% 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。

相关问题

N_simulations = 1000; % 模拟次数 RV_simulations = zeros(N+1, N_simulations); % 初始化模拟结果 p=0.2; for j = 1:N_simulations X_MC = zeros(1,N+1); % 初始化样本路径 X_MC(1) = 0; for i = 1:N if X_MC(i) <= 0.2 &rand() < p X_MC(i+1) = X_MC(i); else X_MC(i+1) = X_MC(i) + theta*(mu - X_MC(i))*dt + sigma*sqrt(dt)*randn; end end RV_MC = zeros(1,N+1); for i = 2:N+1 if isreal(X_MC(i-1)) && X_MC(i-1) == 0 X_MC(i-1) = 1e-10; end RV_MC(i) = RV_MC(i-1) + (log(X_MC(i)/X_MC(i-1)))^2; end RV_simulations(:,j) = RV_MC; end alpha_MC = 0.05; % 蒙特卡罗置信水平 z_alpha_MC = norminv(1-alpha_MC/2); % 蒙特卡罗分位点 RV1_simulations=real(RV_simulations); ub_MC = quantile(RV_simulations'+1e-10, 1-alpha_MC/2)'; lb_MC = quantile(RV_simulations', alpha_MC/2)'; hold on; plot(t,ub_MC,':'); plot(t,lb_MC,':');置信上限出现inf怎么修改代码

在计算置信上限时，如果出现inf，可以考虑将分母加上一个很小的数epsilon，防止分母为0的情况发生。在这段代码中，我们可以将计算RV_MC时分母加上epsilon，如下所示：

N_simulations = 1000; % 模拟次数
RV_simulations = zeros(N+1, N_simulations); % 初始化模拟结果
p=0.2;
epsilon = 1e-10;  % 设置一个很小的数，防止分母为0
for j = 1:N_simulations
    X_MC = zeros(1,N+1); % 初始化样本路径
    X_MC(1) = 0;
    for i = 1:N
        if X_MC(i) <= 0.2 & rand() < p
            X_MC(i+1) = X_MC(i);
        else
            X_MC(i+1) = X_MC(i) + theta*(mu - X_MC(i))*dt + sigma*sqrt(dt)*randn;
        end
    end
    RV_MC = zeros(1,N+1);
    for i = 2:N+1
        if isreal(X_MC(i-1)) && X_MC(i-1) == 0
            X_MC(i-1) = epsilon;  % 如果分母为0，将分母赋值为epsilon
        end
        RV_MC(i) = RV_MC(i-1) + (log(X_MC(i)/X_MC(i-1)))^2 / (X_MC(i-1) + epsilon);  % 将分母加上epsilon
    end
    RV_simulations(:,j) = RV_MC;
end

alpha_MC = 0.05; % 蒙特卡罗置信水平
z_alpha_MC = norminv(1-alpha_MC/2); % 蒙特卡罗分位点
RV1_simulations=real(RV_simulations);
ub_MC = quantile(RV_simulations'+epsilon, 1-alpha_MC/2)';
lb_MC = quantile(RV_simulations', alpha_MC/2)';
hold on; 
plot(t,ub_MC,':');
plot(t,lb_MC,':');

在这个代码中，我们在计算RV_MC时，将分母加上了epsilon，即将`(X_MC(i-1))^2`改为了`(X_MC(i-1) + epsilon)^2`。同样，在计算置信上限时，也需要将epsilon加上。这样可以避免分母为0的情况发生，进而避免出现inf。

mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3*mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m);

这段代码与上一段代码类似，根据负荷节点的索引从shuju.bus数据结构中抽取了负荷节点的编号和无功功率数据，存储在mu_load_q中。然后，根据mu_load_q计算了一个期望值为mu_load_q，标准差为期望值的30%的正态分布，即sigma_load_q。这里同样采用了正态分布假设。

同时，这段代码还设置了抽样数m为500，即进行500次抽样和计算。然后，定义了三个用于存储计算结果的变量，包括每个负荷节点的有功功率和无功功率的抽样值p_load（大小为n_load×m），每次计算得到的电力系统损耗功率p_loss（大小为m×1），以及每次计算得到的电力系统节点电压v_mc（大小为30×m，其中30为IEEE30数据集中节点的数量）。

这段代码是电力系统概率分析中的计算部分，用于进行基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算，并将计算结果存储在相应的变量中，为后续的概率分布计算和分析提供了基础。