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。

相关问题

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。

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。