for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end

这段代码是进行蒙特卡洛概率潮流计算的主体部分，对每次模拟得到的负荷数据进行潮流计算并统计结果。

具体来说，代码通过 for 循环遍历了 m 次模拟，每次模拟都将 p_load 和 q_load 中的负荷数据赋值给 shuju.bus(index_load,3) 和 shuju.bus(index_load,4)，然后使用 runpf 函数进行潮流计算。runpf 函数的输入参数是 shuju 变量，包含了潮流计算所需的系统数据。输出参数包括了潮流计算的基准电压、节点数据、发电机数据和线路数据等。

在每次潮流计算完成后，代码分别统计了有功损耗、节点电压和线路功率等数据。其中，p_loss(i) 表示第 i 次模拟的有功损耗之和，使用 sum 函数将所有线路的有功损耗相加得到；v_mc(:,i) 表示第 i 次模拟的所有节点的电压幅值，即 bus(:,8)；xianlu_p_mc(:,i) 和 xianlu_q_mc(:,i) 分别表示第 i 次模拟的所有线路的有功功率和无功功率，即 branch(:,14)/100 和 branch(:,15)/100。

相关问题

shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3*mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3*mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m); %%%%%%%抽样得到负荷样本 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 for i=1:m shuju.bus(index_load,3)=p_load(:,i); shuju.bus(index_load,4)=q_load(:,i); [basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju); p_loss(i)=sum(branch(:,14)+branch(:,16)); v_mc(:,i)=bus(:,8); xianlu_p_mc(:,i)=branch(:,14)/100; xianlu_q_mc(:,i)=branch(:,15)/100; end

这段代码实现了基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算，其主要步骤如下：

1. 从给定的IEEE30数据中获取负荷节点数和负荷数据，其中负荷功率和无功功率分别服从期望值为原始数据的30%的正态分布。

2. 设置抽样参数，包括抽样数m和每个负荷节点的功率抽样值p_load和q_load。

3. 对于每个抽样值，将其代入潮流计算模型中，得到电力系统的状态量，例如节点电压、线路功率等。

4. 对于每个抽样值，统计电力系统的损耗功率p_loss，作为电力系统的性能指标之一。

5. 重复步骤3和4，进行多次抽样和计算，得到电力系统的概率分布。

6. 将每次抽样得到的电压和线路功率等状态量记录下来，用于后续的分析和评估。

需要注意的是，这段代码中使用了MATLAB自带的runpf函数进行潮流计算，其底层实现使用的是牛顿-拉夫森迭代法。同时，这段代码中只考虑了负荷功率和无功功率的随机性，其他因素如发电机出力、线路故障等因素并未考虑。因此，在实际的电力系统分析中，需要根据具体情况进行模型的建立和分析。

解释代码：shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load); %%负荷节点数 load=shuju.bus(index_load,[1,3,4]); mu_load_p=shuju.bus(index_load,3); sigma_load_p=0.3*mu_load_p; %%负荷标准差为期望值30% mu_load_q=shuju.bus(index_load,4); sigma_load_q=0.3*mu_load_q; m=500; %%抽样数 p_load=zeros(n_load,m); p_loss=zeros(m,1); v_mc=zeros(30,m);

这段代码是对 IEEE 30 节点系统的负荷数据进行处理，生成了用于蒙特卡洛概率潮流计算的数据。

首先，使用 data_ieee30 变量读取了 IEEE 30 节点系统的数据，并将其中的负荷节点的索引提取出来，存储在 index_load 变量中。然后，通过 sum 函数计算了负荷节点的数量，存储在 n_load 变量中。

接下来，通过对 shuju.bus 变量进行索引，将负荷节点的编号、有功功率和无功功率数据提取出来，存储在 load 变量中。其中，mu_load_p 和 mu_load_q 分别表示负荷节点的有功功率和无功功率的期望值，使用 shuju.bus(index_load,3) 和 shuju.bus(index_load,4) 进行提取。sigma_load_p 和 sigma_load_q 分别表示负荷节点的有功功率和无功功率的标准差，使用 0.3*mu_load_p 和 0.3*mu_load_q 进行计算。

接下来，使用 m=500 设定了蒙特卡洛概率潮流计算中的抽样数。

最后，定义了用于存储负荷有功功率、有功损耗、节点电压等数据的变量 p_load、p_loss 和 v_mc。这些变量将在蒙特卡洛概率潮流计算中使用。