px=0:0.0001:0.3; px1=(px-mu_xianlu_p(11))/sigma_xianlu_p(11); %线路11有功 pdf_xianlu11_p=c2pdf(px1,c_xianlu_p(11,:),sigma_xianlu_p(11)); figure ksdensity(xianlu_p_mc(11,:)); hold on plot(px,pdf_xianlu11_p,'r--') legend('MonteCarlo','半不变量法') title('线路6-9有功概率密度曲线')

这段代码是用于画线路有功概率密度曲线的，具体包括：

- `px` 是一个大小为 `1 x 3001` 的向量，表示横坐标轴上的分布点；
- `mu_xianlu_p(11)` 和 `sigma_xianlu_p(11)` 分别表示线路11的支路有功的均值和标准差；
- `px1` 表示将 `px` 中的每个元素都减去线路11的支路有功均值，然后除以标准差，得到一个标准化的向量；
- `c_xianlu_p(11,:)` 表示线路11的支路有功展开系数；
- `pdf_xianlu11_p` 表示线路11的支路有功概率密度函数；
- `xianlu_p_mc(11,:)` 表示通过蒙特卡罗模拟得到的线路11的支路有功取值；
- `ksdensity(xianlu_p_mc(11,:))` 表示对蒙特卡罗模拟得到的数据进行核密度估计，并画出其概率密度曲线；
- `plot(px,pdf_xianlu11_p,'r--')` 表示画出半不变量法得到的线路11的支路有功概率密度曲线，并使用红色虚线标注；
- `legend('MonteCarlo','半不变量法')` 表示为图例设置标签；
- `title('线路6-9有功概率密度曲线')` 表示为图像设置标题。

具体来说，该段代码通过比较蒙特卡罗模拟得到的数据和半不变量法得到的数据，来验证半不变量法的准确性和可靠性。

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px=0.2:0.0001:0.9; px1=(px-mu_xianlu_p(1))/sigma_xianlu_p(1); %线路1有功 pdf_xianlu1_p=c2pdf(px1,c_xianlu_p(1,:),sigma_xianlu_p(1)); figure ksdensity(xianlu_p_mc(1,:)); hold on plot(px,pdf_xianlu1_p,'r--') legend('MonteCarlo','半不变量法') title('线路1有功概率密度曲线')

这段代码首先定义了一个等差数列 px，起始值为 0.2，终止值为 0.9，步长为 0.0001。然后将 px 减去 mu_xianlu_p(1)，再除以 sigma_xianlu_p(1)，得到一个新的等差数列 px1。接下来调用函数 c2pdf 对 px1 进行概率密度函数估计，得到一个长度为 px1 的行向量 pdf_xianlu1_p。随后，使用 ksdensity 函数对一组数据 xianlu_p_mc(1,:) 进行概率密度函数估计，并将结果绘制在当前图形中。最后使用 plot 函数画出 pdf_xianlu1_p 中的数据点，并用红色虚线连接它们。整个代码的作用是画出一条概率密度函数曲线，并与 Monte Carlo 方法得到的概率密度函数曲线进行比较。

mu_xianlu_p=branch(:,14)/100;

这段代码中，branch 是一个数组，它的每一行表示系统中的一条支路或者线路。第 14 列表示该支路或线路的有功功率。将第 14 列除以 100，可以得到所有支路或线路的有功功率均值，将其存入一个列向量 mu_xianlu_p 中。这段代码的作用是计算出所有支路或线路的有功功率均值，并将其存入一个列向量中，以便后续的计算和分析。