为处理风电、光伏等随机变量间的相关性，现有研究中较多使用Copula函数来将随机变量的联合分布及各自的边缘分布联系起来，以反映变量联合分布在相关性方面的特性。常用的函数包括椭圆分布族函数(如Normal-Copula和t-Copula函数)及根据相关性指标推导出的阿基米德分布族函数(如Frank-Copula、Gumbel-Copula和Clayton-Copula函数)[22,23]。由于不同的Copula函数具有不同的特点，因此选择适合描述风光出力相关性的Copula函数非常重要。值得注意的是，由于t-Copula函数对于二维随机变量的拟合需要耗费大量的时间，而且Gumbel-Copula函数形式较为复杂，因此在处理风光出力的相关性时，这两个函数应当被排除，仅考虑另外三种函数。

在处理风电、光伏等随机变量间的相关性时，确实常用Copula函数来建模变量的联合分布以反映其相关性特性。椭圆分布族函数和阿基米德分布族函数是常见的选择。

1. 椭圆分布族函数：椭圆分布族函数包括Normal-Copula和t-Copula函数。Normal-Copula函数假设边缘分布服从正态分布，适用于具有线性相关性的情况。t-Copula函数则是基于t分布的Copula函数，相比于Normal-Copula函数，能够更好地描述非线性相关性和尾部相关性。然而，t-Copula函数在二维随机变量的拟合上可能需要较长时间，因此需要考虑计算效率。

2. 阿基米德分布族函数：阿基米德分布族函数包括Frank-Copula、Gumbel-Copula和Clayton-Copula函数。Frank-Copula函数是一种灵活的Copula函数，适用于各种相关性情况，并且具有对称性和连续性的特点。Gumbel-Copula函数适用于描述极值相关性，但其函数形式较为复杂。Clayton-Copula函数适用于描述正向相关性，具有单调递减的特点。

考虑到t-Copula函数的计算效率较低，Gumbel-Copula函数形式较为复杂，可以在处理风光出力的相关性时将这两个函数排除，仅考虑使用Frank-Copula和Clayton-Copula函数。

在选择适合描述风光出力相关性的Copula函数时，需要根据实际数据和相关性结构的特点进行评估。可以通过模型比较、参数拟合和评估等方法，选择最适合的Copula函数来生成具有相关性的风光出力序列。

综上所述，选择适合描述风光出力相关性的Copula函数是非常重要的，而Frank-Copula和Clayton-Copula函数是常见且具有良好性质的选择。