考虑多风场出力相关性的可再生能源场景生成/风电场景生成，并通过聚类算法场景削减成几个场景，每个场景都有确定的出现概率。
完美复现《考虑多风电场出力 Copula 相关关系的场景生成方法》
Copula 函数(连接函数)描述空间相邻风电场间的相关性，提出一种基于 Copula 函数生成风电场出力场景的方法。
该方法对边缘分布没有限制，能捕捉变量之间非线性、非对称性以及尾部相关关系。
阐述了多个风电场出力的边缘分布函数及 Copula函数的构造和确定过程。
拟合出最优Copula函数，并生成场景。
编程语言：MATLAB
这段程序主要是对风电场的出力进行分析和建模。下面我将逐步解释代码的功能和工作。
首先，程序导入了一个名为"windpower.csv"的数据文件，其中包含了风电场的出力数据。然后，程序绘制了机组1和机组2的频率直方图，以及原始数据的二元频数直方图。
接下来，程序对机组1和机组2的数据进行了正态性检验。它使用了三种不同的检验方法：Jarque-Bera检验、Kolmogorov-Smirnov检验和Lilliefors检验。如果数据不服从正态分布，程序会输出相应的提示信息。
然后，程序使用非参数法确定了机组1和机组2的分布。它使用了两种方法：一种是利用经验分布函数，另一种是利用核光滑方法进行估计。程序绘制了经验分布函数图和核分布估计图。
接下来，程序绘制了二元频数直方图和二元频率直方图，用于展示机组1和机组2之间的关系。
然后，程序使用极大似然法估计了Copula模型中的参数。它分别估计了二元正态Copula和二元t-Copula的线性相关参数。此外，程序还估计了Gumbel、Clayton和Frank Copula模型的参数。
接下来，程序计算了Copula模型的概率密度和累积分布。它使用了二元正态Copula、二元t-Copula、Gumbel Copula、Clayton Copula和Frank Copula模型。
然后，程序计算了Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数。它分别计算了二元正态Copula和二元t-Copula模型的相关系数。此外，程序还直接根据原始观测数据计算了Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数。
接下来，程序评价了多个Copula模型的优劣。它引入了经验Copula的概念，并计算了经验Copula与拟合的Copula模型之间的距离。程序输出了每个Copula模型与经验Copula之间的距离。
然后，程序进行了采样。它使用拟合的Copula模型生成了10000个样本，并将结果保存在CopulaData中。
最后，程序进行了聚类分析。它使用k-means或k-medoids算法对样本进行聚类，并绘制了聚类结果和质心的图形。程序还计算了每个聚类的概率，并将结果保存在prob中。
总的来说，这段程序主要涉及风电场出力数据的分析和建模。它使用了Copula模型来描述机组1和机组2之间的相关性，并使用了多种方法来评估和比较不同的Copula模型。此外，程序还进行了采样和聚类分析，以便进一步研究和理解风电场的特性和行为。
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