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基于copula的风光联合场景生成方法
同时生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景，用于风光不确定性分析
说明：地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性，但是当前研究更多的是不计风光出力之间的相关性影响。
因此，采用 Copula 函数作为风电、光伏联合概率分布，生成风、光联合出力场景
编程语言：MATLAB
有注释，可提供参考文献
这个程序主要是基于Copula函数的风光功率联合场景生成。下面我将逐步解释程序的功能和工作流程。
首先，程序导入了一个名为"茶卡风光数据.xlsx"的数据文件，并对数据进行了预处理。数据文件中包含了风电和光伏的观测数据，每个小时一个观测值。程序将数据按照每天24小时的形式进行了重塑，得到了风电和光伏的历史观测数据。
接下来，程序定义了一些参数，包括初始场景数目（scenarionum）、要削减到的场景数目（num_cluster）和时间长度（ntime）。
然后，程序进行了Copula拟合。Copula是一种用于描述多维随机变量相关性的函数。在这里，程序使用Frank-Copula函数对每个小时的风电和光伏数据进行拟合。拟合过程中，程序使用了核密度估计方法来估计观测数据的累积分布函数（CDF），然后使用copulafit函数拟合Frank-Copula函数的参数。
接着，程序绘制了二元Frank-Copula的密度函数和分布函数图。这个图展示了风电和光伏之间的相关性。
然后，程序进行了采样。程序使用copularnd函数从拟合的Frank Copula中生成了一定数量的场景数据。这些数据是基于拟合的Copula函数生成的，可以用来表示未来的风电和光伏功率。
接下来，程序进行了逆变换，将采样得到的数据转换为实际场景。程序使用了经验累积分布函数（ECDF）和样条插值的方法，将采样数据映射回原始观测数据的分布。
然后，程序进行了场景削减。程序使用了K-means聚类算法将生成的场景数据进行聚类，将其削减到指定的场景数目。削减后得到的场景数据分别表示了风电和光伏的不同情景。
最后，程序计算了每个场景的概率，并将结果导出到"场景结果.xlsx"文件中。
总结一下，这个程序主要包括数据导入与预处理、Copula拟合、绘制Copula图、采样、逆变换、场景削减和概率计算等步骤。涉及到的知识点包括Copula函数、核密度估计、经验累积分布函数、样条插值和K-means聚类算法。
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