写一个matlab程序，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最小及储能成本最小，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，我明白你的问题了。这是一个比较复杂的优化问题，需要用到MATLAB中的优化工具箱和约束优化算法。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，假设你已经定义好了负荷需求、新能源出力和储能出力的时间序列数据，以及储能设备的额定容量和额定功率。那么，你需要定义一个目标函数，即负荷与新能源和储能总出力的差值的标准差最小及储能成本最小。可以用如下代码实现：

function [f, cost] = objective(x, P_load, P_renewable, dt, C, eta, gamma)
% x是储能功率配置序列
% P_load是负荷需求序列
% P_renewable是新能源出力序列
% dt是时间间隔
% C是储能设备的成本
% eta是储能设备的充放电效率
% gamma是储能设备的放电损耗系数

    n = length(P_load);
    P_storage = zeros(n,1); % 储存电量序列
    for i = 2:n
        P_storage(i) = P_storage(i-1) + x(i)*eta*dt - P_load(i)*dt/eta - gamma*x(i)^2*dt;
    end
    f = std(P_load - P_renewable - P_storage); % 目标函数为标准差最小
    cost = sum(x)*C; % 储能成本为储能功率配置的积分
end

然后，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：

function [c, ceq] = constraints(x, P_load, P_renewable, dt, C, eta, gamma, P_max, E_max)
% x是储能功率配置序列
% P_load是负荷需求序列
% P_renewable是新能源出力序列
% dt是时间间隔
% C是储能设备的成本
% eta是储能设备的充放电效率
% gamma是储能设备的放电损耗系数
% P_max是储能设备的额定功率
% E_max是储能设备的额定容量

    n = length(P_load);
    P_storage = zeros(n,1); % 储存电量序列
    for i = 2:n
        P_storage(i) = P_storage(i-1) + x(i)*eta*dt - P_load(i)*dt/eta - gamma*x(i)^2*dt;
    end
    c = [x - P_max; % 储能功率约束
         P_storage - E_max]; % 荷电状态约束
    ceq = [];
end

最后，你可以调用MATLAB中的约束优化函数`fmincon`，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：

% 定义初始值和边界条件
x0 = zeros(n,1); % 初始储能功率配置为0
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
A = []; b = []; % 没有线性约束
Aeq = []; beq = []; % 没有线性等式约束

% 调用约束优化函数fmincon
options = optimoptions('fmincon','MaxFunEvals',10000,'MaxIter',1000); % 设置最大迭代次数和函数评价次数
[xopt, fopt] = fmincon(@(x) objective(x, P_load, P_renewable, dt, C, eta, gamma), x0, A, b, Aeq, beq, lb, ub, @(x) constraints(x, P_load, P_renewable, dt, C, eta, gamma, P_max, E_max), options);

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

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。