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);

这段代码与上一段代码类似，根据负荷节点的索引从shuju.bus数据结构中抽取了负荷节点的编号和无功功率数据，存储在mu_load_q中。然后，根据mu_load_q计算了一个期望值为mu_load_q，标准差为期望值的30%的正态分布，即sigma_load_q。这里同样采用了正态分布假设。

同时，这段代码还设置了抽样数m为500，即进行500次抽样和计算。然后，定义了三个用于存储计算结果的变量，包括每个负荷节点的有功功率和无功功率的抽样值p_load（大小为n_load×m），每次计算得到的电力系统损耗功率p_loss（大小为m×1），以及每次计算得到的电力系统节点电压v_mc（大小为30×m，其中30为IEEE30数据集中节点的数量）。

这段代码是电力系统概率分析中的计算部分，用于进行基于蒙特卡洛方法的概率潮流计算，并将计算结果存储在相应的变量中，为后续的概率分布计算和分析提供了基础。

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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。

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%

这段代码根据上一段代码中获取的负荷节点索引，从shuju.bus数据结构中抽取了负荷节点的编号、有功功率和无功功率数据，存储在load矩阵中。同时，根据负荷节点的有功功率数据mu_load_p，计算了一个期望值为mu_load_p，标准差为期望值的30%的正态分布，即sigma_load_p。这里采用了常用的假设，即负荷功率和无功功率服从正态分布。这段代码是电力系统概率分析中的抽样参数设置部分，为后续的蒙特卡洛模拟计算提供了必要的参数。