解释代码：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

这段代码是使用 MATLAB 中的 normrnd 函数生成了每个负荷节点在 m 次模拟中的有功功率和无功功率数据。

具体来说，代码通过 for 循环遍历了每个负荷节点，使用 normrnd 函数生成了该节点在 m 次模拟中的有功功率和无功功率数据，并将数据存储在 p_load 和 q_load 变量中。其中，mu_load_p(i) 和 sigma_load_p(i) 分别表示第 i 个负荷节点的有功功率的期望值和标准差，而 mu_load_q(i) 和 sigma_load_q(i) 分别表示第 i 个负荷节点的无功功率的期望值和标准差。每个节点的数据都是独立生成的，因此生成的数据可以反映出负荷节点的不确定性和随机性。