光伏负荷出力高斯混合分布的MATLAB程序

光伏负荷出力通常受到光照强度、温度等多种因素的影响，其分布可以近似为高斯混合模型。在MATLAB中，你可以使用`mixturefit`函数来创建高斯混合模型，`histfit`函数进行拟合，以及相关的统计分析库如`Statistics and Machine Learning Toolbox`来进行光伏负荷出力的建模。

以下是一个简单的步骤概述：

1. **数据收集**：首先需要一组光伏功率实测数据作为样本，这通常包括一天或多日的光伏出力数据。

load('pv_data.mat'); % 假设你有一个名为pv_data的数据集

2. **数据预处理**：对数据进行清洗和归一化，以便于后续的模型构建。

data = pv_data(:,2); % 假设第二列是光伏出力数据

3. **高斯混合模型拟合**：
- 使用`gmdistribution`创建一个高斯混合模型结构，然后用`mixturefit`进行拟合。

   g = gmdistribution(data);
   [pdf, means, weights] = mixturefit(data, g);

4. **查看结果**：
- `means`包含了每个高斯分布的均值，`weights`则是每个高斯分量的权重。
- 可以通过`plot`函数可视化数据分布及其高斯混合模型。

histogram(data, 'Normalization', 'probability');
hold on;
x = linspace(min(data), max(data), 100);
y = pdf(x);
plot(x, y, 'LineWidth', 2);
legend('Data', 'Gaussian Mixture Fit');