光伏和负荷的高斯混合分布的MATLAB程序

光伏（Photovoltaic，PV）发电量和负荷通常在实际应用中受到随机性和不确定性的影响，可以近似为高斯混合分布。在MATLAB中，你可以通过以下几个步骤创建并处理这种类型的分布：

1. **安装所需库**:
首先确保你已经安装了`gmdistribution`包，如果没有，可以使用`matlab.addons`命令来安装它。

   if ~isToolboxInstalled('Statistics and Machine Learning Toolbox')
       disp('Installing Statistics and Machine Learning Toolbox...')
       add ons Statistics and Machine Learning Toolbox
   end

2. **生成高斯分布**:
创建多个独立的正态分布（即单峰高斯），代表光伏和负荷的不同成分。例如，假设你有三个组件（A、B和C）：

   mu_PV = [50, 60]; % PV 发电量均值
   sigma_PV = [10, 15]; % PV 发电量标准差
   PV_components = gmdistribution(mu_PV, sigma_PV); % 多峰高斯

   mu_Load = [40, 55]; % 负荷均值
   sigma_Load = [8, 12]; % 负荷标准差
   Load_components = gmdistribution(mu_Load, sigma_Load);

3. **组合成混合分布**:
使用`mixture`函数将光伏和负荷分布合并成一个高斯混合模型：

   Total_distribution = mixture(PV_components, Load_components);

4. **模拟数据**:
使用`generate`函数从这个混合分布中抽样，得到光伏和负荷的随机值：

   sample_data = generate(Total_distribution, 'NumSamples', N); % N是你想要的样本数

5. **分析和可视化**:
分析样本数据的统计特性，并用直方图或散点图展示其分布情况。