基于Copula函数的风能和太阳能空间关联性联合场景生成及K-means聚类降维的MATLAB研究

简介：
本研究利用Copula函数分析风能与太阳能的空间关联性，并采用K-means聚类方法进行数据降维，所有计算在MATLAB环境中实现。 本段落研究了基于Copula函数的风光空间相关性联合场景生成与K-means聚类削减算法。当前大多数的研究忽略了风能和太阳能出力之间的相互影响关系，然而地理位置相近的风电场和光伏电站之间存在显著的相关性。 为解决这一问题，我们采用 Copula 函数来描述风电机组和光伏机组出力的概率分布，并据此生成包含空间相关性的联合场景。随后利用K-means聚类算法对这些风光联合场景进行分类与削减，最终将大规模的场景数量减少到5个典型场景。通过这种方式可以计算每个典型场景的发生概率以及对应的不确定性出力。 研究中采用的方法包括基于Copula函数的风光联合场景生成和K-means聚类削减技术，重点关注风能太阳能的空间相关性、概率分布及如何有效进行场景削减等问题。