风速利用威布尔分布，光伏采用贝塔分布，负荷采用正态分布，利用拉丁超立方生成10个随机场景用matlab怎么实现

以下是使用 MATLAB 实现上述任务的步骤：

1. 安装 MATLAB 工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox，这个工具箱包含了威布尔分布、贝塔分布和正态分布的函数。

2. 创建一个 MATLAB 脚本，导入所需的工具箱：

% 导入工具箱
addpath('C:\Program Files\MATLAB\R2021a\toolbox\stats')

注意：将路径更改为您的 MATLAB 安装位置。

3. 定义随机场景的数量 n。

n = 10; % 随机场景的数量

4. 定义风速、光伏和负荷的分布参数。这些参数根据您的实际情况进行调整。

% 风速分布参数
alpha = 5; % 威布尔分布的形状参数
beta = 15; % 威布尔分布的比例参数

% 光伏分布参数
a = 2; % 贝塔分布的形状参数
b = 5; % 贝塔分布的比例参数

% 负荷分布参数
mu = 100; % 正态分布的均值
sigma = 20; % 正态分布的标准差

5. 生成随机场景的参数。使用拉丁超立方采样 (LHS) 方法生成参数，以确保场景的均匀分布。

% 生成随机场景的参数
rng('default'); % 设置随机数种子
wind_speed = wblinv(lhsdesign(n, 1), alpha, beta); % 风速
solar_power = betainv(lhsdesign(n, 1), a, b); % 光伏
load = norminv(lhsdesign(n, 1), mu, sigma); % 负荷

6. 输出随机场景的参数：

% 输出随机场景的参数
disp('随机场景的参数：')
disp(['风速：', num2str(wind_speed')])
disp(['光伏：', num2str(solar_power')])
disp(['负荷：', num2str(load')])

7. 可选：绘制随机场景的概率密度函数 (PDF)。

% 绘制随机场景的概率密度函数
x = linspace(0, 30, 100); % 生成 x 值
figure;
subplot(1, 3, 1);
y1 = wblpdf(x, alpha, beta); % 风速的 PDF
plot(x, y1);
xlabel('风速');
ylabel('概率密度函数');
title('威布尔分布');

subplot(1, 3, 2);
y2 = betapdf(x, a, b); % 光伏的 PDF
plot(x, y2);
xlabel('光伏');
ylabel('概率密度函数');
title('贝塔分布');

subplot(1, 3, 3);
y3 = normpdf(x, mu, sigma); % 负荷的 PDF
plot(x, y3);
xlabel('负荷');
ylabel('概率密度函数');
title('正态分布');

8. 运行脚本，生成随机场景的参数和概率密度函数。