将时间尺度为15min的风电月出力数提取为时间尺度15min的典型日数据，用Matlab实现

可以按照以下步骤来提取时间尺度为15分钟的风电月出力数，并将其转化为时间尺度为15分钟的典型日数据：

1. 将月出力数数据按照时间顺序排列，并按照15分钟的时间间隔进行采样，得到时间尺度为15分钟的月出力数数据。

2. 根据时间尺度为15分钟的月出力数数据，计算每天的平均值、最大值和最小值，得到时间尺度为1天的典型日数据。

以下是一个简单的Matlab代码示例，用于实现上述步骤：

% 假设wind_power是一个包含月出力数数据的向量
% 时间间隔为1小时，共24个时间点
wind_power = rand(24, 1);

% 将月出力数数据按照15分钟的时间间隔进行采样
t1 = datetime(2021, 1, 1, 0, 0, 0);  % 起始时间点
t2 = datetime(2021, 1, 1, 23, 59, 0);  % 结束时间点
t = t1:minutes(15):t2;  % 生成时间序列，时间间隔为15分钟
wind_power_15min = interp1(datenum(t1:hours(1):t2), wind_power, datenum(t), 'linear');

% 计算每天的平均值、最大值和最小值
wind_power_daily = reshape(wind_power_15min, 96, []);  % 将15分钟数据转化为每天96个时间点的矩阵
wind_power_daily_avg = mean(wind_power_daily);  % 每天的平均值
wind_power_daily_max = max(wind_power_daily);  % 每天的最大值
wind_power_daily_min = min(wind_power_daily);  % 每天的最小值

% 可视化结果
figure
subplot(2, 2, 1)
plot(wind_power_15min)
title('15分钟风电月出力数')
subplot(2, 2, 2)
plot(wind_power_daily_avg)
title('每天平均值')
subplot(2, 2, 3)
plot(wind_power_daily_max)
title('每天最大值')
subplot(2, 2, 4)
plot(wind_power_daily_min)
title('每天最小值')

这个示例代码中，我们先生成了一个包含24个时间点的月出力数数据wind_power，并将其按照15分钟的时间间隔进行采样得到了wind_power_15min。然后，我们将wind_power_15min转化为每天96个时间点的矩阵wind_power_daily，并计算了每天的平均值、最大值和最小值。最后，我们绘制了每个变量的图形，以便更好地可视化结果。