潮流的计算机算法用的什么方程组

Ⅰ 经典的电力系统潮流计算机算法有哪几种,比较其特点

高斯-赛德尔法
牛顿-拉夫逊法（直角坐标与极坐标）
PQ分解法
保留非线性潮流算法
混合坐标系的潮流计算
随便找一本电力系统书都有详细介绍的

Ⅱ 在计算机潮流计算中，常见的有哪些算法

高斯-赛德尔法
牛顿-拉夫逊法
P-Q分解法

Ⅲ 目前最流行的机器学习算法是什么

毫无疑问，机器学习在过去几年越来越受欢迎。由于大数据是目前技术行业最热门的趋势，机器学习是非常强大的，可以根据大量数据进行预测或计算推理。
如果你想学习机器算法，要从何下手呢？
监督学习
1. 决策树：决策树是一种决策支持工具，使用的决策及其可能产生的后果，包括随机事件的结果，资源消耗和效用的树状图或模型。
从业务决策的角度来看，决策树是人们必须要选择是/否的问题，以评估大多数时候作出正确决策的概率。它允许您以结构化和系统的方式来解决问题，以得出逻辑结论。
2.朴素贝叶斯分类：朴素贝叶斯分类器是一种简单的概率分类器，基于贝叶斯定理，其特征之间具有强大（朴素）的独立性假设。
特征图像是方程 - P（A | B）是后验概率，P（B | A）是似然度，P（A）是类先验概率，P（B）是预测先验概率。
一些现实世界的例子是：
判断邮件是否为垃圾邮件
分类技术，将新闻文章氛围政治或体育类
检查一段表达积极情绪或消极情绪的文字
用于面部识别软件
3.普通最小二乘回归：如果你了解统计学，你可能已经听说过线性回归。最小二乘法是一种执行线性回归的方法。
您可以将线性回归视为拟合直线穿过点状分布的任务。有多种可能的策略可以做到这一点，“普通最小二乘法”策略就像这样 -你可以画一条线，然后把每个数据点，测量点和线之间的垂直距离，添加上去;拟合线将是距离总和的尽可能小的线。
线性是指您正在使用的模型来迎合数据，而最小二乘可以最小化线性模型误差。
4.逻辑回归： Logistic回归是一个强大的统计学方法，用一个或多个解释变量建模二项式结果。它通过使用逻辑函数估计概率，来衡量分类因变量与一个或多个独立变量之间的关系，后者是累积逻辑分布。
逻辑回归用于生活中：
信用评级
衡量营销活动的成功率
预测某一产品的收入
某一天会有地震吗
5.支持向量机： SVM是二元分类算法。给定N维空间中两种种类型的点，SVM生成（N-1）维的超平面将这些点分成2组。
假设你有一些可以线性分离的纸张中的两种类型的点。SVM将找到一条直线，将这些点分成两种类型，并尽可能远离所有这些点。
在规模上，使用SVM解决的一些特大的问题（包括适当修改的实现）是：广告、人类基因剪接位点识别、基于图像的性别检测，大规模图像分类...
6.集成方法：集成方法是构建一组分类器的学习算法，然后通过对其预测进行加权投票来对新的数据点进行分类。原始的集成方法是贝叶斯平均法，但更新的算法包括纠错输出编码、bagging和boosting。
那么集成方法如何工作，为什么它们优于单个模型？
均衡偏差：如果你均衡了大量的倾向民主党的投票和大量倾向共和党的投票，你总会得到一个不那么偏颇的结果。
降低方差：集合大量模型的参考结果，噪音会小于单个模型的单个结果。在金融领域，这被称为投资分散原则(diversification)——一个混搭很多种股票的投资组合，比单独的股票更少变故。
不太可能过度拟合：如果您有单个模型不完全拟合，您以简单的方式（平均，加权平均，逻辑回归）结合每个模型建模，那么一般不会发生过拟合。
无监督学习
7. 聚类算法：聚类是对一组对象进行分组的任务，使得同一组（集群）中的对象彼此之间比其他组中的对象更相似。
每个聚类算法是不同的，比如：
基于Centroid的算法
基于连接的算法
基于密度的算法
概率
降维
神经网络/深度学习
8. 主成分分析： PCA是使用正交变换将可能相关变量的观察值转换为主成分的线性不相关变量值的一组统计过程。
PCA的一些应用包括压缩、简化数据、便于学习、可视化。请注意，领域知识在选择是否继续使用PCA时非常重要。数据嘈杂的情况（PCA的所有组件都有很大差异）的情况不适用。
9.奇异值分解：在线性代数中，SVD是真正复杂矩阵的因式分解。对于给定的m * n矩阵M，存在分解，使得M =UΣV，其中U和V是酉矩阵，Σ是对角矩阵。
PCA实际上是SVD的简单应用。在计算机视觉技术中，第一个人脸识别算法使用PCA和SVD，以将面部表示为“特征脸”的线性组合，进行降维，然后通过简单的方法将面部匹配到身份;虽然这种方法更复杂，但仍然依赖于类似的技术。
10.独立成分分析： ICA是一种统计技术，用于揭示随机变量、测量或信号集合的隐藏因素。ICA定义了观察到的多变量数据的生成模型，通常将其作为大型样本数据库。
在模型中，假设数据变量是一些未知潜在变量的线性混合，混合系统也是未知的。潜变量被假定为非高斯和相互独立的，它们被称为观测数据的独立成分。
ICA与PCA相关，但它是一种更强大的技术，能够在这些经典方法完全失败时找到潜在的源因素。其应用包括数字图像、文档数据库、经济指标和心理测量。

Ⅳ 牛顿拉乎逊潮流计算的方法及优点

牛拉法属于稀疏矩阵其算法所需要的迭代次数少，但是对初值的要求高。

Ⅳ 电力系统潮流计算

我有潮流计算的软件，不过你的要求太多了，帮不了你。

Ⅵ distflow潮流功率平衡公式

共两步。
1配电网潮流计算方法概述
目前，传统的电力系统潮流计算方法，如牛顿-拉夫逊法、PQ分解法等，均以高压电网为对象；而配电网络的电压等级较低，其线路特性和负荷特性都与高压电网有很大区别，因此很难直接应用传统的电力系统潮流计算方法。由于缺乏行之有效的计算机算法，长期以来供电部门计算配电网潮流分布大多数采用手算方法。80年代初以来，国内外专家学者在手算方法的基础上，发展了多种配电网潮流计算机算法。目前辐射式配电网络潮流计算方法主要有以下两类：
(1)直接应用克希霍夫电压和电流定律。首先计算节点注入电流，再求解支路电流，最后求解节点电压，并以网络节点处的功率误差值作为收敛判据。如逐支路算法，电压／电流迭代法、少网孔配电网潮流算法和直接法、回路分析法等。
(2)以有功功率P、无功功率Q和节点电压平方V2作为系统的状态变量，列写出系统的状态方程，并用牛顿-拉夫逊法求解该状态方程，即可直接求出系统的潮流解。如Distflow算法等。
2配电网络潮流计算的难点
1.数据收集
在配电网络潮流计算中，网络数据和运行数据的完整性和精确性是影响计算准确性的一个主要因素。对实际运行部门来说，要提供出完整、精确的配电网网络数据和运行数据是很难办到的，这主要有下面几个原因：
(1)由于配电网网络结构复杂，特别是10KV及以下电压等级的配电网络，用户多且分散，不可能在每一条配电馈线及分支线上安装测量表计，使得运行部门很难提供完整、精确的运行数据。
(2)在实际配电网中，有部分主干线安装自动测量表计，而大部分配电网络只能通过人工收集网络运行数据，很难保证运行数据的准确性。因此限制了配电网潮流计算结果的精确性，使得大多数计算结果只能作为参考资料，而不能用于实际决策。

Ⅶ 电力系统计算机潮流计算问题，谢！

一：牛顿潮流算法的特点
1）其优点是收敛速度快，若初值较好，算法将具有平方收敛特性，一般迭代4～5 次便可以
收敛到非常精确的解，而且其迭代次数与所计算网络的规模基本无关。
2）牛顿法也具有良好的收敛可靠性，对于对高斯-塞德尔法呈病态的系统，牛顿法均能可靠
地敛。
3）初值对牛顿法的收敛性影响很大。解决的办法可以先用高斯-塞德尔法迭代1～2 次，以
此迭代结果作为牛顿法的初值。也可以先用直流法潮流求解一次求得一个较好的角度初值，
然后转入牛顿法迭代。

PQ法特点：
(1)用解两个阶数几乎减半的方程组（n-1 阶和n-m-1 阶）代替牛顿法的解一个(2n-m-2)阶方程
组，显着地减少了内存需求量及计算量。
(2)牛顿法每次迭代都要重新形成雅可比矩阵并进行三角分解，而P-Q 分解法的系数矩阵 B’
和B’’是常数阵，因此只需形成一次并进行三角分解组成因子表，在迭代过程可以反复应用，
显着缩短了每次迭代所需的时间。
(3)雅可比矩阵J 不对称，而B’和B’’都是对称阵，为此只要形成并贮存因子表的上三角或下
三角部分，减少了三角分解的计算量并节约了内存。由于上述原因，P-Q 分解法所需的内存
量约为牛顿法的60%，而每次迭代所需时间约为牛顿法的1/5。

二：因为牛顿法每次迭代都要重新生成雅克比矩阵，而PQ法的迭代矩阵是常数阵（第一次形成的）。参数一变，用PQ法已做的工作相当于白做了，相当于重新算，次数必然增多。

Ⅷ 电力系统潮流计算的是P,Q那么最开始怎么从计算U,I演化到计算P,Q的呢,求解这一段历史，最好有出处文献多谢

通过几十年的发展，潮流算法日趋成熟。近几年，对潮流算法的研究仍然是如何改善传统的潮流算法，即高斯-塞德尔法、牛顿法和快速解耦法。牛顿法，由于其在求解非线性潮流方程时采用的是逐次线性化的方法，为了进一步提高算法的收敛性和计算速度，人们考虑采用将泰勒级数的高阶项或非线性项也考虑进来，于是产生了二阶潮流算法。后来又提出了根据直角坐标形式的潮流方程是一个二次代数方程的特点，提出了采用直角坐标的保留非线性快速潮流算法。对于保留非线性算法典型论文有：1.文献[保留非线性的电力系统概率潮流计算]提出了它在电力系统概率潮流计算中的应用。该文献提出了一种新的概率潮流计算方法，它保留了潮流方程的非线性，又利用了P－Q解耦方法，因而数学模型精度较高，且保留了P－Q解耦的优点，有利于大电网的随机潮流计算，用提出的方法对一个典型的系统进行了计算，其数值用MonteCarlo随机模拟作了验证，得到了满意的结果。2.文献[基于系统分割的保留非线性的快速P-Q解耦潮流计算法]分析研究了保留非线性的P-Q解耦快速潮流计算法。该文献提出了一种新的状态估计算法,既保留了量测方程非线性又利用了快速P-Q分解方法,因此数学模型精度高且保留了快速P-Q分解的优点,提高了状态估计的计算精度和速度.采用系统分割方法将大系统分割为多个小系统,分别对每个小系统进行状态估计,然后对各小系统的状态估计结果进行协调,得到整个系统具有同一参考节点的状态估计结果,这样可大大提高状态估计的计算速度,有利于进行大电网的状态估计.在18节点系统上进行的数字仿真实验验证了该方法的有效性。岩本伸一等提出了一种保留非线性的快速潮流计算法,但用的是直角坐标系,因而没法利用P-Q解耦。为了更有利于大电网的潮流计算,将此原理推广用于P-Q解耦。这样,既利用了保留非线性的快速算法,在迭代中使用常数雅可比矩阵,又保留了P-Q解耦的优点。对于一些病态系统，应用非线性潮流计算方法往往会造成计算过程的振荡或者不收敛，从数学上讲，非线性的潮流计算方程组本来就是无解的。这样，人们提出来了将潮流方程构造成一个函数，求此函数的最小值问题，称之为非线性规划潮流的计算方法。优点是原理上保证了计算过程永远不会发散。如果将数学规划原理和牛顿潮流算法有机结合一起就是最优乘子法。另外，为了优化系统的运行，从所有以上的可行潮流解中挑选出满足一定指标要求的一个最佳方案就是最优潮流问题。最优潮流是一种同时考虑经济性和安全性的电力网络分析优化问题。OPF 在电力系统的安全运行、经济调度、可靠性分析、能量管理以及电力定价等方面得到了广泛的应用。最优潮流方面的典型论文有：1.文献[电力系统最优潮流新算法的研究]以NCP 方法为基础,提出了一种新的求解最优潮流算法——投影渐近半光滑牛顿型算法。该文献以NCP方法为基础，提出了一种新的求解OPF算法——投影渐近半光滑牛顿型算法。针对电力系统的特点，本文的研究工作如下： 1.建立了与OPF问题的KKT系统等价的带界约束的半光滑方程系统。与已有的NCP方法相比，新的模型由于无需考虑界约束对应的对偶变量(乘子变量)，降低了问题的维数，从而适用于解大规模的电力系统问题。 2.基于建立的新模型，本文提出了一类新的Newton型算法，该算法一方面保持界约束的相容性，另一方面有较好的全局与局部超线性收敛性，同时，算法结构简单，易于实现。 3.考虑到电力系统固有的弱耦合特性，受传统解耦最优潮流方法的启示，在所提出的新Newton型方法的基础上，本文又设计了一类分解方法。新方法基于解耦——校正的策略实现算法，不仅充分利用了系统的弱耦合特性，同时保证分解算法在理论上的收敛性。 4.根据所提出的两种算法，用标准的IEEE电力测试系统进行数值实验，并与已有的其他方法进行比较。结果显示新算法具有良好的收敛性和计算效果，在电力系统的规划与运行方面将有广阔的应用前景。2.文献[基于可信域内点法的最优潮流问题研究]介绍了OPF内点法具有收敛性强、多项式时间复杂性等优点，是极具潜力的优秀算法之一。电力系统不断发展，使得OPF算法跻身于极其困难、非凸的大规模非线性规划行列。可信域和线性搜索方法是保证最优化算法全局收敛性能的两类技术，将内点法和可信域、线性搜索方法有机结合，构造新的优化算法，是数学规划领域的研究热点。此方面的典型文献有：1.文献[电力市场环境下基于最优潮流的输电容量充裕度研究]首先以最优潮流为工具,选取系统中的关键线路作为系统输电容量充裕度的研究对象,从电网运行的安全性、可靠性的角度系统地研究了输电线路稳定限额对输电容量充裕度的影响,指出稳定限额因子与影子价格的乘积可直接反应出稳定限额水平的经济价值,同时也可以较好的指示出系统运行相对安全、经济的稳定限额水平区间。2.文献[电力市场环境下基于最优潮流的节点实时电价和购电份额研究]为了为配电公司最优购电模型提供价格参考依据,以发电成本最小为目标函数,考虑电力需求价格弹性的影响,建立了实时电价模型。模型利用预测校正原对偶内点法求解,以IEEE30节点系统为算例验证了模型的可行性。3.文献[电力系统动态最优潮流的模型与算法研究]指出电力系统动态最优潮流是对调度周期内的系统状态进行统一优化的有效工具,对保证电力系统安全经济运行具有重要的理论意义和现实意义。文献结合内点法和免疫遗传算法,对经典动态最优潮流问题和动态无功优化问题的算法进行了深入的研究,提出了新的算法;并建立了含电压稳定约束、含无功型离散变量,以及含机组启停变量的动态最优潮流模型,将新算法推广应用于各种新模型,拓展了动态最优潮流的研究领域。对于一些特殊性质的潮流计算问题有直流潮流计算方法、随机潮流计算方法和三相潮流计算方法。直流潮流计算方法，文献[基于改进布罗伊登法的交直流潮流计算]主要介绍在分析求解非线性方程组的布罗伊登法和一种改进的布罗伊登法的基础上,针对交直流混联系统,运用改进的布罗伊登法,提出了一种潮流计算的统一迭代法,设计了算法的具体实现步骤,并以一个IEEE9节点修改系统进行仿真计算,结果表明本文采用的改进布罗伊登法交直流潮流计算方法有效可行。文献[基于直流潮流和分布因子三母线系统脆性源辨识技术]提出了基于直流潮流和分布因子法相结合,提出了快速找到系统脆性源的方法和步骤。通过对3节点电力系统脆性源的辨识,证明了此方法的有效性。文献[计及双馈风力发电机内部等值电路的电力系统随机潮流计算]研究了含变速恒频双馈式发电机的风电场接入系统后对电压质量的影响,在双馈式发电机简化等值电路的基础上建立了风电场的确定性潮流模型,建立了风力发电机的随机分析模型,并在这二者的基础上运用基于半不变量法的随机潮流进行计算。文献[计及分布式发电的配电系统随机潮流计算]提出了计及分布式发电的配电系统随机潮流计算。参考：中国电力教育

Ⅸ 牛顿拉夫逊法和PQ分解法的区别与联系是什么求高人指点

1、60年代中期，基于导纳矩阵的牛顿—拉夫逊法。牛顿一拉夫逊法(简称牛顿法)是数学中解决非线性方程式的典型方法，有较好的收敛性。在解决电力系统潮流计算问题时，是以导纳矩阵为基础的，因此，只要我们能在迭代过程中尽可能保持方程式系数矩阵的稀疏性，就可以大大提高牛顿法潮流程序的效率。自从60年代中后期，在牛顿法中利用了最佳顺序消去法以后，牛顿法在收敛性、内存要求、速度方面都超过了阻抗法，成为60年代末期以后广泛采用的优秀方法。牛拉法的要点是把非线性方程式的求解过程变成反复地求解线性的修正方程式过程，即通常所称的逐次线性化过程。
2、70年代中期，PQ分解法。由于交流高压电网中输电线路等元件的R<<X，因此有功功率的变化主要决定于电压相位角的变化，而无功功率的变化则主要决定于电压模值的变化。这个特性反映在极坐标形式的牛顿法修正方程式的元素上，是N及J二个子块元素的数值相对于H、L二个子块的元素要小得多。
这个方法，根据电力系统的特点，抓住主要矛盾，对纯数学的牛顿法进行了改进，从而在内存容量及计算速度方面都大大向前迈进了一步。使一个32K内存容量的数字计算机可以计算1000个节点系统的潮流问题，此方法计算速度已能用于在线计算，作系统静态安全监视。目前，我国很多电力系统都采用了PQ分解法潮流程序。
3、在有些应用场合，对计算精度的要求不高，而对计算速度要求较高。如输电网规划初期，只需要考虑有功功率平衡的问题，而不需要考虑无功功率平衡和电压的问题，这时可以对潮流方程进行简化处理，用直流潮流进行计算。直流潮流方程是一个线性方程组，求解不需迭代，不存在收敛的问题；导纳矩阵是稀疏的，可利用稀疏技术进一步提高计算速度；当高压电网满足R<<X时时，计算误差通常在3%-10%之内，可满足对精度要求不高的场合。直流潮流不能计算节点的电压和无功功率潮流。
4、为满足不同的需求开发了各种潮流算法：动态潮流、保留非线性的潮流、最小化潮流计算法、自动调整潮流、最优潮流、交直流系统潮流、直流潮流、随机潮流、三相潮流，含有柔性元件的潮流，并行算法等。

Ⅹ 电力系统潮流计算的潮流计算的发展史

利用电子计算机进行潮流计算从20世纪50年代中期就已经开始。此后，潮流计算曾采用了各种不同的方法，这些方法的发展主要是围绕着对潮流计算的一些基本要求进行的。对潮流计算的要求可以归纳为下面几点：
（1）算法的可靠性或收敛性
（2）计算速度和内存占用量
（3）计算的方便性和灵活性
电力系统潮流计算属于稳态分析范畴，不涉及系统元件的动态特性和过渡过程。因此其数学模型不包含微分方程，是一组高阶非线性方程。非线性代数方程组的解法离不开迭代，因此，潮流计算方法首先要求它是能可靠的收敛，并给出正确答案。随着电力系统规模的不断扩大，潮流问题的方程式阶数越来越高，目前已达到几千阶甚至上万阶，对这样规模的方程式并不是采用任何数学方法都能保证给出正确答案的。这种情况促使电力系统的研究人员不断寻求新的更可靠的计算方法。
在用数字计算机求解电力系统潮流问题的开始阶段，人们普遍采用以节点导纳矩阵为基础的高斯-赛德尔迭代法（一下简称导纳法）。这个方法的原理比较简单，要求的数字计算机的内存量也比较小，适应当时的电子数字计算机制作水平和电力系统理论水平，于是电力系统计算人员转向以阻抗矩阵为主的逐次代入法（以下简称阻抗法）。
20世纪60年代初，数字计算机已经发展到第二代，计算机的内存和计算速度发生了很大的飞跃，从而为阻抗法的采用创造了条件。阻抗矩阵是满矩阵，阻抗法要求计算机储存表征系统接线和参数的阻抗矩阵。这就需要较大的内存量。而且阻抗法每迭代一次都要求顺次取阻抗矩阵中的每一个元素进行计算，因此，每次迭代的计算量很大。
阻抗法改善了电力系统潮流计算问题的收敛性，解决了导纳法无法解决的一些系统的潮流计算，在当时获得了广泛的应用，曾为我国电力系统设计、运行和研究作出了很大的贡献。但是，阻抗法的主要缺点就是占用计算机的内存很大，每次迭代的计算量很大。当系统不断扩大时，这些缺点就更加突出。为了克服阻抗法在内存和速度方面的缺点，后来发展了以阻抗矩阵为基础的分块阻抗法。这个方法把一个大系统分割为几个小的地区系统，在计算机内只需存储各个地区系统的阻抗矩阵及它们之间的联络线的阻抗，这样不仅大幅度的节省了内存容量，同时也提高了计算速度。
克服阻抗法缺点的另一途径是采用牛顿-拉夫逊法（以下简称牛顿法）。牛顿法是数学中求解非线性方程式的典型方法，有较好的收敛性。解决电力系统潮流计算问题是以导纳矩阵为基础的，因此，只要在迭代过程中尽可能保持方程式系数矩阵的稀疏性，就可以大大提高牛顿潮流程序的计算效率。自从20世纪60年代中期采用了最佳顺序消去法以后，牛顿法在收敛性、内存要求、计算速度方面都超过了阻抗法，成为直到目前仍被广泛采用的方法。
在牛顿法的基础上，根据电力系统的特点，抓住主要矛盾，对纯数学的牛顿法进行了改造，得到了P-Q分解法。P-Q分解法在计算速度方面有显着的提高，迅速得到了推广。
牛顿法的特点是将非线性方程线性化。20世纪70年代后期，有人提出采用更精确的模型，即将泰勒级数的高阶项也包括进来，希望以此提高算法的性能，这便产生了保留非线性的潮流算法。另外，为了解决病态潮流计算，出现了将潮流计算表示为一个无约束非线性规划问题的模型，即非线性规划潮流算法。
近20多年来，潮流算法的研究仍然非常活跃，但是大多数研究都是围绕改进牛顿法和P-Q分解法进行的。此外，随着人工智能理论的发展，遗传算法、人工神经网络、模糊算法也逐渐被引入潮流计算。但是，到目前为止这些新的模型和算法还不能取代牛顿法和P-Q分解法的地位。由于电力系统规模的不断扩大，对计算速度的要求不断提高，计算机的并行计算技术也将在潮流计算中得到广泛的应用，成为重要的研究领域。