%-pq节点电压幅值期望及方差、线路功率期望及方差 mu_xianlu_p=branch(:,14)/100; sigma_xianlu_p=sqrt(gama_xianlu_p(:,2));

这段代码计算了支路有功的期望和方差。

首先，定义了两个变量mu_xianlu_p和sigma_xianlu_p，分别表示支路有功的期望和方差。

其中，期望mu_xianlu_p是由支路信息中的有功功率标幺值除以100得到的。

方差sigma_xianlu_p是由支路潮流的半不变量计算得到的第二项的平方根。具体地，第二项代表了支路有功随机变量的方差。

相关问题

%-pq节点电压幅值期望及方差、线路功率期望及方差 mu_vm=bus(pq,8); sigma_vm=sqrt(gama_vm(:,2)); mu_xianlu_p=branch(:,14)/100; sigma_xianlu_p=sqrt(gama_xianlu_p(:,2)); mu_xianlu_q=branch(:,15)/100; sigma_xianlu_q=sqrt(gama_xianlu_q(:,2));

这段代码是计算节点电压幅值和线路功率的期望和方差，具体包括：

- `mu_vm` 是一个大小为 `npq x 1` 的向量，表示 PQ 节点的电压幅值期望；
- `sigma_vm` 是一个大小为 `npq x 1` 的向量，表示 PQ 节点的电压幅值标准差；
- `mu_xianlu_p` 是一个大小为 `nl x 1` 的向量，表示线路有功的期望；
- `sigma_xianlu_p` 是一个大小为 `nl x 1` 的向量，表示线路有功的标准差；
- `mu_xianlu_q` 是一个大小为 `nl x 1` 的向量，表示线路无功的期望；
- `sigma_xianlu_q` 是一个大小为 `nl x 1` 的向量，表示线路无功的标准差；
- `bus(pq,8)` 表示从 `bus` 矩阵中选择 PQ 节点的电压幅值，第 8 列表示电压幅值；
- `gama_vm(:,2)` 表示节点电压幅值的二阶半不变量；
- `branch(:,14)` 和 `branch(:,15)` 分别表示线路的有功和无功功率；
- `gama_xianlu_p(:,2)` 和 `gama_xianlu_q(:,2)` 分别表示线路有功和无功的二阶半不变量；
- `sqrt()` 表示计算平方根；
- `npq` 表示 PQ 节点的数量；
- `nl` 表示线路数量。

具体来说，该段代码是用于计算电力系统中节点电压幅值和线路功率的概率分布特征，包括期望和方差。这些特征可以用于系统的稳定性分析和优化设计。

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);

这段代码中，首先从IEEE 30节点系统数据中读取负荷节点的信息，即节点编号、有功功率和无功功率，并统计负荷节点数。然后，分别计算每个负荷节点的有功功率和无功功率的期望值和标准差，并设定抽样数m=500。

接下来，使用正态分布随机数生成器normrnd()生成m个负荷样本，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。生成的负荷样本用于后续的潮流计算和线路损耗计算。同时，将每个负荷样本代入潮流计算中，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。最后统计出m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的期望值和方差。