% 定义模拟的参数 n_mc = 3000; % 蒙特卡洛模拟的数量 n_pv = 10:10:100; % 要模拟的光伏渗透率水平阵列 mu = 10; % 概率电流的平均值 sigma = 2; % 概率电流的标准偏差 % 在光伏渗透水平上循环并运行模拟 for i = 1:length(n_pv) % 初始化数组以存储结果 I_pv = zeros(n_mc,1); % 存储光伏电流的数组 I_total = zeros(n_mc,1); % 存储总电流的数组。 % 循环进行蒙特卡罗模拟 parfor j = 1:n_mc % 产生随机的光伏电流 I_pv(j) = n_pv(i)*randn()*sigma + mu; % 生成随机的非光伏电流 I_nonpv = randn()*sigma + mu; % 计算总电流 I_total(j) = I_pv(j) + I_nonpv; end % 计算并绘制总电流的概率密度函数 figure(); histogram(I_total, 'Normalization', 'pdf'); hold on; [f, x] = ksdensity(I_total); plot(x,f,'LineWidth',2,'Color','r'); hold off; title(sprintf('PV Penetration = %d%%',n_pv(i))); xlabel('总电流（A）'); ylabel('概率密度'); legend('直方图','概率密度函数'); end

这段代码是用 MATLAB 编写的，用于模拟光伏电流和总电流的概率分布函数。具体来说，它使用蒙特卡罗模拟方法，对不同光伏渗透率水平下的总电流进行了模拟和分析。

代码中的参数包括：

- n_mc：蒙特卡洛模拟的数量，即模拟次数。
- n_pv：要模拟的光伏渗透率水平阵列。
- mu：概率电流的平均值。
- sigma：概率电流的标准偏差。

代码的主要部分是一个 for 循环，它在不同的光伏渗透率水平上循环并运行蒙特卡罗模拟。每次模拟中，它使用 randn() 函数生成随机的光伏电流和非光伏电流，并计算它们的总电流。最后，它使用 histogram() 和 ksdensity() 函数绘制总电流的概率密度函数。

需要注意的是，代码中使用了 parfor 循环，这是一个并行循环，可以加快代码的运行速度。