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

时间: 2023-12-07 21:05:23 浏览: 32
这段代码使用了for循环,对每个负荷节点进行了m次抽样,得到了每次抽样的有功功率和无功功率值,存储在p_load和q_load中。其中,对第i个负荷节点,使用normrnd函数基于上一段代码中计算得到的mu_load_p(i)和sigma_load_p(i)来生成有功功率抽样值,同时也基于mu_load_q(i)和sigma_load_q(i)来生成无功功率抽样值。这里采用了Matlab中的normrnd函数,用于生成符合正态分布的随机数。 这段代码是电力系统概率分析中的抽样部分,用于对每个负荷节点进行多次抽样,得到相应的有功功率和无功功率抽样值,为后续的概率分布计算和分析提供了基础。
相关问题

解释代码: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

这段代码是使用 MATLAB 中的 normrnd 函数生成了每个负荷节点在 m 次模拟中的有功功率和无功功率数据。 具体来说,代码通过 for 循环遍历了每个负荷节点,使用 normrnd 函数生成了该节点在 m 次模拟中的有功功率和无功功率数据,并将数据存储在 p_load 和 q_load 变量中。其中,mu_load_p(i) 和 sigma_load_p(i) 分别表示第 i 个负荷节点的有功功率的期望值和标准差,而 mu_load_q(i) 和 sigma_load_q(i) 分别表示第 i 个负荷节点的无功功率的期望值和标准差。每个节点的数据都是独立生成的,因此生成的数据可以反映出负荷节点的不确定性和随机性。

%%%%%%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。

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