时间尺度为15min的风电出力数据提取为时间尺度为15min的典型日出力数据，用matlab实现

要提取时间尺度为15分钟的典型日出力数据，可以使用聚类分析的方法。具体步骤如下：

1. 将一天的数据按照时间顺序排列成一个向量。
2. 将该向量重塑为一个矩阵，每行为一天的数据。
3. 对矩阵进行聚类分析，得到每个簇的中心。
4. 将每个簇的中心作为典型日出力数据。

以下是具体的matlab代码实现：

% load 15min data
load('15min_wind_data.mat');

% reshape data into matrix
num_days = numel(data) / 96; % 96 = 24 * 4 (24 hours, 4 data points per hour)
data_matrix = reshape(data, 96, num_days)';

% perform k-means clustering
num_clusters = 10; % adjust this value based on the number of distinct patterns in the data
[idx, centers] = kmeans(data_matrix, num_clusters);

% extract cluster centers as typical day profiles
typical_day_profiles = centers';

% reshape back into vector format
typical_day_data = reshape(typical_day_profiles, [], 1);

其中，`kmeans`函数进行k-means聚类分析，`num_clusters`为聚类个数，可以根据实际情况进行调整。`typical_day_profiles`为每个簇的中心，`typical_day_data`为典型日出力数据的向量形式。

最后，将结果保存到文件中：

% save typical day data to file
save('typical_day_wind_data.mat', 'typical_day_data');

需要注意的是，聚类分析的结果取决于数据的预处理和聚类参数的选择，因此需要根据实际情况进行调整和评估。