基于Copula理论和K-means算法的风光出力相关性场景生成与缩减 关键词：Copula 场景生成 风光出力相关性

简介：
本文运用Copula理论结合K-means算法，创新地提出了一种风光发电输出功率相关性的场景生成及缩减方法。通过该技术可以有效地模拟和预测不同条件下的风能与太阳能协同效应的复杂模式，为优化可再生能源系统集成提供有力支持。关键词：Copula、场景生成、风光出力相关性。 本代码主要进行风光场景的生成工作，在这一过程中考虑了风力发电与光伏发电之间的相关性，并利用Frank-Copula函数来描述两者间的相互关系，从而能够更准确地生成具有关联性的风光出力场景。不同于传统的蒙特卡洛或拉丁超立方等方法，该程序在场景构建阶段特别强调了对风光出力之间依赖关系的考量。 进一步地，在完成大规模风光场景的初步生成后，通过k-means算法对其进行削减处理，最终保留五个代表性较强的场景，并为每个选定的场景分配相应的发生概率。整个过程由详细注释支持，确保代码易于理解和维护；程序运行稳定可靠，并且在Matlab环境下进行了仿真验证。 总结而言，该研究工作基于Copula理论与K-means方法相结合的技术路线，在风光出力相关性分析及高效场景生成方面提供了一种创新性的解决方案。