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

%%%%%%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

这段代码是一个用于抽样得到负荷样本并进行潮流计算的程序。具体流程如下：

1. 对于每个负荷节点，使用正态分布随机数生成器normrnd()生成m个随机数，其中有功功率和无功功率分别服从以相应期望值为均值、以相应标准差为标准差的正态分布，生成的m个随机数即为m个负荷样本的有功功率和无功功率值。

2. 将生成的m个负荷样本代入shuju.bus矩阵中，在shuju.bus(index_load,3)和shuju.bus(index_load,4)的对应位置上分别填上有功功率和无功功率值，以便进行潮流计算。

3. 使用Matpower中的runpf()函数进行潮流计算，计算出每个样本下的系统损耗和节点电压，以及每条线路的有功和无功功率流。其中，[basemva,bus,gen,branch]=runpf(shuju)返回值分别对应基准电压、节点信息、发电机信息和线路信息。

4. 对于每个样本，统计出其对应的系统损耗p_loss、节点电压v_mc，以及每条线路的有功功率流xianlu_p_mc和无功功率流xianlu_q_mc。

需要注意的是，在循环中，每次循环生成一个负荷样本，并进行潮流计算和结果统计。因此，循环结束后，p_loss、v_mc、xianlu_p_mc和xianlu_q_mc中分别保存了m个样本下的系统损耗、节点电压和每条线路的有功和无功功率流的期望值和方差。

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。