场数据的特性和行
通过对风电场数据进行正态性检验分布估计相关性分析模型评价采样和聚类分析等步骤
可以更好地理解和应用风电场的相关性为可再生能源领域的场景生成提供了一种有效的方法
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