写一个matlab程序，用YAMLIP工具包对储能一天的出力及容量功率配置进行优化，目标函数为负荷与新能源和储能总出力的差值的标准差与储能成本的和最小，考虑储能功率约束和荷电状态约束，输出结果为储能一天内的出力，及额定容量和额定功率

好的，这个问题可以使用YALMIP工具箱进行求解。下面是一个大致的程序框架，你可以根据自己的需求进行修改和完善：

首先，你需要定义储能功率配置的变量，并设置变量的下界和上界。可以用如下代码实现：

% 定义储能功率配置变量
x = sdpvar(n,1);

% 设置变量下界和上界
lb = zeros(n,1); % 储能功率不小于0
ub = P_max*ones(n,1); % 储能功率不大于额定功率

然后，你需要定义目标函数，即负荷与新能源和储能总出力的差值的标准差与储能成本的和最小。可以用如下代码实现：

% 定义目标函数
P_storage = cumsum(x.*eta*dt - P_load*dt/eta - gamma*x.^2*dt); % 储存电量序列
f = std(P_load - P_renewable - P_storage) + sum(x)*C; % 目标函数为标准差和储能成本的和最小

接下来，你需要定义储能功率配置的约束条件，包括储能功率约束和荷电状态约束。可以用如下代码实现：

% 定义约束条件
constr = [x >= lb; % 储能功率约束
          x <= ub; % 储能功率约束
          P_storage <= E_max; % 荷电状态约束
          P_storage >= 0]; % 荷电状态约束

最后，你可以调用YALMIP中的求解器，对目标函数进行优化，得到最优的储能功率配置。可以用如下代码实现：

% 调用求解器
options = sdpsettings('verbose',1,'solver','quadprog'); % 设置求解器为quadprog
optimize(constr, f, options);

% 输出最优结果
disp(['最优储能功率配置为：', num2str(value(x)')])
disp(['最优目标函数值为：', num2str(value(f))])

注意，这只是一个大致的程序框架，具体实现需要根据你的具体需求进行修改和完善。同时，需要注意的是，储能设备的成本、充放电效率和放电损耗系数等参数也需要根据实际情况进行设置。