shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3*mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% 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);

这段代码实现了基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算，其主要步骤如下：

1. 从给定的IEEE30数据中获取负荷节点数和负荷数据，其中负荷功率和无功功率分别服从期望值为原始数据的30%的正态分布。

2. 设置抽样参数，包括抽样数m和每个负荷节点的功率抽样值p_load和q_load。

3. 对于每个抽样值，将其代入潮流计算模型中，得到电力系统的状态量，例如节点电压、线路功率等。

4. 对于每个抽样值，统计电力系统的损耗功率p_loss，作为电力系统的性能指标之一。

5. 重复步骤3和4，进行多次抽样和计算，得到电力系统的概率分布。

6. 将每次抽样得到的电压和线路功率等状态量记录下来，用于后续的分析和评估。

需要注意的是，这段代码中只考虑了负荷功率和无功功率的随机性，其他因素如发电机出力、线路故障等因素并未考虑。因此，在实际的电力系统分析中，需要根据具体情况进行模型的建立和分析。

相关问题

shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load);

这段代码根据给定的IEEE30数据，获取了所有负荷节点的索引，即index_load，然后计算负荷节点的数量，即n_load。它是基于Matlab的数据处理功能实现的，其中shuju是一个包含电力系统节点、发电机、线路等信息的数据结构。在这里，通过对shuju.bus数据结构中第三列（即负荷功率）进行判断，得到了所有负荷节点的索引。然后，通过对这些索引进行求和，得到了负荷节点的数量。这段代码是电力系统概率分析中的数据处理部分，为后续的概率分布计算和分析奠定了基础。

shuju=data_ieee30; pv=find(shuju.bus(:,2)==2); pq=find(shuju.bus(:,2)==1); isb=find(shuju.bus(:,2)==3); %平衡节点 npv=length(pv); npq=length(pq); nb=size(shuju.bus,1); %节点数 mu_P_G=zeros(nb,1); %%节点发电机有功功率 mu_P_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,2)/100; mu_Q_G=zeros(nb,1); %%节点发电机无功功率 mu_Q_G(shuju.gen(:,1))=shuju.gen(:,3)/100; mu_P_L=shuju.bus(:,3)/100; %%节点负荷有功功率 mu_Q_L=shuju.bus(:,4)/100; %%节点负荷无功功率 sigma_P_L=mu_P_L*0.3; sigma_Q_L=mu_Q_L*0.3; mu_P=mu_P_G-mu_P_L; %%节点注入有功 mu_Q=mu_Q_G-mu_Q_L; %%节点注入无功

这段代码是在对IEEE30电力系统进行概率潮流计算前进行数据预处理。其中，shuju是电力系统的数据，pv、pq和isb分别表示平衡节点、PQ节点和PV节点的编号。npv、npq和nb分别表示PV、PQ节点数和总节点数。mu_P_G和mu_Q_G是节点发电机的有功功率和无功功率，分别由shuju.gen的第2列和第3列除以100得到。mu_P_L和mu_Q_L是节点负荷的有功功率和无功功率，分别由shuju.bus的第3列和第4列除以100得到。sigma_P_L和sigma_Q_L分别是节点负荷的有功功率和无功功率的标准差，分别为期望值的30%。mu_P和mu_Q分别是节点的注入有功功率和无功功率，由节点发电机和节点负荷相减得到。