%-pq节点电压幅值期望及方差、线路功率期望及方差 mu_xianlu_p=branch(:,14)/100; sigma_xianlu_p=sqrt(gama_xianlu_p(:,2)); 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')

这段代码实现了对于支路有功的期望、方差和概率密度函数的计算，并作了一个概率密度曲线图。

首先，定义了两个变量mu_xianlu_p和sigma_xianlu_p，分别表示支路有功的期望和方差。其中，期望mu_xianlu_p是由支路信息中的有功功率标幺值除以100得到的，方差sigma_xianlu_p是由支路潮流的半不变量计算得到的第二项的平方根。

然后，定义了一个横坐标数组px，用于绘制概率密度曲线。同时，计算了一个数组px1，表示每个横坐标与支路11有功期望的差值除以支路11有功方差。这里使用了MATLAB中的点除符号（./）和点减符号（.-）。

接下来，使用c2pdf函数计算支路11有功的概率密度函数pdf_xianlu11_p，其中输入参数为px1、c_xianlu_p(11,:)和sigma_xianlu_p(11)。c_xianlu_p(11,:)表示支路11的有功展开系数，sigma_xianlu_p(11)表示支路11的有功方差。

最后，使用MATLAB中的ksdensity函数绘制Monte Carlo模拟的概率密度曲线，使用plot函数绘制半不变量法计算得到的概率密度曲线。将两个曲线放在同一个图形中，使用legend函数添加图例，使用title函数添加标题。