程序名称：基于Copula函数和K-meas聚类的的风、光出力场景生成与削减

实现平台：matlab

代码简介：由于目前大多数研究的是不计风光出力之间的相关性影响，但是地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性。因此，采用copula函数作为风电、光伏联合概率分布，生成风、光考虑空间相关性联合出力场景，在此基础上，基于Kmeans算法，分别对风光场景进行聚类，从而实现大规模场景的削减，削减到5个场景，最后得出每个场景的概率与每个对应场景相乘求和得到不确定性出力。copula理论有一定创新，可以更换数据直接用于自己的文章。

基于Copula函数和K-means聚类的风、光出力场景生成与削减方法，首先利用Copula函数对风电和光伏出力的历史数据进行建模。该方法的核心在于将各变量自身的分布特性（如风电常呈现的偏态分布、光伏受日照影响的非对称性）与其之间的复杂相关性分开处理，从而更真实地反映风光资源在时间和空间上的联合不确定性。通过从拟合好的Copula模型中大量抽样，并结合各自的边缘分布反推，可以生成一组能体现实际统计特性的初始出力场景集合。

随后，为了降低计算负担并保留关键信息，采用K-means聚类对大量初始场景进行削减。该过程将相似的场景归为一类，并用每类的中心代表整个簇，形成数量较少但具有代表性的典型场景。每个典型场景还被赋予一个发生概率，通常由其对应簇中原始场景的数量比例确定。最终得到的精简场景集既保留了原始风光出力的主要随机特征和相关结构，又显著提高了后续电力系统优化调度或规划模型的求解效率。

该段代码实现了一个基于Copula函数的风光功率联合场景生成方法，首先通过导入风电和光伏出力的历史数据，并进行预处理，以去除首行标题信息。随后，设定初始场景数目和需要削减到的最终场景数目，以及考虑一天24小时的出力情况。对于每个小时段，分别对风电和光伏的数据进行核密度估计得到累积分布函数值，使用Frank Copula模型拟合两者之间的相关性，并保存拟合参数。接下来，基于已拟合的Copula模型进行大量采样，通过逆变换将采样结果转换为实际的风电和光伏出力场景。为了降低计算复杂度，采用K-means聚类算法对生成的大量初始场景进行削减，从而得到少量具有代表性的典型场景，并计算每个典型场景的发生概率。最后，程序还绘制了原始与削减后的风电、光伏出力场景图，展示了各场景的概率分布及不确定性出力情况，同时展示了二元Frank-Copula分布函数图，以直观反映风电与光伏出力间的相关性。整个流程旨在精确捕捉风能和太阳能发电的随机性和时空相关性，以便于电力系统优化调度或规划。

参考文献：《基于Copula函数的风电场出力场景生成方法》《基于核密度估计和 Copula 函数的风、光出力场景生成》《融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置》《基于藤Copula模型与改进ISODATA聚类的电-热联合低碳调度策略》《综合能源系统风光电源联合出力场景集构建》《基于相似日聚类与WOA-BiLSTM-Copula算法的短期风光功率相关性概率区间预测方法》《基于中心Copula过程的非线性时间序列聚类算法研究》《基于Copula函数的风电时序联合出力典型场景生成》

代码获取方式：【代码分享】基于Copula函数和K-meas聚类的的风、光出力场景生成与削减

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