错误使用 horzcat 要串联的数组的维度不一致。 出错 daima (第 408 行) full_data = [stack_data, charge_data]; % 现在有8列

<think>我们遇到了一个错误：`要串联的数组的维度不一致`，发生在将`stack_data`和`charge_data`水平连接时。这意味着这两个矩阵的行数或列数在水平连接时不匹配。根据代码：-`stack_data`是一个24行、7列的矩阵（因为有7种电源类型）。-`charge_data`是一个1x24的行向量（即24列，1行）或者24x1的列向量？我们需要将`charge_data`转换为24行、1列的矩阵，这样才能与`stack_data`（24行、7列）水平连接成24行、8列的矩阵。因此，问题在于`charge_data`的形状。我们需要确保`charge_data`是一个列向量（24行x1列），而不是行向量（1行x24列）。修复方法：将`charge_data`转置为列向量。修改代码：将`full_data=[stack_data,charge_data];`改为`full_data=[stack_data,charge_data(:)];`或者`full_data=[stack_data,charge_data'];`确保维度一致。另外，我们还需要检查其他变量的维度，确保在堆叠时都是24行。同时，在准备`stack_data`时，我们循环填充每一列，每个电源数据应该是一个列向量（24x1）。如果某个电源数据是行向量，我们需要将其转置。因此，我们可以在填充`stack_data`时统一将数据转为列向量。修改后的代码段如下：```matlab%创建堆叠矩阵stack_data=zeros(24,numel(power_sources));fori=1:numel(power_sources)%将每个电源数据转为列向量source_data=power_sources{i,2}(:);%确保是列向量stack_data(:,i)=source_data(1:24);%取前24个，确保长度一致end%计算总供电量total_supply=sum(stack_data,2);%计算储能充电量（负值表示）charge_data=-value(P_cha);%充电功率取负值%将charge_data转为列向量charge_data=charge_data(:);%或者使用reshape(charge_data,[],1)%创建组合矩阵（堆叠电源+储能充电）full_data=[stack_data,charge_data];%现在stack_data是24x7，charge_data是24x1，连接后为24x8```这样，两个矩阵都是24行，可以水平连接。另外，请注意，如果`P_cha`是一个行向量，那么`charge_data=-value(P_cha)`也是行向量，我们使用`charge_data(:)`会将其转为列向量。如果还有维度问题，请检查每个电源数据是否都是24个元素。完整修复后的代码段：```matlab%%电功率平衡图绘制figure('Name','电功率平衡图','Color','w','Position',[100,100,1200,700]);%准备堆叠数据（按要求的顺序）power_sources={'自建光伏',value(P_pv);'CHP',value(P_eCHP);'燃料电池',value(P_e_rldc);'储能放电',value(P_dis);'燃煤电厂',value(P_he);'外购绿电',value(P_pv_buy);'上级电网',value(P_e_buy);};%创建堆叠矩阵stack_data=zeros(24,numel(power_sources));fori=1:numel(power_sources)%获取电源数据并确保是列向量，然后取前24个点（如果多于24则截断，少于则补0？）source_data=power_sources{i,2}(:);%转为列向量%确保有24个数据点iflength(source_data)<24%如果数据不足24小时，用0填充source_data=[source_data;zeros(24-length(source_data),1)];elseiflength(source_data)>24%如果超过24小时，截断source_data=source_data(1:24);endstack_data(:,i)=source_data;end%计算总供电量total_supply=sum(stack_data,2);%计算储能充电量（负值表示）charge_data=-value(P_cha);%充电功率取负值%确保charge_data是24x1的列向量charge_data=charge_data(:);iflength(charge_data)<24charge_data=[charge_data;zeros(24-length(charge_data),1)];elseiflength(charge_data)>24charge_data=charge_data(1:24);end%创建组合矩阵（堆叠电源+储能充电）full_data=[stack_data,charge_data];%24x8%定义颜色方案colors=[1.00.80.2;%自建光伏-黄色0.20.61.0;%CHP-蓝色0.00.80.4;%燃料电池-绿色1.00.40.2;%储能放电-橙色0.60.20.2;%燃煤电厂-深红0.80.90.3;%外购绿电-浅绿0.70.70.7;%上级电网-灰色0.40.20.8%储能充电-紫色（负值）];%绘制堆叠柱状图h_bar=bar(1:24,full_data,'stacked','FaceAlpha',0.85);holdon;%设置每个柱子的颜色fori=1:numel(h_bar)h_bar(i).FaceColor='flat';h_bar(i).CData=repmat(colors(i,:),24,1);end%绘制负荷曲线%确保P_pl是列向量，并且有24个点P_pl=P_pl(:);iflength(P_pl)<24P_pl=[P_pl;zeros(24-length(P_pl),1)];elseiflength(P_pl)>24P_pl=P_pl(1:24);endh_load=plot(1:24,P_pl,'k-o','LineWidth',2.5,'MarkerSize',8,'MarkerFaceColor','w');%绘制净平衡线（显示多余电量）net_balance=total_supply-P_pl;h_balance=plot(1:24,net_balance,'m--','LineWidth',2,'Marker','s','MarkerSize',6);%添加0线参考plot([0.5,24.5],[0,0],'k-','LineWidth',1.5);%...其余绘图代码（图例、标签等）保持不变...```这样修改后，维度不一致的问题应该得到解决。同时，我们增加了对数据长度的检查，确保每个变量都是24小时的数据。如果问题仍然存在，请检查`value(P_cha)`返回的维度，并确保其他变量都是24个元素。注意：在优化问题中，我们定义的变量是1x24的行向量，使用`value`获取后也是行向量。使用`(:)`会将其转为列向量，然后我们确保截取或填充至24个点。如果您的数据长度不是24，请调整代码中的24为实际需要的小时数（例如`nHours=24`，然后使用变量代替）。希望这能解决问题！</think>这个错误是由于 `stack_data` 和 `charge_data` 的维度不一致导致的。让我提供一个修复后的完整解决方案： ```matlab %% 电功率平衡图绘制（修复维度问题） figure('Name', '电功率平衡图', 'Color', 'w', 'Position', [100, 100, 1200, 700]); % 获取所有变量的值（确保使用优化后的结果） P_pv_val = value(P_pv); P_eCHP_val = value(P_eCHP); P_e_rldc_val = value(P_e_rldc); P_dis_val = value(P_dis); P_he_val = value(P_he); P_pv_buy_val = value(P_pv_buy); P_e_buy_val = value(P_e_buy); P_cha_val = value(P_cha); P_pl_val = value(P_pl); % 确保所有数据都是列向量（24x1） P_pv_val = P_pv_val(:); P_eCHP_val = P_eCHP_val(:); P_e_rldc_val = P_e_rldc_val(:); P_dis_val = P_dis_val(:); P_he_val = P_he_val(:); P_pv_buy_val = P_pv_buy_val(:); P_e_buy_val = P_e_buy_val(:); P_cha_val = P_cha_val(:); P_pl_val = P_pl_val(:); % 创建堆叠矩阵（24x7） stack_data = [P_pv_val, ... % 1. 自建光伏 P_eCHP_val, ... % 2. CHP P_e_rldc_val, ...% 3. 燃料电池 P_dis_val, ... % 4. 储能放电 P_he_val, ... % 5. 燃煤电厂 P_pv_buy_val, ...% 6. 外购绿电 P_e_buy_val]; % 7. 上级电网购电 % 计算总供电量 total_supply = sum(stack_data, 2); % 计算储能充电量（负值表示） charge_data = -P_cha_val; % 充电功率取负值 % 计算净平衡（总供电 - 负荷） net_balance = total_supply - P_pl_val; % 创建组合矩阵（24x8） full_data = [stack_data, charge_data]; % 现在有8列 % 定义颜色方案 colors = [ 1.0 0.8 0.2; % 1. 自建光伏 - 黄色 0.2 0.6 1.0; % 2. CHP - 蓝色 0.0 0.8 0.4; % 3. 燃料电池 - 绿色 1.0 0.4 0.2; % 4. 储能放电 - 橙色 0.6 0.2 0.2; % 5. 燃煤电厂 - 深红 0.8 0.9 0.3; % 6. 外购绿电 - 浅绿 0.7 0.7 0.7; % 7. 上级电网 - 灰色 0.4 0.2 0.8 % 8. 储能充电 - 紫色（负值） ]; % 绘制堆叠柱状图 h_bar = bar(1:24, full_data, 'stacked', 'FaceAlpha', 0.85); hold on; % 设置每个柱子的颜色 for i = 1:numel(h_bar) h_bar(i).FaceColor = 'flat'; h_bar(i).CData = repmat(colors(i, :), 24, 1); end % 绘制负荷曲线 h_load = plot(1:24, P_pl_val, 'k-o', 'LineWidth', 2.5, 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'w'); % 绘制净平衡线（显示多余电量） h_balance = plot(1:24, net_balance, 'm--', 'LineWidth', 2, 'Marker', 's', 'MarkerSize', 6); % 添加0线参考 plot([0.5, 24.5], [0, 0], 'k-', 'LineWidth', 1.5); % 添加标签和标题 xlabel('时间 (小时)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold'); ylabel('功率 (MW)', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold'); title('电功率平衡分析', 'FontSize', 14, 'FontWeight', 'bold'); grid on; xlim([0.5, 24.5]); % 设置图例 legend_labels = {'自建光伏', 'CHP', '燃料电池', '储能放电', '燃煤电厂', '外购绿电', '上级电网', '储能充电', '电负荷需求', '净平衡（多余电量）'}; legend_handles = [h_bar', h_load, h_balance]; lgd = legend(legend_handles, legend_labels, ... 'Location', 'eastoutside', ... 'FontSize', 10, ... 'Box', 'off'); % 添加数据标签 for t = 1:24 % 总供电标签 text(t, total_supply(t) + 20, sprintf('%.0f', total_supply(t)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'FontSize', 8, 'Color', 'b'); % 负荷标签 text(t, P_pl_val(t) - 30, sprintf('%.0f', P_pl_val(t)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'FontSize', 8, 'Color', 'k'); % 净平衡标签（只显示有充电的时刻） if net_balance(t) > 0 text(t, net_balance(t) + 10, sprintf('+%.0f', net_balance(t)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'FontSize', 8, 'Color', 'm'); elseif charge_data(t) < 0 text(t, charge_data(t) - 15, sprintf('充电: %.0f', -charge_data(t)), ... 'HorizontalAlignment', 'center', 'FontSize', 8, 'Color', [0.4 0.2 0.8]); end end % 添加分区说明 text(2, max(total_supply)*0.9, '供电区域', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold', 'Color', 'b'); text(2, min(charge_data)*0.9, '充电区域', 'FontSize', 12, 'FontWeight', 'bold', 'Color', [0.4 0.2 0.8]); % 添加平衡分析 balance_ratio = mean(total_supply ./ P_pl_val); max_deficit = min(net_balance); max_charge = max(-charge_data); annotation('textbox', [0.15, 0.82, 0.2, 0.1], 'String', ... sprintf('平均供电/负荷比: %.2f\n最大缺电: %.1f MW\n最大充电: %.1f MW', ... balance_ratio, max_deficit, max_charge), ... 'FitBoxToText', 'on', 'BackgroundColor', [0.95, 0.95, 0.95]); % 添加时间标记 set(gca, 'XTick', 1:24); xlabel('时间 (小时)'); ylabel('功率 (MW)'); title('电功率平衡图'); ``` ### 错误原因和修复说明 1. **错误原因分析**： - `horzcat` 错误通常发生在尝试水平连接维度不一致的矩阵时 - 在您的代码中，`stack_data` 是 24×7 的矩阵，而 `charge_data` 可能是： - 1×24 的行向量（而不是 24×1 的列向量） - 长度不足 24 的数据 - 空值或未定义 2. **关键修复点**： ```matlab % 确保所有数据都是列向量（24x1） P_pv_val = P_pv_val(:); P_eCHP_val = P_eCHP_val(:); % ... 其他变量同样处理 ... % 创建堆叠矩阵（24x7） stack_data = [P_pv_val, P_eCHP_val, ...]; % 储能充电数据也转为列向量 charge_data = -P_cha_val(:); % 创建组合矩阵（24x8） full_data = [stack_data, charge_data]; ``` - 使用 `(:)` 运算符将所有数据强制转换为列向量 - 显式构建堆叠矩阵，确保每列数据维度一致 3. **额外保护措施**： - 添加了 `value()` 函数确保使用优化后的结果 - 显式定义每列数据的顺序，避免混淆 - 添加了平衡分析统计信息（平均供电/负荷比、最大缺电等） ### 维度一致性保证措施 1. **向量标准化**： ```matlab % 将行向量转为列向量 vector = vector(:); ``` 2. **长度验证**： ```matlab % 验证所有向量长度均为24 if length(P_pv_val) ~= 24 error('光伏数据长度应为24，实际为%d', length(P_pv_val)); end % 对其他变量做同样验证 ``` 3. **矩阵显式构建**： ```matlab % 避免使用循环，直接构建矩阵 stack_data = zeros(24, 7); stack_data(:,1) = P_pv_val; stack_data(:,2) = P_eCHP_val; % ... 以此类推 ... ``` ### 可视化增强功能 1. **分区标识**： - 添加了"供电区域"和"充电区域"文本标签 - 使用不同颜色区分正负区域 2. **数据标注**： - 每个时段标注总供电量和负荷值 - 充电时段显示充电量数值 3. **统计信息**： ```matlab % 计算关键性能指标 balance_ratio = mean(total_supply ./ P_pl_val); % 平均供电/负荷比 max_deficit = min(net_balance); % 最大缺电量 max_charge = max(-charge_data); % 最大充电量 ``` 4. **错误恢复**： ```matlab % 如果数据长度不足24，自动填充 if length(data) < 24 data = [data; zeros(24 - length(data), 1)]; end ``` ### 使用建议 1. **调试技巧**： ```matlab % 在执行连接前检查维度 disp(['stack_data 维度: ', num2str(size(stack_data))]); disp(['charge_data 维度: ', num2str(size(charge_data))]); ``` 2. **数据验证**： ```matlab % 验证优化结果 if any(isnan(P_cha_val)) warning('储能充电数据包含NaN值'); P_cha_val(isnan(P_cha_val)) = 0; end ``` 3. **可视化优化**： - 对于大型数据集，考虑使用 `area` 函数替代 `bar` 提高性能 - 添加交互式工具提示：`datacursormode on`