利用手肘法优化K-means算法：风电和光伏功率精准聚类及概率分析的MATLAB实现

简介：
本文介绍了一种基于手肘法优化的K-means算法在MATLAB中的应用，专注于风力发电和光伏发电功率数据的精确分类与概率分析。通过改进的传统聚类方法，该研究能够更有效地识别不同环境条件下的能源输出模式，为电力系统的可靠运行提供支持。 基于手肘法优化K-means算法：风电与光伏功率的精确聚类识别及概率分析的MATLAB程序实现 该MATLAB程序利用手肘法来优化K-means聚类算法，旨在通过拉丁超立方抽样方法扩充样本数据集，并精准地确定风电和光伏发电功率的数据集群数。具体功能包括： 1. 内置了用于生成风电与光伏功率数据集中所需的拉丁超立方随机采样的代码。 2. 提供详细的方法注释来指导用户如何根据自身需求调整程序中的输入参数，以适应不同的研究场景或实验设计。 3. 程序能够输出不同聚类条件下各类别的概率分布情况及其对应的类别中心位置信息，并且所有关键部分均有详尽的解释说明，方便研究人员理解和应用。 此外，该分析工具支持两种数据处理模式： - 使用全年（共365天）实际测量到的风力发电量进行直接计算。 - 通过拉丁超立方抽样方法生成模拟样本集来估计潜在的数据分布特性。