南昌大学电力系统分析实验报告.doc

南昌大学电力系统分析实验报告.doc

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1、本科生实验报告课程名称:电力系统分析实验专业班级:电力系统124班姓名:学号:所在学期:2014-2015-22015年6月20日实验四配电网潮流计算实验一、实验目的本实验针对配电网具有辐射式开环结构的特性,基于前推回代的方法编制程序使系统潮流计算能够由计算机自行完成,即已知配电网首端节点电压和各末端节点的功率,由末端向首端计算网络功率分布,再由首端向末端计算节点电压分布,迭代直至收敛条件。通过实验教学加深学生对配电网潮流计算方法的理解,掌握树状辐射式配电网潮流计算的基本算法。熟悉各种常用应用软件,熟悉硬件设备的使用方法,加强

2、编制调试计算机程序的能力,提高工程计算的能力,学习如何将理论知识和实际工程问题结合起来。二、实验器材计算机、软件(已安装,包括各类编程软件C语言、C++、VB、VC等、应用软件MATLAB等)、移动存储设备(学生自备,软盘、U盘等)三、实验内容编制调试配电网潮流计算的计算机程序。程序要求根据已知的配电网参数,完成该配电系统的潮流计算,要求计算出节点电压、功率等参数。1.先编制好的电力系统潮流计算的计算程序原代码由自备移动存储设备导入计算机。2.应的编程环境下对程序进行组织调试。3.应用计算例题验证程序的计算效果。4.对调试正确

3、的计算程序进行存储、打印。5.完成本次实验的实验报告。四、实验数据如图所示一个5节点的配电网系统,S1=S2=2+j2(MV·A),S3=S4=S5=4+j4(MV·A),假定所有负荷均为恒功率负荷,节点1为参考节点相角为0o。计算电网个节点电压及支路功率分布,收敛条件为。五、实验程序%配电网前推回代潮流计算程序%使用IEEE33节点配电系统作为算例,可实现弱环网情况下的潮流计算countnum=0;BranchData=[120.09220.0470;230.49300.2511;340.36600.1864;450.381

4、10.1941;560.81900.7070;670.18720.6188;780.71140.2351;891.03000.7400;9101.04400.7400;10110.19660.0650;11120.37440.1238;12131.46801.1550;13140.54160.7129;14150.59100.5260;15160.74630.5450;16171.28901.7210;17180.73200.5740;2190.16400.1565;19201.50421.3554;20210.40950.4

5、784;21220.70890.9373;3230.45120.3083;23240.89800.7091;24250.89600.7011;6260.20300.1034;26270.28420.1447;27281.05900.9337;28290.80420.7006;29300.50750.2585;30310.97440.9630;31320.31050.3619;32330.34100.5302;];%支路,阻抗NodeData=[2100.0060.00;390.0040.00;4120.0080.00;560.

6、0030.00;660.0020.00;7200.00100.00;8200.00100.00;960.0020.00;1060.0020.00;1145.0030.00;1260.0035.00;1360.0035.00;14120.0080.00;1560.0010.00;1660.0020.00;1760.0020.00;1890.0040.00;1990.0040.00;2090.0040.00;2190.0040.00;2290.0040.00;2390.0050.00;24420.00200.00;25420.00

7、200.00;2660.0025.00;2760.0025.00;2860.0020.00;29120.0070.00;30200.00600.00;31150.0070.00;32210.00100.00;3360.0040.00;];%节点,负荷UB=12.66;%电压基准kVSB=10;%功率基准MVAZB=UB^2/SB;%阻抗基准ohmBranchData(:,[3,4])=BranchData(:,[3,4])/ZB;%阻抗标幺化NodeData(:,[2,3])=NodeData(:,[2,3])/SB/1000

8、;%功率标幺化NN=33;%节点数A0=zeros(NN);forn=1:NN-1A0(BranchData(n,1),BranchData(n,2))=1;end%形成A0AssociatedMatrix=0;forn=2:NN-1AssociatedMatrix(n,n)

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