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);
时间: 2024-02-13 13:03:40 浏览: 22
这段代码是在对电力系统的负荷进行抽样分析。其中,shuju是电力系统的数据,index_load是一个逻辑数组,表示哪些节点上有负荷。n_load是负荷节点数。load是一个矩阵,每行表示一个负荷节点的编号、有功负荷和无功负荷。mu_load_p和mu_load_q分别是有功负荷和无功负荷的期望值。sigma_load_p和sigma_load_q分别是有功负荷和无功负荷的标准差。m是抽样数,p_load是一个n_load×m的矩阵,每列表示一个抽样得到的负荷功率值。p_loss是一个m×1的向量,表示每次抽样得到的系统损耗。v_mc是一个30×m的矩阵,表示每次Monte Carlo仿真得到的电压幅值。
相关问题
shuju=data_ieee30; index_load=shuju.bus(:,3)>0; n_load=sum(index_load);
这段代码根据给定的IEEE30数据,获取了所有负荷节点的索引,即index_load,然后计算负荷节点的数量,即n_load。它是基于Matlab的数据处理功能实现的,其中shuju是一个包含电力系统节点、发电机、线路等信息的数据结构。在这里,通过对shuju.bus数据结构中第三列(即负荷功率)进行判断,得到了所有负荷节点的索引。然后,通过对这些索引进行求和,得到了负荷节点的数量。这段代码是电力系统概率分析中的数据处理部分,为后续的概率分布计算和分析奠定了基础。
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。