请根据题目写出关于分布式电源接入电网的优化策略和性能的代码

分布式电源接入电网的优化策略通常涉及电力系统的平衡、成本最小化以及对环境影响的考虑。以下是一个简单的示例，我们将使用Matlab进行线性规划（LP）来优化分布式电源（如太阳能或风能）的分配，以便最大化可再生能源利用率并满足电网需求。这里我们假设有一个简单的模型，包括发电量、电网负荷和连接成本。

% 定义变量
load = [600; 700]; % 两小时内的电网负荷（单位 kW）
pv_capacity = [200; 300]; % 分布式光伏电站每小时的最大发电量 (kW)
wind_capacity = [300; 250]; % 分布式风电站每小时的最大发电量 (kW)
cost_per_kWh_pv = 0.10; % 光伏每千瓦时的成本
cost_per_kWh_wind = 0.15; % 风电每千瓦时的成本
connection_cost = 5000; % 连接分布式电源到电网的固定费用

% 构建矩阵和常数项
A = ones(2, 2); % 由于没有约束条件，A为单位矩阵
b = load; % 目标是满足负荷
lb = zeros(size(pv_capacity) + size(wind_capacity)); % 下界为零
ub = pv_capacity + wind_capacity; % 上界为每小时最大发电能力

% 定义目标函数
objective = @(x) sum(x.*[cost_per_kWh_pv; cost_per_kWh_wind]) + connection_cost;

% 求解优化问题
options = optimoptions('linprog', 'Display', 'none'); % 隐藏输出
[x, fval] = linprog(objective, A, b, [], [], lb, ub, options);

% 结果
disp(['Optimal distribution: ', num2str(x), ' kW']);
disp(['Total cost: $', num2str(fval * cost_per_kWh_pv), ' (PV) + ', ...
       num2str((fval - x'*cost_per_kWh_pv)*cost_per_kWh_wind), ' (Wind) + Connection Cost']);

% 性能评估
% 进行更多性能分析，例如检查是否达到负荷需求，或者计算碳排放减少等，需要额外的数据和指标。

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