生成一组24小时内微电网的负载、风力发电的曲线代码

这里提供一种生成微电网负载和风力发电曲线的代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成24小时内每5分钟的时间序列
time = np.arange(0, 24*60, 5)

# 生成负载曲线，假设负载为平稳的，每个时刻的负载值在[30, 70]之间波动
load = np.random.randint(30, 70, size=len(time))

# 生成风力发电曲线，假设风速符合正态分布，平均值为5m/s，标准差为1m/s
wind_speed = np.random.normal(5, 1, size=len(time))
# 将风速限制在[1, 10]之间
wind_speed = np.clip(wind_speed, 1, 10)
# 假设风力发电量与风速的平方成正比
power_curve = 0.1 * wind_speed ** 2
# 生成风力发电量曲线，假设风力发电量在实际输出的基础上有10%的波动
power = np.random.normal(power_curve, 0.1 * power_curve)

# 绘制负载曲线和风力发电曲线
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(time, load, label='Load')
plt.plot(time, power, label='Wind Power')
plt.xlim(0, 24*60)
plt.ylim(0, 150)
plt.xlabel('Time (min)')
plt.ylabel('Power (kW)')
plt.legend()
plt.show()

这段代码通过numpy库生成一个时间序列，然后通过随机数生成负载曲线和风力发电曲线。负载曲线假设负载平稳，在[30, 70]之间波动；风力发电曲线假设风速符合正态分布，平均值为5m/s，标准差为1m/s，风力发电量与风速的平方成正比，并在实际输出的基础上有10%的波动。最后，使用matplotlib库将两条曲线绘制在同一张图上。