使用python写一个代码，利用拉丁超立方体采样（LHS）用于生成风能和光伏发电的典型输出场景，通过迭代自组织数据分析算法（ISODATA）对其进行简化，以处理风能和光伏电力的不确定性。

在Python中，我们可以使用numpy库来创建拉丁超立方体样本，并结合sklearn库中的KMeans聚类算法来实施ISODATA算法。这里是一个简单的示例：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans
from scipy.stats import uniform

# 定义参数范围
wind_power_range = (0, 5)  # 风能范围，单位可能是千瓦特
solar_power_range = (0, 10)  # 光伏发电范围，单位可能是兆瓦特

# 设置拉丁超立方体样本大小
n_samples = 100  # 样本数量

# 创建拉丁超立方体
def lhs(n, d):
    def quantile(x):
        return np.cumsum(np.sort(x)) / x.sum()
    u = np.random.rand(n, d)
    return quantile(u).round(0)

# 生成拉丁超立方体样本
wind_power_lhs = lhs(n_samples, 1) * (wind_power_range[1] - wind_power_range[0]) + wind_power_range[0]
solar_power_lhs = lhs(n_samples, 1) * (solar_power_range[1] - solar_power_range[0]) + solar_power_range[0]

# 合并风能和光伏样本
input_data = np.column_stack((wind_power_lhs, solar_power_lhs))

# ISODATA算法处理不确定性
kmeans = KMeans(n_clusters=3)  # 假设我们想分为3类
kmeans.fit(input_data)

# 简化结果
labels = kmeans.labels_
output_clusters = {i: [] for i in range(kmeans.n_clusters)}
for idx, label in enumerate(labels):
    output_clusters[label].append(input_data[idx])

# 输出简化后的典型输出场景
print("简化后的风能和光伏发电典型输出场景:")
for cluster_id, samples in output_clusters.items():
    print(f"Cluster {cluster_id+1}:")
    print(f"Wind Power: {np.mean(samples[:, 0]):.2f} kW, Solar Power: {np.mean(samples[:, 1]):.2f} MW")