针对“分析电网调频、调压等不同时间尺度需求。结合风电、光伏等新能源出力超短期预测误差分布特征，以电网需求满足程度最高、调节成本最小等为多目标，基于模型预测控制建立新型储能协同新能源日内滚动优化调度模型并求解”写一段matlab代码

在MATLAB中，实现这样一个针对电网调频、调压及新能源预测误差优化的模型通常涉及到数学规划、动态系统建模以及概率统计计算。由于这是一个复杂的任务，下面是一个简化的示例代码框架，实际应用需要更详细的电力系统仿真库如PowerSystems Toolbox，并使用特定的优化工具箱（如`Global Optimization Toolbox`）。

% 导入所需库
addpath('toolbox_path'); % 请替换为实际的PowerSystems Toolbox路径

% 定义系统参数和变量
wind_power = ...; % 获取风电功率预测数据
solar_power = ...; % 获取光伏功率预测数据
grid_frequency_target = ...;
voltage_setpoint = ...;
storage_capacity = ...;
energy_cost_function = @(x) ...; % 存储能量的成本函数
frequency_cost_function = @(x) ...; % 调频成本函数

% 新型储能模型（假设为电池）
battery_model = ...; % 使用BatteryBlock或类似模块

% 动态系统模型
sys = ss(...); % 电网模型，假设已初始化

% 超短期预测误差分布，这里仅作简化处理
prediction_error = ...;

% 定义优化问题
objective = [storage_capacity, grid_frequency_target]; % 多目标
Aeq = []; beq = [];
lb = [0, min(grid_frequency_target)]; % 下界约束
ub = [storage_capacity_max, max(grid_frequency_target)]; % 上界约束
nonlcon = @(x) ...; % 其他非线性约束

% 模型预测控制器
mpc = fitmpc(sys, prediction_error, 'Input', battery_model.Input, 'Output', sys.Output);

% 轮滚优化调度
[x, fval] = multiobjfmincon(objective, x0, Aeq, beq, lb, ub, nonlcon, mpc, options); % 这里需使用多目标优化函数

% 结果存储和展示
% ...

% 相关问题:
1. 如何处理风电和光伏的实际功率与预测值的偏差？
2. 如何调整`multiobjfmincon`函数中的选项以改善性能？
3. 是否需要考虑电网的动态特性在优化过程中？

请注意，这个例子是一个基础模板，实际的代码会更复杂，并且可能需要根据您的具体需求和数据结构进行修改。