%%%%%%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。

相关问题

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); %%%%%%%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，这段代码中使用了MATLAB自带的runpf函数进行潮流计算，其底层实现使用的是牛顿-拉夫森迭代法。同时，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。

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);

这段代码中，首先从IEEE 30节点系统数据中读取负荷节点的信息，即节点编号、有功功率和无功功率，并统计负荷节点数。然后，分别计算每个负荷节点的有功功率和无功功率的期望值和标准差，并设定抽样数m=500。

接下来，使用正态分布随机数生成器normrnd()生成m个负荷样本，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。生成的负荷样本用于后续的潮流计算和线路损耗计算。同时，将每个负荷样本代入潮流计算中，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。最后统计出m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的期望值和方差。