考虑风光发电不确定的微电网优化调度只考虑风光不确定性，matlab中代码是什么

针对风光发电不确定的微电网优化调度问题，可以使用基于随机规划的方法进行求解。下面是一个简单的matlab代码示例，供参考：

% 建立模型
model = optimproblem;

% 定义变量
P_wind = optimvar('P_wind', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', P_wind_max);
P_solar = optimvar('P_solar', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', P_solar_max);
P_grid_import = optimvar('P_grid_import', 'LowerBound', 0);
P_grid_export = optimvar('P_grid_export', 'LowerBound', 0);

% 定义约束
constr1 = P_wind + P_solar + P_grid_import - P_grid_export == P_load;
constr2 = P_wind <= P_wind_max;
constr3 = P_solar <= P_solar_max;

% 定义目标函数
obj = f(P_wind, P_solar, P_grid_import, P_grid_export);

% 定义风光不确定性
wind_uncertainty = optimexpr;
for t = 1:T
    wind_uncertainty = wind_uncertainty + (P_wind(t) - P_wind_avg)^2;
end
solar_uncertainty = optimexpr;
for t = 1:T
    solar_uncertainty = solar_uncertainty + (P_solar(t) - P_solar_avg)^2;
end

% 定义随机规划
stoch_constr = [wind_uncertainty <= wind_uncertainty_threshold, solar_uncertainty <= solar_uncertainty_threshold];
stoch_obj = expect(obj, [wind_uncertainty <= wind_uncertainty_threshold, solar_uncertainty <= solar_uncertainty_threshold]);

% 将随机规划加入模型
model.Constraints.stoch_constr = stoch_constr;
model.Objective = stoch_obj;

% 求解模型
[sol, fval, exitflag] = solve(model);

在上述代码中，`P_wind`和`P_solar`分别表示风力发电和太阳能发电的功率，`P_grid_import`和`P_grid_export`分别表示电网的进口和出口功率，`P_load`表示微电网负载功率，`P_wind_max`和`P_solar_max`分别表示风力和太阳能发电的最大功率，`P_wind_avg`和`P_solar_avg`分别表示风力和太阳能发电的平均值，`wind_uncertainty_threshold`和`solar_uncertainty_threshold`分别表示风力和太阳能发电的不确定性阈值，`T`表示时间步数，`f`表示目标函数，`expect`表示期望值，`model`表示优化模型，`sol`表示优化解，`fval`表示优化目标函数值，`exitflag`表示优化求解状态。