基于Copula的风光联合场景生成方法
描述
本资源文件提供了一种基于Copula函数的风光联合场景生成方法，用于生成考虑空间相关性的风电和光伏联合场景，适用于风光不确定性分析。地理位置相近的风电机组和光伏机组具有极大的相关性，但当前研究往往忽略这种相关性。因此，本方法采用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。
主要功能
- 数据预处理：
- 导入名为“茶卡风光数据.xlsx”的数据文件，该文件包含风电和光伏的观测数据，每个小时一个观测值。
- 将数据按照每天24小时的形式进行重塑，得到风电和光伏的历史观测数据。
- 参数定义：
- 初始场景数目（scenarionum）
- 要削减到的场景数目（num_cluster）
- 时间长度（ntime）
- Copula拟合：
- 使用Frank-Copula函数对每个小时的风电和光伏数据进行拟合，以描述多维随机变量的相关性。
- 场景生成：
- 基于拟合的Copula函数生成风电和光伏的联合出力场景。
编程语言
本程序使用MATLAB编写，代码中包含详细的注释，便于理解和参考。
参考文献
本程序的实现参考了相关领域的研究文献，具体文献列表可在代码注释中找到。
使用说明
- 数据准备：
- 确保“茶卡风光数据.xlsx”文件存在，并且数据格式正确。
- 运行程序：
- 在MATLAB环境中运行程序，程序将自动进行数据预处理、Copula拟合和场景生成。
- 结果分析：
- 生成的风电和光伏联合出力场景可用于进一步的风光不确定性分析。
注意事项
- 确保数据文件路径正确，避免因路径问题导致程序无法读取数据。
- 根据实际需求调整初始场景数目和削减到的场景数目，以获得合适的场景数量。
贡献
欢迎对本程序进行改进和优化，如有任何问题或建议，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。