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

这段代码是在进行Monte Carlo仿真，通过多次随机抽样计算得到电力系统的各种参数。首先，对每个负荷节点进行m次抽样，得到p_load和q_load矩阵。然后，对于每一次抽样，将p_load和q_load分别赋值给电力系统数据shuju.bus的有功负荷和无功负荷列。运行runpf函数，得到电力系统的潮流分布，计算得到系统损耗p_loss，以及各个节点的电压幅值v_mc和各条线路的有功损耗和无功损耗xianlu_p_mc和xianlu_q_mc。最后，这些仿真结果保存在p_loss、v_mc、xianlu_p_mc和xianlu_q_mc中。

相关问题

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。

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。