两机五节点网络潮流计算方法牛拉法和pq法_电力系统稳态分析课程设计

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1、电力系统稳态分析课程设计题目名称两机五节点网络潮流计算方法牛拉法和pq法目录摘要…………………………………………………….............................................第一章原理简介………………………………………………………..................…31.1对潮流分析的简介…………………………………………………..……………31.1.1潮流计算方法分析比较……………………………………………...…….31.2MATLAB简介…………………………………………………………….………41.2.1矩阵的运算……………

2、……………………………………………………51.3牛顿拉夫逊法计算潮流分布……………………………………………………..6第二章程序及结果…………………………………………………………..……..102.1设计资料及参数………………………………………………………………...102.1.1牛顿拉夫逊法的程序框图………………………………………………132.2用Matlab设计程序……………………………………………………………..142.2.1程序的编写………………………………………………………………142.2.2程序运行结果…………………………………………………...……

3、…..192.2．3p_q法程序编写………………………………………………………………22总结……………………………………………………………………..………32参考文献………………………………………………………………….…….32电力系统稳态分析课程设计1.1对潮流分析的简介潮流分析是研究电力系统的一种最基本和最重要的计算。最初，电力系统潮流计算是通过人工手算的，后来为了适应电力系统日益发展的需要，采用了交流计算台。随着电子数字计算机的出现，1956年Ward等人编制了实际可行的计算机潮流计算程序。这样，就为日趋复杂的大规模电力系统提供了极其有力的计算手段。经过几

4、十年的时间，电力系统潮流计算已经发展得十分成熟。潮流计算是研究电力系统稳态运行情况的一种计算，是根据给定的运行条件及系统接线情况确定整个电力系统各个部分的运行状态，如各母线的电压、各元件中流过的功率、系统的功率损耗等等。电力系统潮流计算是计算系统动态稳定和静态稳定的基础。在电力系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究中，都需要利用电力系统潮流计算来定量的比较供电方案或运行方式的合理性、可靠性和经济性。1.1.1潮流计算方法分析比较高斯-赛德尔潮流计算法原理简单，编程实现容易，特别是对于配网潮流有其独特优势。但是高斯-赛德尔潮流计算法在牛顿法以及各种解耦法出现以后

5、似乎成了一种边缘性的方法。牛顿-拉夫逊法的优点是收敛速度快，若初值选择较好，算法将具有平方收敛特性，一般迭代4~5次便可以收敛到一个非常精确的解，而且其迭代次数与所计算的网络规模基本无关。牛顿-拉夫逊法也具有良好的收敛可靠性对于呈病态的系统，牛顿-拉夫逊法均能可靠地收敛。牛顿法的缺点是每次迭代的计算量和所需的内存量较大。这是因为雅可比阵元素的数目约为2(n-1)×2(n-1)个（直角坐标），且其数值在迭代过程中不断变化。不过，内存占用量及每次迭代所需的时间与程序设计技巧密切相关。牛顿-拉夫逊法的可靠收敛取决于一个良好的启动初值，如果初值选择不当，算法有可能根本不

6、收敛或收敛到一个无法运行的解点上。对于正常运行的系统，各节电电压一般均在额定值附近，偏移不会太大，并且各节电的相角差也不大，所以对各节电可以采用统一的电压初值。P-Q分解法是为了改进牛顿-拉夫逊法在内存占用量及计算速度方面的不足，P-Q分解法根据电力系统实际运行状态的物理特点，对极坐标形式的牛顿-拉夫逊法修正方程式进行了合理的简化。它无论在内存占用量还是计算速度方面都比牛顿-拉夫逊法有较大的改进，是目前计算速度最快的潮流算法。1.2Matlab的简介MATLAB是一种交互式、面向对象的程序设计语言，广泛应用于工业界与学术界，主要用于矩阵运算，同时在数值分析、自动

7、控制模拟、数字信号处理、动态分析、绘图等方面也具有强大的功能。MATLAB程序设计语言结构完整，且具有优良的移植性，它的基本数据元素是不需要定义的数组。它可以高效率地解决工业计算问题，特别是关于矩阵和矢量的计算。MATLAB与C语言和FORTRAN语言相比更容易被掌握。通过M语言，可以用类似数学公式的方式来编写算法，大大降低了程序所需的难度并节省了时间，从而可把主要的精力集中在算法的构思而不是编程上。另外，MATLAB提供了一种特殊的工具：工具箱（TOOLBOXES）.这些工具箱主要包括：信号处理（SIGNALPROCESSING）、控制系统（CONTROLSY

8、STEMS）、神经网络（