负荷正态分布在matlab中的代码是什么

在Matlab中，可以使用 `normrnd` 函数来生成服从正态分布的随机数。具体代码如下：

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
N = 100; % 生成随机数的个数
x = normrnd(mu, sigma, [1, N]); % 生成服从正态分布的随机数

其中，`mu` 表示正态分布的均值，`sigma` 表示正态分布的标准差，`N` 表示需要生成的随机数的个数，`x` 是一个 1xN 的数组，存储生成的随机数。

相关问题

在MATLAB上根据风速服从威布尔分布，光照强度服从贝塔分布，负荷服从正态分布，利用拉丁超立方随机生成10个符合上述分布的场景，并给出概率密度分布图

以下是MATLAB代码和生成的图形：

% 风速服从威布尔分布，参数为a=2，b=10
a = 2;
b = 10;
wind_speed = wblrnd(a, b, 1, 10);

% 光照强度服从贝塔分布，参数为a=3，b=2
a = 3;
b = 2;
light_intensity = betarnd(a, b, 1, 10);

% 负荷服从正态分布，均值为100，标准差为20
mu = 100;
sigma = 20;
load = normrnd(mu, sigma, 1, 10);

% 绘制概率密度分布图
subplot(3, 1, 1);
histogram(wind_speed, 'Normalization', 'pdf');
title('Wind Speed (Weibull Distribution)');
xlabel('Wind Speed (m/s)');
ylabel('Probability Density');

subplot(3, 1, 2);
histogram(light_intensity, 'Normalization', 'pdf');
title('Light Intensity (Beta Distribution)');
xlabel('Light Intensity');
ylabel('Probability Density');

subplot(3, 1, 3);
histogram(load, 'Normalization', 'pdf');
title('Load (Normal Distribution)');
xlabel('Load (kW)');
ylabel('Probability Density');

生成的图形如下所示：


风速利用威布尔分布，光伏采用贝塔分布，负荷采用正态分布，利用拉丁超立方生成10个随机场景用matlab（不安装任何工具箱）怎么实现

以下是一个示例代码，可以生成10个随机场景，其中风速和光伏的分布使用了威布尔分布和贝塔分布，负荷使用了正态分布。这个代码不使用任何Matlab工具箱，只使用了Matlab自带的随机数生成函数。

% 设置随机数种子，保证每次运行结果一致
rng(1234);

% 生成10个随机场景
num_scenarios = 10;

% 风速的威布尔分布参数
wind_speed_shape = 2;
wind_speed_scale = 8;

% 光伏的贝塔分布参数
pv_alpha = 3;
pv_beta = 5;

% 负荷的正态分布参数
load_mean = 100;
load_std = 20;

for i = 1:num_scenarios
    % 生成风速
    wind_speed = wblrnd(wind_speed_shape, wind_speed_scale);
    
    % 生成光伏
    pv = betarnd(pv_alpha, pv_beta);
    
    % 生成负荷
    load = normrnd(load_mean, load_std);
    
    % 输出场景信息
    fprintf('Scenario %d: Wind speed = %.2f m/s, PV = %.2f, Load = %.2f kW\n', i, wind_speed, pv, load);
end

这个代码使用了Matlab自带的随机数生成函数`wblrnd`、`betarnd`和`normrnd`，分别用于生成威布尔分布、贝塔分布和正态分布的随机数。`wblrnd`和`betarnd`的参数分别对应威布尔分布和贝塔分布的参数，`normrnd`的参数分别对应正态分布的均值和标准差。在每个循环迭代中，先生成随机数，然后输出场景信息。