一、基于MATLAB的电力系统的潮流计算（论文文献综述）
宋天祥[1]（2021）在《电力系统潮流计算的计算机程序设计》文中认为潮流计算是电力系统最基本最常用的计算。主要针对系统给定的运行条件,求得各元件流过的功率,进行提高发电和输电效率的研究。本文采用牛顿-拉夫逊原理,基于MATLAB计算机仿真软件进行潮流计算。通过计算,求得每一条线路、每一条母线所分得的功率是多少。因此本文的研究对于电力系统的安全运营与维护具有重要参考意义。
吴锴[2]（2021）在《基于机器学习的电网极限传输容量预测分析》文中认为传统的断面精细规则制定采用多元线性回归的方法,将非线性电力系统转化为线性模型求解,计算过程复杂。而近年来机器学习在电力系统各领域有着广泛的应用,故考虑将机器学习用于电力系统关键断面极限传输容量的预测分析中。把电力系统实际运行数据抽象转化为特征属性,经过降维处理后择优择重选取部分属性作为系统断面关键特征,将所选出的特征属性组成关键特征属性库,作为神经网络输入层向量,经过人工神经网络重复训练构建系统关键特征量和断面极限传输容量的非线性对应关系。实现机器学习在断面极限传输容量预测方面的应用将对电网调控环节智能化发展有重要意义。本文为获取用于人工神经网络训练所需要的大量数据样本,利用电力系统分析软件PSASP的开放性功能,构建了PSASP-MATLAB互联仿真接口,通过该接口实时传递数据,以帮助PSASP快速完成批量潮流计算,并将计算后的数据保存至PSASP中的mysql数据库。而针对电网数据量过多且数据之间冗余度过大的问题,采用基于聚类算法对系统数据进行分区降维处理。经过K-means聚类分析后将系统初始特征集合分成不同子集合,通过定义评价准则求出子集合数据之间的关联度系数以及数据和目标集合之间的关联度系数,从众多初始特征属性中选出可以描述系统关键断面极限传输容量的属性组成关键特征集合,最后通过IEEE9节点系统进行关键特征选择的验证。最后将所选出的关键特征集合和互联仿真生成的大量数据样本用于人工神经网络训练,通过PSASP系统的7机36节点系统分析得到特征属性和系统断面极限传输容量的非线性映射关系。算例分析表明,基于人工神经网络的关键断面极限传输容量预测方法,既满足时效性要求又能有效提高断面极限传输容量预测的精确性。
陈心维[3]（2021）在《极端天气下预防调度与恢复调度的协调优化方法研究》文中研究表明化石能源的急速消耗引发了严重的全球性气候变化,进而导致了极端天气灾害事件在世界各国及地区内频繁发生。极端天气事件具有波及范围广、破坏力强的特点,使得电力系统面临着如何在该类事件的影响下维持负荷供电可靠性的严峻挑战。主动应对这一挑战,对保障社会发展的经济性和电力系统运行的稳定性具有重要意义。从时间尺度上看,极端天气事件下电力系统需要经历预防调度阶段、紧急调度阶段、和恢复调度阶段的多阶段过程。同时,电力系统的弹性水平也会发生阶段性波动。结合弹性电力系统的概念,本文研究了一种协调预防调度、紧急调度和恢复调度的鲁棒优化方法,旨在制定主动运行计划以降低极端天气事件对交流输电系统造成的总体负荷损失和弹性损失。基于本文所提方法,计算得到极端天气下三个调度阶段的完整弹性梯形曲线。本文首先分析了极端天气影响下预防调度、紧急调度和恢复调度阶段之间潜在的合作性,以及三者与极端天气之间的博弈性,确定了上述三种调度的总体目标、决策顺序和相互影响关系。为协调上述三种调度,设计了一种新的多层防御者-攻击者模型,建立了极端天气下多调度协调优化策略的研究框架。同时,所提策略为一个两阶段鲁棒优化问题。然后,为解决常规交流潮流模型中非线性项给求解两阶段鲁棒优化问题所带来的挑战,本文基于分段线性化方法,建立了计及线路切换与切负荷的分段线性化交流潮流模型。基于该线性化模型,将预防调度、紧急调度和恢复调度建模为系统防御者。利用离散不确定性集合建模极端天气事件为外部攻击者。随后,通过多层防御者-攻击者模型以构建多调度协调优化策略的完整模型。最后,采用嵌套列-约束生成算法对所提协调优化模型进行求解。以改进的IEEE 6节点系统和IEEE 118节点系统进行算例分析,验证了所提鲁棒多调度协调优化策略能够有效降低极端天气事件冲击下输电系统的总体停电损失和切负荷成本。同时,基于所得鲁棒弹性梯形曲线分析系统弹性损失情况,验证了所提协调优化方法能够有效降低系统总体弹性损失。此外,对不同负荷损失下的线路停电场景进行基于推断的线路强化分析,所提方法能够辨识出极端天气影响区域内的关键线路。
林碧云[4]（2020）在《混合编程在电力系统分析教学中的应用》文中研究说明本文通过对电力系统分析中最抽象的部分——潮流分析的牛顿-拉夫逊算法特点的分析,提出了混合编程在电力系统分析、潮流计算中应用的具体方向和路径。
孙晓辉[5]（2020）在《大规模风电基地短期规划设计研究》文中认为目前风力发电技术是一种环境友好,技术比较成熟,成本较低且具有规模效益的一种绿色技术,也是是增长最快的新能源发电的技术形式。风电场产生的电能输送到电网有两种形式,以分布式发电的形式单独接入微网或电网中,和风电场联合开发集中并网的形式。本文的主要研究是考虑风资源的时空特性后,选取风电场开发组合,建立风电场,通过大规模集中开发和远距离高压将风电接入电网。我国陆地风能资源较为丰富的区域大多都位于我国西北和西部地区,这些区域远离用电负荷的中心,电网架构相对薄弱。另外,风电机组的输出的随机性,间歇性和反峰值调节等特性。风电基地的短期规划设计需要考虑风电场组合开发形式,以及风电场接入系统后的稳定性及潮流分布的问题,同时还需要考虑并完后系统的扩建方案。本文提出风电基地中风电场出力相关性和互补性的现象,根据风资源的互补的现象,使得建立风电场后,风电场之间的出力呈现出互补的现象,减小系统中风电功率的波动水平。由于风电场的功率是实时改变的,本文在实验中分别改变接入系统中风电场的出力变化,使其之间出现互补的现象,并进行潮流计算和电压水平的分析。本文使用的实验节点模型为IEEE-57节点系统,根据仿真和计算可以看出,风电场接入系统后,由于其出力大小的改变并不会导致系统出现不稳定的情况,电压水平依然在规定范围之内。并网点的选择考虑接入母线需远离负荷中心和常规能源发电机组,并且该节点接入风电场后,系统的电压依然稳定。风电场组合出力发生变化时,根据线路的载荷和线路损耗提出线路的扩建方案。
王建钧[6]（2020）在《基于矩阵运算的快速分解法潮流计算算法研究》文中进行了进一步梳理电能是社会生产力的重要基础,其重要性在社会发展与人民生活中愈发突出。作为电力系统分析中的一项基本工具,潮流计算按照其侧重点及使用目的的不同,共可分为两类:第一类为工程使用的潮流算法,第二类为科研目的使用的潮流算法。后者不追求非常快的计算速度,但特别注重算法的清晰简洁,易于编写、修改及增添新的功能,利于对算法进行进一步开发。快速分解法是由极坐标牛顿法经过化简和改进得来的,相较于牛顿法,该算法在提高了计算速度的同时,也改善了收敛性。本文分别使用循环结构和矩阵运算两种方法,对科研目的使用的快速分解法潮流算法进行设计,并通过Matlab平台进行了算法实现,主要内容如下:首先,对基于循环实现的快速分解法潮流算法进行了设计。采用追加支路法形成导纳矩阵、系数矩阵,先扫描各支路确定支路类型,再依次计算矩阵元素并最终形成矩阵;采用循环结构计算节点功率、支路功率、不平衡量、求解线性方程。设计时,通过增加适当判断语句跳过不必要的运算,根据Matlab的数据存储特点设计运行顺序等措施,节省了计算时间。循环结构实现的快速分解法潮流算法,具有原理简单、结构清晰、易于扩展的特点,同时也具备较快的运算速度。其次,对运用矩阵运算的快速分解法潮流算法进行了研究。导纳矩阵、系数矩阵、节点功率、支路功率、不平衡量模块都采用矩阵运算和复数运算进行设计,线性方程组的求解使用Matlab的解方程法和三角分解法。各模块均设计了多种方案,利用Matlab平台特有的擅长矩阵运算及复数计算的特点,完全采用矩阵运算的形式实现了快速分解法潮流算法的设计,在精简了算法的同时,也大幅提高了计算速度。最后,采用东北电网445节点系统对算法进行算例分析。结果表明本文设计的两种科研目的使用的快速分解法潮流算法的计算结果正确,计算速度较快,能满足科研目的的使用,具备较强的实用价值。
吴昊[7]（2020）在《基于混合编码遗传算法的多目标无功优化研究》文中进行了进一步梳理合理分布供电系统中的无功功率是一种保证系统安全、可靠以及经济运行的前提条件,同时,合理的分布无功功率也可以有效的降低系统有功功率损耗以及提升电压质量。因此,本文为了提升当前供电系统的安全性、稳定性以及经济效益与运行效率,以减少电网有功功率网损和提升电压质量为优化目标,结合潮流计算P-Q分解法的相关特点,选取了遗传算法这种人工智能优化算法对电力系统中无功功率的分配进行优化计算,并在基本遗传算法的基础上对其进行了包括编码方式、初始种群生成以及选择、交叉和变异等步骤的改进,并用改进遗传算法对电力系统内各个控制变量进行合理配置,以达到减少供电系统有功网损和提升电压质量的目的。具体工作内容如下:（1）通过查阅关于电力系统无功优化的相关文献资料,并总结近年来电力系统无功优化运用的方法,以及常见的无功功率调整设备。在初步地了解了遗传算法相关原理和特性的相关知识后,根据本课题的需求结合无功优化实际情况和遗传算法的相关特性去选择合适的优化方案。（2）经过总结和学习前人在数学模型的建立方面的研究,建立了一个以减少供电系统有功网损和提升电压质量为目的的电力系统无功优化计算的数学模型,并列出相关的功率约束方程和变量约束方程等约束条件。（3）深入学习了遗传算法的相关知识,并在了解了基本遗传算法的原理和步骤后,分析了其优缺点,并在保留其优点的基础上,针对其缺点加以改进,使改进后的新型遗传算法更加适合解决电力系统无功优化的相关问题。（4）将传统的计算机求解潮流计算的极坐标牛顿-拉夫逊潮流计算方法优化为P-Q分解法后结合建立好的数学模型和改进后的新型遗传算法,利用MATLAB编制程序。（5）本文利用以上编译好的程序对三个IEEE理论系统进行仿真,并通过分析仿真结果表明优化过后的遗传算法相较于原始的遗传算法有更好的收敛速度和精度,且能很好解决无功优化的相关问题。为了研究经优化后的遗传算法在实际中的应用,对内蒙古薛家湾地区部分实际的线路进行了仿真实验,仿真结果表明优化后的遗传算法在实际线路中也可以很好地解决相关无功优化问题。
张勃[8]（2020）在《基于改进牛顿拉夫逊法的含分布式电源配电网潮流计算》文中研究说明电力系统的潮流计算是电力系统稳定计算和故障分析的基础。潮流计算的准确性对电网安全运行、合理规划以及经济优化都有着很重要的影响。分布式电源技术发展迅速,其位置灵活、污染小等特点完美契合了当今电力系统的发展趋势。但当分布式电源并入电网运行时,大量的电力电子设备以及电容电感等引入网络,会使网络的拓扑结构发生改变,进而影响潮流分布。在引入分布式电源之后,传统电网中将会出现PI、PV、PQ（V）等节点类型,可能使传统电网结构中出现少量环网,使基于传统的辐射状网络的前推回代算法无法适用,并且配电网本身在重载时会出现阻抗比过大的病态系统,也会使传统潮流计算出现计算无法收敛的情况。故必须对现有潮流计算方法进行改进,以解决分布式电源并入配电网后的潮流计算问题。本文对各类分布式电源的工作原理进行了分析,并建立了分布式电源的数学模型,确定了其在配电网中的节点类型以及并网方式,深入研究了各类分布式电源并网后对配电网潮流计算的影响。对于牛顿法而言分布式电源并网会改变电网中的电压分布,进而使牛顿法的初值选取产生困难,使潮流计算无法收敛。对于前推回代法,分布式电源并网会引入PV节点,可能使辐射状的配电网产生环网,这都将使前推回代法无法使用,如果想将前推回代法运用到含分布式电源的潮流计算中,则必须将环网解环成辐射状电网并且还需对PV节点进行处理,较为繁琐。牛顿法在原理上对环网及PV节点的处理方式较为成熟,所以从各方面来说,在传统牛顿法的基础上改进有更高的价值。通过同伦算法对传统的牛顿法进行了改进,扩大了传统牛顿算法的收敛范围,使其在能够适用于含分布式电源的潮流计算的同时也能够解决配电网的病态系统不收敛问题。最后通过MATLAB对本算法进行算例仿真,结合仿真结果,可以得出:本文的改进算法在对含分布式电源的配电网进行潮流计算时能可靠收敛,并且能够同时解决由病态系统引起的潮流计算不收敛问题。相比于传统潮流计算算法,该算法的计算精度更高,迭代次数更少,并且拥有较快的计算速度。
李佩[9]（2020）在《改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用》文中进行了进一步梳理随着我国经济快速发展,电力网的覆盖范围不断扩大、电网结构愈发复杂、主干电网电压等级越来越高,居民用电量也随之增加,同时用户对供电可靠性的要求也越来越高。在电力行业逐渐市场化的前提下,如何在确保电网安全稳定运行的同时,进一步科学优化资源配置、最大程度降低技术网损、提高系统的运行性能和经济效益,成为电力部门亟待解决的课题。电力系统无功优化问题是一个多目标、多约束条件、混合变量的非线性组合优化问题。传统无功优化方法虽然在运算速度以及收敛性能上体现出较好的优势,但需要满足一些前提条件,如要求目标函数可微、控制变量连续等。近些年,人工智能算法的发展和应用为解决无功优化问题上提供了新思路,其中智能优化算法中的粒子群算法以其良好的全局随机搜索能力在优化问题中表现尤为突出。粒子群算法鲁棒性好,易于实现,计算效率高,但也可能陷入局部最优解。本文针对这一问题对粒子群算法进行改进,提高算法的收敛速度以及收敛精度,并将改进的粒子群算法运用到电力系统无功优化问题中,为解决无功优化问题提供新思路。首先介绍无功优化问题的产生背景,由此引出研究无功优化问题的目的和意义,介绍与分析现有处理无功优化问题的典型算法并对其原理进行介绍。其次在介绍粒子群算法概念及原理的基础上,对粒子群算法的主要构成要素进行详细分析,参考相关的文献资料,本文对粒子群算法做出针对性的改进。通过对惯性权重和加速因子两方面进行改进,并选取4组典型函数,对改进算法进行验证以及分析相应的优化结果,结果表明改进粒子群算法克服该算法易陷入局部最优问题,并在提高全局寻优能力的同时算法的收敛速度和精度也有所提升。再次分析改进粒子群算法在无功优化时的求解思路,在选取相应无功优化数学优化模型的同时对优化时如何处理离散变量、适应度函数、收敛准则以及潮流计算方法的选取进行相应的分析。最后,基于MATLAB语言编程相应的改进粒子群算法求解无功优化问题的程序,并将其应用到典型的IEEE 30节点系统和汉中地区电网系统无功优化问题的求解上。仿真结果显示改进后的算法在改善节点电压分布及降低有功网损方面效果明显,验证改进后算法的可行性。
张悦[10]（2020）在《基于统一电气量变换矩阵的三相变压器建模研究》文中提出建立合适且准确的三相变压器模型是进行配电网潮流计算的基础,节点导纳矩阵的推导是三相变压器建模的关键。目前,变压器节点导纳矩阵的推导方法以对称分量法和关联矩阵法为主流,对称分量法在进行程序运算时速度较快,但当变压器的三相参数不对称时便不再适用;关联矩阵法对变压器的三相参数是否对称情况没有要求,但当变压器原边绕组或副边绕组的接线方式为中性点不接地星形接线时,由于中性点电压不为零,此时变压器支路电气量与节点电气量之间的关系不能用关联矩阵表达,传统的关联矩阵法不再适用。提出统一电气量变换矩阵法,电压变换矩阵和电流变换矩阵可以用分块矩阵的形式统一表达,解决了现有方法在变压器建模过程中需要根据变压器的连接方式另外求得电流变换矩阵的问题。通过统一的转换矩阵和基本副边电压变换矩阵能够推导得到相同接线方式不同连接组别的副边电压变换矩阵,进而得到电压变换矩阵和电流变换矩阵。改进了电气量变换矩阵法在求解极性不同的变压器副边电压变换矩阵还需进行额外变换的问题,使变压器节点导纳矩阵的推导过程更加简单。提出含中性点参数的关联矩阵法。该方法将中性点视为一个节点,变压器支路电气量与节点电气量之间的关系可以通过含有中性点参数的关联矩阵表达,因此关联矩阵法可以应用于中性点不接地星形接线的变压器模型推导中。采用该方法对变压器建模,可以通过转换矩阵和基本的关联矩阵求得所有连接组别的变压器副边电压关联矩阵,进而得到电压关联矩阵。在三相潮流计算中采用含中性点参数的关联矩阵法建立的三相变压器模型,将中性点参数纳入了节点导纳矩阵之中,不仅可以便捷的求得变压器中性点电压,而且使变压器模型更适合应用于三相参数不对称的潮流计算中。由于三相变压器的连接组别众多,且不同连接组别的变压器的节点导纳矩阵也不同。如果通过手工推导的方式对所有连接组别的变压器进行推导,工作量大,并且不能保证推导的准确性。利用MATLAB软件的符号运算设计算法,可以得到更加直观的三相变压器的模型。经变压器实例验证,这两种方法均可以准确快速地得到结果,并且以IEEE-4节点标准测试系统为例验证了含中性点参数的三相变压器模型的正确性。
二、基于MATLAB的电力系统的潮流计算（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于MATLAB的电力系统的潮流计算（论文提纲范文）
（1）电力系统潮流计算的计算机程序设计（论文提纲范文）
| 1 电力系统潮流计算基本概念 |
| 2 潮流计算的基本方法 |
| 2.1 高斯-塞德尔原理 |
| 2.2 PQ分解法基本原理 |
| 2.3 牛顿-拉夫逊原理 |
| 3 基于Matlab的潮流计算程序设计 |
| 3.1 MATLAB简介 |
| 3.2 MATLAB Script节点技术 |
| 3.3 MATLAB编程实例 |
| 3.4 潮流公式矢量化 |
| 3.5 MATLAB编程算法 |
| 4 结 语 |
（2）基于机器学习的电网极限传输容量预测分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 TTC概述 |
| 1.3.1 TTC基本计算原理 |
| 1.3.2 TTC常用计算方法 |
| 1.4 本文研究内容与结构安排 |
| 1.4.1 基本研究方案 |
| 1.4.2 章节安排 |
| 第二章 机器学习简介 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 人工神经网络模型介绍 |
| 2.2.1 BP神经网络 |
| 2.2.2 深度信念网络 |
| 2.2.3 循环神经网络 |
| 2.2.4 长短期记忆网络 |
| 2.2.5 卷积神经网络 |
| 2.3 人工神经网络训练 |
| 2.3.1 参数设置 |
| 2.3.2 前向传递 |
| 2.3.3 反向传播 |
| 2.3.4 参数迭代 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 PSASP-MATLAB互联仿真关键技术 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 互联仿真接口的原理 |
| 3.2.1 PSASP软件概述 |
| 3.2.2 PSASP-MATLAB数据传输接口 |
| 3.3 基于联合仿真的多目标优化算法 |
| 3.3.1 带精英策略的快速非支配排序遗传算法 |
| 3.3.2 基于NSGA-II的多断面TTC协调优化 |
| 3.4 pareto最优解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习的TTC预测方法 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 算法框架 |
| 4.3 基于AP聚类的关键断面搜索 |
| 4.3.1 AP算法工作原理 |
| 4.3.2 相似度矩阵的构建 |
| 4.3.3 关键断面划分 |
| 4.4 基于K-means聚类的分布式特征属性选择 |
| 4.4.1 K-means特征聚类 |
| 4.4.2 分布式特征选择 |
| 4.4.3 算例分析 |
| 4.5 断面TTC预测 |
| 4.5.1 仿真大数据模拟 |
| 4.5.2 算例分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（3）极端天气下预防调度与恢复调度的协调优化方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 极端天气下电力系统脆弱性分析与风险评估 |
| 1.2.2 弹性电力系统的定义与评估 |
| 1.2.3 电力系统弹性提升策略 |
| 1.3 现有研究存在的不足 |
| 1.4 本文主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 协调优化策略研究框架 |
| 2.1 电力系统的传统运行调度体系 |
| 2.2 极端天气下电力系统的运行调度体系 |
| 2.3 协调优化策略框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 协调优化策略中的近似交流潮流模型 |
| 3.1 交流最优潮流模型的非线性项 |
| 3.2 交流最优潮流模型的线性化处理 |
| 3.2.1 直流最优潮流模型 |
| 3.2.2 分段线性化交流最优潮流模型 |
| 3.2.3 算例验证 |
| 3.3 计及线路切换与切负荷的线性化交流潮流模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 极端天气下多调度阶段的协调优化策略构建 |
| 4.1 极端天气事件建模 |
| 4.2 预防调度策略模型 |
| 4.3 紧急调度策略模型 |
| 4.4 恢复调度策略模型 |
| 4.5 协调优化策略模型 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 协调优化策略的求解算法 |
| 5.1 算法简介与框架设计 |
| 5.2 算法详细设计 |
| 5.2.1 预防调度策略求解 |
| 5.2.2 紧急调度与恢复调度策略求解 |
| 5.2.3 算法流程图 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 算例分析 |
| 6.1 计算环境与参数设置 |
| 6.1.1 MATPOWER工具包 |
| 6.1.2 YALMIP建模工具箱 |
| 6.1.3 GUROBI求解器 |
| 6.1.4 参数设置 |
| 6.2 IEEE6 节点系统算例 |
| 6.2.1 算例参数 |
| 6.2.2 结果分析 |
| 6.3 IEEE118 节点系统算例 |
| 6.3.1 算例参数 |
| 6.3.2 结果分析 |
| 6.4 计算效率 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 7.3 主要创新点 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间取得成果情况 |
（5）大规模风电基地短期规划设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 含风电场系统规划方法综述 |
| 1.2.2 大规模风电基地在我国的发展趋势 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 2 大型风电基地的时空特性 |
| 2.1 风电场出力波动性 |
| 2.2 相关性的理论分析 |
| 2.3 风电出力的互补性 |
| 2.3.1 大规模风电并网对电网的影响 |
| 2.3.2 风电功率波动时空分布特性 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 风电场接入电网规划 |
| 3.1 电力系统规划概述 |
| 3.2 常规能源发电系统规划 |
| 3.3 风力发电机组 |
| 3.4 含风电场的电力系统规划 |
| 3.4.1 含风电场规划的约束条件 |
| 3.4.2 考虑潮流计算法的规划方法 |
| 3.5 接入风电后备用容量的计算 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 算例分析 |
| 4.1 MATLAB潮流计算软件 |
| 4.2 IEEE-57节点系统潮流计算 |
| 4.3 风电场并网点选择 |
| 4.4 线路的改建方案 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于矩阵运算的快速分解法潮流计算算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 潮流计算的研究历程与现状 |
| 1.3 科研型潮流算法的研究 |
| 1.3.1 科研型潮流算法的特点 |
| 1.3.2 基于Matlab平台的科研型潮流算法 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 2 电力系统快速分解法潮流计算 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 电力系统元件的数学模型 |
| 2.2.1 电力系统网络元件数学模型 |
| 2.2.2 电力网络节点电压方程 |
| 2.2.3 功率方程及节点分类 |
| 2.3 极坐标牛顿法潮流计算 |
| 2.3.1 极坐标牛顿法潮流计算的原理 |
| 2.3.2 极坐标牛顿法潮流计算的基本步骤 |
| 2.4 快速分解法潮流计算 |
| 2.4.1 快速分解法潮流计算的原理 |
| 2.4.2 快速分解法潮流计算的基本步骤 |
| 2.5 修正方程的解法 |
| 2.5.1 因子表的形成 |
| 2.5.2 因子表的运用 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于循环结构的科研型潮流算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 导纳矩阵的形成 |
| 3.2.1 导纳矩阵形成的设计思路 |
| 3.2.2 导纳矩阵的形成步骤 |
| 3.3 系数矩阵的形成 |
| 3.3.1 系数矩阵形成的设计思路 |
| 3.3.2 系数矩阵B'的形成步骤 |
| 3.4 支路功率的计算 |
| 3.4.1 支路功率计算的设计思路 |
| 3.4.2 支路功率的计算步骤 |
| 3.5 线性方程组的求解 |
| 3.6 其他模块设计 |
| 3.6.1 不平衡量的形成 |
| 3.6.2 Matlab的稀疏矩阵函数 |
| 3.6.3 预定义维数 |
| 3.7 算例分析 |
| 3.8 小结 |
| 4 基于矩阵运算的科研型潮流算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 导纳矩阵的矩阵运算形成方法 |
| 4.2.1 基于关联矩阵的导纳矩阵形成方法 |
| 4.2.2 基于对角矩阵的导纳矩阵形成方法 |
| 4.3 系数矩阵的矩阵运算形成方法 |
| 4.3.1 基于对角矩阵的系数矩阵形成方法 |
| 4.3.2 基于关联矩阵的系数矩阵形成方法 |
| 4.4 支路功率的矩阵计算方法 |
| 4.4.1 拆分支路的支路功率计算方法 |
| 4.4.2 汇总支路的支路功率计算方法 |
| 4.5 其他模块设计 |
| 4.5.1 不平衡量的矩阵计算 |
| 4.5.2 线性方程组的矩阵求解方法 |
| 4.6 小结 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 各模块分析 |
| 5.1.1 导纳矩阵形成过程的算法比较 |
| 5.1.2 系数矩阵B'形成过程的算法比较 |
| 5.1.3 支路功率计算过程的算法比较 |
| 5.1.4 算法的正确性验证 |
| 5.1.5 算法的计算速度分析 |
| 5.2 小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
（7）基于混合编码遗传算法的多目标无功优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.1.1 课题的研究背景 |
| 1.1.2 课题的研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 无功优化问题与数学模型 |
| 2.1 无功功率平衡与电压以及有功网损的关系 |
| 2.1.1 无功功率与电压 |
| 2.1.2 无功功率与有功网损 |
| 2.2 电力系统的无功功率电源及控制设备 |
| 2.3 无功优化的数学模型 |
| 2.3.1 目标函数 |
| 2.3.2 功率约束方程 |
| 2.3.3 变量约束方程 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 无功优化的潮流计算 |
| 3.1 潮流计算方法 |
| 3.1.1 牛顿——拉夫逊法 |
| 3.1.2 P-Q分解法 |
| 3.2 潮流计算算例分析 |
| 3.2.1 潮流计算算例数据 |
| 3.2.2 潮流计算算例结果及分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 遗传算法的改进及其在无功优化中的应用 |
| 4.1 遗传算法的基本原理 |
| 4.2 遗传算法的求解过程 |
| 4.2.1 染色体编码 |
| 4.2.2 初始种群生成 |
| 4.2.3 适应度函数 |
| 4.2.4 选择 |
| 4.2.5 交叉 |
| 4.2.6 变异 |
| 4.2.7 收敛判据 |
| 4.3 遗传算法的特点 |
| 4.3.1 遗传算法的优点 |
| 4.3.2 遗传算法的缺点 |
| 4.4 遗传算法的优化 |
| 4.4.1 参数编码优化 |
| 4.4.2 初始种群生成优化 |
| 4.4.3 选择步骤优化 |
| 4.4.4 交叉步骤优化 |
| 4.4.5 变异步骤优化 |
| 4.4.6 收敛判据优化 |
| 4.5 新型优化遗传算法在简单数学函数中的算例分析 |
| 4.5.1 简单数学函数的数据 |
| 4.5.2 简单数学函数算例中遗传算法的优化 |
| 4.5.3 算例结果及分析 |
| 4.6 改进遗传算法的电力系统无功优化流程 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 算例分析 |
| 5.1 IEEE-14节点系统算例分析 |
| 5.1.1 IEEE-14节点系统算例数据 |
| 5.1.2 IEEE-14节点系统算例遗传算法优化过程 |
| 5.1.3 IEEE-14节点系统算例结果与分析 |
| 5.1.4 IEEE-14节点系统算例分析所得结论 |
| 5.2 IEEE-30节点系统算例分析 |
| 5.2.1 IEEE-30节点系统算例数据 |
| 5.2.2 IEEE-30节点系统算例遗传算法优化过程 |
| 5.2.3 IEEE-30节点系统算例结果与分析 |
| 5.2.4 IEEE-30节点系统算例分析所得结论 |
| 5.3 IEEE-57节点系统算例分析 |
| 5.3.1 IEEE-57节点系统算例数据 |
| 5.3.2 IEEE-57节点系统算例遗传算法优化过程 |
| 5.3.3 IEEE-57节点系统算例结果与分析 |
| 5.3.4 IEEE-57节点系统算例分析所得结论 |
| 5.4 内蒙古薛家湾地区部分节点系统算例分析 |
| 5.4.1 内蒙古薛家湾地区部分节点系统算例数据 |
| 5.4.2 内蒙古薛家湾地区部分节点系统算例遗传算法优化过程 |
| 5.4.3 内蒙古薛家湾地区部分节点系统算例结果与分析 |
| 5.4.4 内蒙古薛家湾地区部分节点系统算例分析所得结论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简介 |
（8）基于改进牛顿拉夫逊法的含分布式电源配电网潮流计算（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 含分布式电源的潮流计算国内外研究现状 |
| 1.2.1 潮流计算的主要算法 |
| 1.2.2 分布式电源的潮流计算模型 |
| 1.2.3 含分布式电源的潮流计算方法 |
| 1.2.4 现有含分布式电源潮流计算算法的不足 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 分布式电源特性分析及建模 |
| 2.1 太阳能光伏发电 |
| 2.1.1 光伏发电的原理 |
| 2.1.2 光伏电池的数学模型 |
| 2.2 风力发电系统 |
| 2.2.1 风力发电机的类型和工作原理 |
| 2.2.2 风力发电机的数学模型 |
| 2.3 燃料电池 |
| 2.3.1 燃料电池的工作原理和分类 |
| 2.3.2 燃料电池的数学建模 |
| 2.4 微型汽轮机 |
| 2.4.1 微型燃气轮机的工作原理 |
| 2.4.2 微型燃气轮机的数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 配电网潮流计算方法 |
| 3.1 牛顿法潮流计算的数学模型 |
| 3.2 分布式电源并网对牛顿法潮流计算的影响 |
| 3.2.1 分布式电源节点的处理方式 |
| 3.2.2 牛顿法的收敛问题 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 含分布式电源潮流计算 |
| 4.1 含分布式电源潮流计算算法 |
| 4.2 同伦延拓法 |
| 4.2.1 同伦延拓法的简介 |
| 4.2.2 同伦算法的原理 |
| 4.2.3 同伦延拓法在潮流计算中的应用 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.3.1 算例仿真1 |
| 4.3.2 算例仿真2 |
| 4.3.3 算例仿真3 |
| 4.3.4 算例总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 本文取得的结论与成果 |
| 5.2 本文的不足及未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 无功优化的特点 |
| 1.2.2 传统优化算法在电力系统无功优化中的应用 |
| 1.2.3 人工智能算法在电力系统无功优化中的应用 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 标准粒子群算法及改进粒子群算法 |
| 2.1 标准粒子群算法的基本原理及流程 |
| 2.2 粒子群算法主要构成要素分析 |
| 2.3 几种典型的改进粒子群优化算法 |
| 2.3.1 引入自适应惯性系数 |
| 2.3.2 引入收缩因子 |
| 2.3.3 引入小生境粒子群 |
| 2.3.4 多策略融合自适应粒子群 |
| 2.4 改进粒子群算法 |
| 2.4.1 惯性权重的改进 |
| 2.4.2 加速因子改进 |
| 2.5 算法测试结果分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 改进粒子群算法应用于电力系统无功优化 |
| 3.1 电力系统无功优化数学模型 |
| 3.1.1 无功优化目标函数分类 |
| 3.1.2 无功优化目标函数的选取 |
| 3.1.3 等式约束条件 |
| 3.1.4 不等式约束条件 |
| 3.2 基于改进粒子群算法的无功优化中关键环节的设计与实现 |
| 3.2.1 离散变量的处理以及适应度函数的选取 |
| 3.2.2 收敛准则 |
| 3.3 无功优化潮流计算方法 |
| 3.4 无功优化中参数的设置 |
| 3.5 改进粒子群算法的无功优化流程 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于MATLAB下的算例仿真结果分析 |
| 4.1 IEEE-30 节点算例分析 |
| 4.1.1 IEEE-30 节点测试系统数据以及系统连接图 |
| 4.1.2 IEEE-30 节点测试系统的仿真结果分析 |
| 4.2 汉中电网无功优化案例分析 |
| 4.2.1 汉中电网概况以及测试数据 |
| 4.2.2 汉中电网116 节点测试系统仿真结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 |
| 致谢 |
（10）基于统一电气量变换矩阵的三相变压器建模研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 配电网的特点 |
| 1.3 建立三相变压器的模型的目的及研究现状 |
| 1.4 本文的主要内容 |
| 2 配电网三相变压器建模 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 三相变压器的连接组别 |
| 2.3 三相变压器的模型 |
| 2.4 对称分量法 |
| 2.4.1 对称分量法基本原理 |
| 2.4.2 YNyn0变压器节点导纳矩阵推导 |
| 2.4.3 对称分量法的不足 |
| 2.5 关联矩阵法 |
| 2.5.1 关联矩阵法简介 |
| 2.5.2 YNyn0变压器节点导纳矩阵推导 |
| 2.5.3 关联矩阵法的不足 |
| 2.6 小结 |
| 3 基于统一电气量变换矩阵的变压器三相模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 含中性点不接地星形接线的变压器节点导纳矩阵推导 |
| 3.2.1 Yyn0变压器节点导纳矩阵推导 |
| 3.2.2 Dy11变压器节点导纳矩阵推导 |
| 3.3 基于统一电气量变换矩阵的变压器模型 |
| 3.4 小结 |
| 4 基于含中性点参数的关联矩阵法的变压器三相模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 含中性点参数的变压器节点导纳矩阵推导 |
| 4.2.1 YNy0变压器节点导纳矩阵推导 |
| 4.2.2 Yd1变压器节点导纳矩阵推导 |
| 4.3 基于含中性点参数的关联矩阵法的变压器模型 |
| 4.4 小结 |
| 5 三相变压器节点导纳矩阵推导算法设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 统一电气量变换矩阵法的算法设计 |
| 5.2.1 节点导纳矩阵的推导流程 |
| 5.2.2 变压器建模实例 |
| 5.3 含中性点参数的关联矩阵法的算法设计 |
| 5.3.1 节点导纳矩阵的推导流程 |
| 5.3.2 变压器建模实例 |
| 5.3.3 变压器模型在潮流计算中的应用 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果 |
四、基于MATLAB的电力系统的潮流计算（论文参考文献）
- [1]电力系统潮流计算的计算机程序设计[J]. 宋天祥. 纯碱工业, 2021(04)
- [2]基于机器学习的电网极限传输容量预测分析[D]. 吴锴. 山西大学, 2021(12)
- [3]极端天气下预防调度与恢复调度的协调优化方法研究[D]. 陈心维. 广西大学, 2021(12)
- [4]混合编程在电力系统分析教学中的应用[J]. 林碧云. 中阿科技论坛(中英文), 2020(09)
- [5]大规模风电基地短期规划设计研究[D]. 孙晓辉. 内蒙古科技大学, 2020(01)
- [6]基于矩阵运算的快速分解法潮流计算算法研究[D]. 王建钧. 大连海事大学, 2020(01)
- [7]基于混合编码遗传算法的多目标无功优化研究[D]. 吴昊. 内蒙古农业大学, 2020(02)
- [8]基于改进牛顿拉夫逊法的含分布式电源配电网潮流计算[D]. 张勃. 辽宁石油化工大学, 2020(04)
- [9]改进粒子群算法在电力系统无功优化中的应用[D]. 李佩. 陕西理工大学, 2020(09)
- [10]基于统一电气量变换矩阵的三相变压器建模研究[D]. 张悦. 大连海事大学, 2020(01)