这段 MATLAB 代码与之前的代码类似，但它的目的是生成 带有热回收（heat harvesting）的温室 每小时和每日加热需求的累积频率曲线，并绘制相应的图表。以下是代码的详细解释：

1. 注释部分

• 代码开头的注释说明了这段代码的用途：生成带有热回收的温室加热需求的累积频率曲线，用于绘制图5.3。

• 该图来自于 David Katzin 的博士论文，论文研究了通过 LED 照明在温室中节能的方法。

• 代码作者是 David Katzin，代码的最后更新日期是 2021 年 4 月。

2. 文件夹和文件路径

• outputFolder 定义了存储模拟输出文件的文件夹路径。

• load 函数加载了一个名为 N-HH_ams_noLamp_hHarvest_day350_length350.mat 的 MATLAB 数据文件，其中包含了带有热回收的温室模拟数据。加载的数据存储在变量 gl 中。

3. 颜色定义

• cc = lines(); 生成了一组默认的 MATLAB 颜色。

• blue, red, yellow 分别提取了 lines 颜色集中的前三种颜色，用于后续绘图。

4. 获取加热需求数据

• getDailyHourlyHeating(gl) 是一个自定义函数，用于从加载的 gl 数据中提取每日和每小时的加热需求数据。

• 返回的四个变量分别是：

  • dayHeating：每日加热需求。

  • dayHeat18toMidnight：每日从 18:00 到午夜的加热需求。

  • hourHeating：每小时加热需求。

  • hourHeat18toMidnight：每小时从 18:00 到午夜的加热需求。

5. 绘制图表

• 使用 figure 创建一个新的图形窗口。

• subplot(1,2,2) 创建了一个 1 行 2 列的图形布局，并选择第二个子图（右侧）进行绘制。

  • hold on 保持当前图形，以便在同一图中绘制多条曲线。

  • plot(sort(hourHeating,'descend')) 绘制按降序排列的每小时加热需求曲线。

  • plot(sort(hourHeat18toMidnight,'descend')) 绘制按降序排列的每小时从 18:00 到午夜的加热需求曲线。

  • legend 添加图例，说明每条曲线的含义。

  • xlabel 和 ylabel 分别设置 x 轴和 y 轴的标签。

  • grid 添加网格线。

  • ylim 和 xlim 分别设置 y 轴和 x 轴的范围。

  • yticks 设置 y 轴的刻度。

• subplot(1,2,1) 选择第一个子图（左侧）进行绘制。

  • 类似地，绘制每日加热需求和每日从 18:00 到午夜的加热需求曲线。

  • 添加图例、标签、网格线，并设置坐标轴范围和刻度。

6. 代码的整体功能

• 这段代码的主要功能是从带有热回收的温室模拟数据中提取加热需求数据，并生成累积频率曲线。

• 左侧子图显示每日加热需求的累积频率曲线，右侧子图显示每小时加热需求的累积频率曲线。

• 通过这种方式，可以直观地比较不同时间段的加热需求分布情况。

7. 与之前代码的区别

• 这段代码与之前的代码非常相似，但有以下关键区别：

  1. 加载的文件不同：

     • 之前的代码加载的是没有热回收的温室模拟数据文件（N_ams_noLamp_day350_length350.mat）。

     • 这段代码加载的是带有热回收的温室模拟数据文件（N-HH_ams_noLamp_hHarvest_day350_length350.mat）。

  2. 研究场景不同：

     • 之前的代码分析的是没有热回收的温室加热需求。

     • 这段代码分析的是带有热回收的温室加热需求。

8. 代码的用途

• 这段代码用于分析带有热回收的温室加热需求的时间分布，帮助研究人员理解热回收对加热需求的影响，并为节能策略的制定提供数据支持。

9. 可能的改进

• 如果 getDailyHourlyHeating 函数的实现不明确，可以进一步解释该函数的具体逻辑。

• 可以添加更多的注释，解释每个步骤的目的，以便其他研究人员更容易理解和使用这段代码。

• 可以将带有热回收和不带热回收的曲线绘制在同一图中，以便更直观地比较两者的差异。

总结来说，这段代码是一个用于分析和可视化 带有热回收的温室加热需求数据 的工具，帮助研究人员更好地理解热回收对加热需求的影响。