基于 copula 的风光联合场景生成与 K-means 聚类并削减是一种新颖的方法，该方法可以充分考虑
风电机组和光伏机组之间的相关性，使得生成的联合出力场景更加准确和可靠。
在传统的研究中，往往忽视了地理位置相近的风电机组和光伏机组之间的相关性。然而，在实际应用
中，由于受到相同的天气和地理环境的影响，这些机组之间存在着较强的相关性。因此，为了更准确
地模拟和预测风光联合出力场景，我们采用了 Copula 函数作为风电和光伏的联合概率分布。
Copula 函数是一种数学工具，能够独立于边际分布来描述多变量的相关性。通过使用 Copula 函数
，我们可以建立起风电和光伏的联合概率分布，并生成考虑空间相关性的联合出力场景。在这个过程
中，我们首先收集了大量的历史风电和光伏出力数据，并对其进行了处理和分析。然后，我们利用
Copula 函数来建立起两者之间的相关性模型，从而生成风光联合出力场景。
在得到风光联合出力场景后，为了进一步降低计算复杂度和提高计算效率，我们采用了 K-means 算
法对场景进行聚类。K-means 算法是一种常用的无监督学习算法，能够将数据集划分成 K 个互不重
叠的簇。通过 K-means 算法，我们可以将大规模的风光场景削减到较少的场景，从而减少了计算和
存储的压力。
在聚类过程中，我们首先选择了适当的聚类数目 K，然后利用 K-means 算法对风光联合出力场景进
行划分。划分后，每个场景都对应着一种特定的出力概率，我们将每个场景的概率与对应场景的概率
相乘，并求和得到最终的不确定性出力。这个不确定性出力可以用来评估风电和光伏系统的可靠性和
稳定性。
综上所述，基于 copula 的风光联合场景生成与 K-means 聚类并削减是一种有效的方法，可以充分
考虑风电机组和光伏机组之间的相关性，并生成准确可靠的联合出力场景。通过该方法，我们能够更
好地预测和评估风光系统的性能，为可再生能源领域的决策和规划提供支持和参考。
