A. 高斯-赛德尔法潮流计算适用于什么情况
目前基于节点导纳矩阵的高斯赛德尔法潮流计算只在少数场合使用，例如：网络规模较小且计算机内存较少，或为牛顿拉夫逊法提高一个较好的初值。现在潮流计算普遍采用牛拉法或PQ分解法
B. 用高斯塞德尔法进行电力系统潮流手算时，PV节点的Q如何处理需要先计算出来然后去迭代吗
我理解的是根据节点功率方程计算PV节点的Q。
在高斯戴德尔迭代中，通过各个节点的的注入功率(P+jQ)和上次迭代的电压值(V0)计算节点注入电流(I0)，继而通过阻抗法潮流计算计算各节点的电压V1，重复迭代，直至收敛。
为了计算各节点的注入电流I0，就要知道各个节点的注入功率，对于PQ节点，其功率值时固定的，没有什么问题；但是对于PV节点，由于其P和V是固定的，而Q值和theta值未知，求其注入电流就必然通过其他方法，譬如：（1）获得当前迭代步中该PV节点的电压（V0，包括幅值V和相角theta），（2）根据该节点的网络方程和其他相邻节点的电压（V0）计算该点的实际注入有功P'和无功Q'，这里得到的P'一般不等于PV节点的预设P值，但可仍将该节点的发电机注入功率取为P+jQ'，（3）这样便可通过(P-jQ')/(Vsin(theta)-jcos(theta))计算该点的注入电流，进入下一步迭代。
对于第一步迭代，可以取所有节点的相角都为0，PV节点的Q=0作为初值。
C. 基于高斯—塞德尔法潮流计算
借我参考一下，要有程序的，当然程序最好是MATLAB的
D. 潮流计算的方法比较
潮流计算对电力系统正常运行状况的分析和计算，即电力系统中的电压、电流、功率的计算，即潮流计算
E. 什么是“潮流计算”有什么作用比较潮流计算与一般计算的区别
潮流计算
对电力系统正常运行状况的分析和计算，即电力系统中的电压、电流、功率的计算，即潮流计算；潮流计算方法很多：高斯—塞德尔法、牛顿—拉夫逊法、P-Q分解法、直流潮流法，以及由高斯—塞德尔法、牛顿—拉夫逊法演变的各种潮流计算方法。
F. 潮流计算算法有哪些
一般110（66）kV以上多选用牛顿拉夫逊发，快速解耦法，配网一般采用前推回带法或者容量分摊法，有各自的特点，其他的潮流算法有很多，高斯赛德尔法，直流潮流，随机潮流，三相潮流，最优潮流之类的。，
G. 潮流计算程序 高斯赛德尔法 C编程
源程序。
H. 高斯赛德尔法、牛顿-拉夫逊法及PQ分解法进行潮流计算的优缺点
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。
有点啰嗦了。。。。
I. 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。
J. 电力系统分析中，潮流计算，为什么高斯迭代法的迭代次数多于PQ分解法和牛拉法
这是不一定的，要看情况，只是因为现在电力系统都比较复杂，才总体上表现为高斯-赛德尔法迭代次数比较多。
高斯-赛德尔法与PQ分解法、牛拉法所用的迭代矩阵不一样，收敛的快慢就是要看迭代矩阵的谱半径。谱半径小于1说明收敛，否则不收敛。谱半径越小，收敛速度越快。
对于Ax=b，PQ分解法和牛拉法的迭代方程为：
x=B1x+f1, B1=I-inv(D)A,f1=inv(D)b,D为对角矩阵。
对于Ax=b，高斯-赛德尔法的迭代方程为：
x=B2x+f2, B2=inv(D-L)U,f2=inv(D-L)b，L、U为下三角和上三角矩阵。
对于病态电网，例如重负荷、很多长线路、负电抗变压器等等，都是病态电网的表现。病态电网的特点使得迭代方程中的B1、B2的谱半径不一样，B2往往大于1（矩阵近似奇异或者奇异），而B1往往小于1，此时高斯-赛德尔法表现为发散，所以迭代很可能不收敛。
当B2的谱半径小于B1时，高斯-赛德尔法的迭代次数是要少于PQ分解法、牛拉法的。