写一段提取风电出力典型日的代码,用matlab实现
时间: 2024-03-07 18:51:08 浏览: 245
代码主要是基于蒙特卡洛和copula函数生成考虑风光空间相关性的出力,并用kmeans进行场景缩减,得到典型日风光出力及其概率
以下是一段用 MATLAB 实现提取风电出力典型日的代码:
```matlab
% 加载数据
data = load('wind_power_data.mat'); % 加载风电出力数据,假设数据存储在 wind_power_data.mat 文件中
% 数据预处理
time = data.time; % 时间数据
power = data.power; % 风电出力数据
interval = 30; % 时间间隔,假设数据采集间隔为 30 分钟
% 将数据按照时间顺序进行排序
[time, index] = sort(time);
power = power(index);
% 将数据按照每小时为一个时间间隔进行平均
power_hourly = zeros(24, 1);
for i = 1:24
power_hourly(i) = mean(power((i-1)*interval*2+1:i*interval*2)); % 假设数据中每个时间间隔为 30 分钟
end
% 统计分析
power_daily = zeros(31, 24);
for i = 1:31
for j = 1:24
power_daily(i,j) = mean(power_hourly((i-1)*24+j));
end
end
% 筛选典型日
[coeff, score, latent] = pca(power_daily); % 使用主成分分析进行筛选
typical_day_index = find(score(:,1) == max(score(:,1))); % 找到第一主成分得分最高的一天
% 提取典型日
typical_day_power_hourly = power_hourly((typical_day_index-1)*24+1:typical_day_index*24);
% 绘制典型日功率曲线
figure;
plot(1:24, typical_day_power_hourly);
xlabel('Time (h)');
ylabel('Wind Power (MW)');
title('Typical Day Wind Power Curve');
```
需要注意的是,以上代码只是一个示例,实际应用中需要根据数据来源和特点进行相应的调整和优化。
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