%%%%%%抽样得到负荷样本 for i=1:n_load p_load(i,:)=normrnd(mu_load_p(i),sigma_load_p(i),1,m); q_load(i,:)=normrnd(mu_load_q(i),sigma_load_q(i),1,m); end for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end

这段代码是一个用于抽样得到负荷样本并进行潮流计算的程序。具体流程如下：

1. 对于每个负荷节点，使用正态分布随机数生成器normrnd()生成m个随机数，其中有功功率和无功功率分别服从以相应期望值为均值、以相应标准差为标准差的正态分布，生成的m个随机数即为m个负荷样本的有功功率和无功功率值。

2. 将生成的m个负荷样本代入shuju.bus矩阵中，在shuju.bus(index_load,3)和shuju.bus(index_load,4)的对应位置上分别填上有功功率和无功功率值，以便进行潮流计算。

3. 使用Matpower中的runpf()函数进行潮流计算，计算出每个样本下的系统损耗和节点电压，以及每条线路的有功和无功功率流。其中，[basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju)返回值分别对应基准电压、节点信息、发电机信息和线路信息。

4. 对于每个样本，统计出其对应的系统损耗p_loss、节点电压v_mc，以及每条线路的有功功率流xianlu_p_mc和无功功率流xianlu_q_mc。

需要注意的是，在循环中，每次循环生成一个负荷样本，并进行潮流计算和结果统计。因此，循环结束后，p_loss、v_mc、xianlu_p_mc和xianlu_q_mc中分别保存了m个样本下的系统损耗、节点电压和每条线路的有功和无功功率流的期望值和方差。