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，绘
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 检
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
理。
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 Gumbel、Clayton 和 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 Copula、Clayton Copula 和 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 或 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
为。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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