matlab程序，运用拉丁超立方采样对风电和光伏进行随机生成数据，风电符合威布尔分布，光伏符合beta分布

% 风电数据生成
N = 1000; % 样本数
k = 2; % 威布尔分布参数
lambda = 10; % 威布尔分布参数
x_min = 0; % 威布尔分布最小值
x_max = 50; % 威布尔分布最大值

% 生成拉丁超立方采样点
X = lhsdesign(N,2); % 生成二维拉丁超立方采样点
U1 = X(:,1); % 第一维采样点
U2 = X(:,2); % 第二维采样点

% 将U1转换为威布尔分布下的随机变量
F_inv = @(u) x_min + ((-log(1-u)).^(1/k))/lambda; % 威布尔分布的逆函数
X1 = F_inv(U1); % 将U1转换为威布尔分布下的随机变量

% 将U2转换为均匀分布下的随机变量
X2 = x_min + U2*(x_max-x_min);

% 将X1和X2组合成二维随机向量
X_wind = [X1,X2];

% 光伏数据生成
N = 1000; % 样本数
alpha = 3; % beta分布参数
beta = 5; % beta分布参数
x_min = 0; % beta分布最小值
x_max = 50; % beta分布最大值

% 生成拉丁超立方采样点
X = lhsdesign(N,2); % 生成二维拉丁超立方采样点
U1 = X(:,1); % 第一维采样点
U2 = X(:,2); % 第二维采样点

% 将U1转换为beta分布下的随机变量
F_inv = @(u) x_min + u*(x_max-x_min); % 均匀分布的逆函数
X1 = F_inv(U1); % 将U1转换为均匀分布下的随机变量
X1 = betainv(X1,alpha,beta); % 将X1转换为beta分布下的随机变量

% 将U2转换为均匀分布下的随机变量
X2 = x_min + U2*(x_max-x_min);

% 将X1和X2组合成二维随机向量
X_pv = [X1,X2];