区间不确定性matlab

引用中的Matlab代码展示了一个场景生成的过程，其中包括了等式约束的随机变量处理和随机变量生成的步骤。这段代码使用了一些参数来定义随机特征的范围，例如风电和光伏的预测值均值和方差、热电负荷的偏差范围等。然后通过使用rand函数生成了新的随机变量，并根据定义的范围进行了限定。

而关于区间不确定性的处理，这里没有具体给出代码。但是通常情况下，处理区间不确定性的方法可以是使用概率分布的方法，例如使用概率密度函数来描述区间内的可能取值的概率分布。另外，也可以使用蒙特卡洛模拟的方法来模拟区间不确定性，通过生成大量的随机样本来近似表示不确定性的范围。

需要注意的是，具体的处理方法和代码实现可能会因不同的需求和具体问题而有所不同。因此，在处理区间不确定性时，可以根据具体情况选择合适的方法进行处理。<em>1</em><em>2</em><em>3</em>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文复现：模拟风电不确定性——拉丁超立方抽样生成及缩减场景（Matlab全代码）](https://blog.csdn.net/qq_44246618/article/details/129131807)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [考虑源荷不确定性的微网优化（含matlab程序）](https://blog.csdn.net/zhangxd212489/article/details/128140394)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item]
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