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建网站wordpress,wordpress改变邮箱,足球亚洲排名最新排名,html网站登录界面模板基于Copula理论与K-means的考虑风光出力相关性的风光场景生成与削减 关键词#xff1a;Copula 场景生成 风光出力相关性 k-means算法 参考文档#xff1a; [1]《基于核密度估计和 Copula 函数的风、光出力场景生成》 [2]《融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置_白…基于Copula理论与K-means的考虑风光出力相关性的风光场景生成与削减 关键词Copula 场景生成 风光出力相关性 k-means算法 参考文档 [1]《基于核密度估计和 Copula 函数的风、光出力场景生成》 [2]《融合风光出力场景生成的多能互补微网系统优化配置_白凯峰》 仿真软件: matlab 主要内容代码主要做的是风光场景生成的内容与目前大部分的基于蒙特卡洛或者拉丁超立方等方法不同代码在场景生成的过程中考虑了风光出力的相关性并通过Frank-Copula函数描述风光之间的相关性从而生成具有相关性的风光场景最后通过k-means算法对生成的大规模风光场景进行削减最终得到五个场景并给出各个场景的概率 注意事项代码注释详细。 程序运行稳定仿真结果如下截图所示。 靠谱运行可靠值得信赖。最近在研究风光场景生成相关的内容发现了一个超有意思的代码它是基于Copula理论与K-means来考虑风光出力相关性的。代码核心亮点这个代码和常见的基于蒙特卡洛或者拉丁超立方等方法不太一样哦。它在生成场景的过程中着重考虑了风光出力的相关性并且通过Frank-Copula函数来描述风光之间的这种相关性以此生成具有相关性的风光场景。这一点真的很独特Copula理论与Frank-Copula函数Copula理论在这里起到了关键作用。简单来说它能把多维随机变量的联合分布分解为多个一维边缘分布和一个Copula函数。Frank-Copula函数就是其中一种用来描述变量之间相关性的函数。% 假设这里有风光出力的边缘分布数据 wind_data [......]; solar_data [......]; % 使用Frank-Copula函数来描述相关性 theta ......; % 相关参数 copula_function frankCopula(theta); joint_distribution copulaFunction(copula_function, wind_data, solar_data);在这段代码里首先我们有了风光出力各自的边缘分布数据。然后通过设置theta参数来定义Frank-Copula函数接着利用这个函数得到联合分布joint_distribution。这个联合分布就包含了风光出力之间的相关性信息啦。k-means算法进行场景削减生成了大规模的风光场景后代码又通过k-means算法对这些场景进行削减。% 假设生成了大量的风光场景数据scenarios scenarios [......]; k 5; % 设定要削减到的场景数量为5 [idx, C] kmeans(scenarios, k); % 统计每个聚类的概率 unique_labels unique(idx); probabilities histcounts(idx, unique_labels) / length(idx);这里我们先有了所有的风光场景数据scenarios。然后设定k 5表示我们要把场景削减到5个。通过kmeans函数它会自动将这些场景数据聚成5类每一类就是我们最终得到的一个场景。最后通过统计每个聚类中的数据点数量再除以总数据点数量就得到了各个场景的概率probabilities。运行结果展示这个程序运行得相当稳定仿真结果也很直观。从截图中可以清晰地看到生成的风光场景以及经过削减后得到的五个场景每个场景还有对应的概率显示。不得不说这种基于Copula理论与K-means的方法真的为风光场景生成与削减提供了一种很新颖且有效的思路。它让我们能更准确地考虑风光出力之间的相关性得到更符合实际情况的场景结果。大家要是对风光发电相关的研究感兴趣不妨也来试试这个方法呀