bus101.zip_powerflow_powerflowmatlab

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16 浏览量 2022-07-15 05:10:40 上传评论收藏 1018B ZIP 举报

电力系统中的潮流计算是电力工程领域的一个核心概念，主要用于分析和设计电力网络的运行状态。在标题"bus101.zip_power flow_power flow matlab_zip"中，我们可以推断这是一个使用MATLAB进行电力系统潮流计算的项目。MATLAB是一种强大的数学计算软件，常用于解决复杂的工程问题，包括电力系统的建模和分析。描述"BUS10 POWER FLOW CALCULATION"明确指出，这个项目专注于计算第10个节点（或称为“bus”）的电力潮流。在电力系统中，每个bus代表了一个电气节点，可能是发电机、负荷、变压器或其他电气设备。"Bus101"可能是一个特定的案例或模型，用于演示或教学目的。电力潮流计算通常涉及到以下关键知识点： 1. **功率平衡**：在电力系统中，发电机产生的功率必须等于负荷消耗的功率，加上传输线路上的损耗。这是潮流计算的基本出发点。 2. **非线性方程组**：潮流计算通常通过求解一组非线性代数方程来实现，这些方程描述了电压、电流和功率之间的关系。 3. **牛顿-拉弗森法**：这是最常用的求解电力系统潮流问题的方法，它是一种迭代算法，通过不断修正电压和功率差值来逼近解。 4. **MATLAB编程**：在MATLAB环境中，可以利用其内置的优化工具箱和自定义函数来编写潮流计算程序。这通常涉及构建系统模型、设置初始条件、执行迭代计算和结果分析。 5. **电气参数**：如电压幅值、相角、有功功率和无功功率等，这些都是潮流计算中的关键变量。 6. **电网模型**：包括等值电路、简化的派克变换模型和状态空间模型等，这些模型可以帮助简化计算并理解系统的动态行为。 7. **负荷预测**：准确预测负荷对于潮流计算至关重要，因为它直接影响到系统的稳定性和安全性。 8. **安全约束**：潮流计算需要考虑设备的热容量限制，如发电机出力限制、线路潮流限值等，以确保系统运行在安全范围内。 9. **结果分析**：计算结果通常包括电压分布、功率流图、损耗分析等，这些信息对电网的运行管理和优化具有重要意义。压缩包中的"bus101.m"文件很可能是MATLAB编写的脚本或函数，用于执行具体的潮流计算任务。通过解析和运行这个文件，我们可以深入了解电力系统潮流计算的具体实现和应用。在学习和研究这个项目时，不仅需要理解电力系统的理论基础，还要熟悉MATLAB编程技巧，以便于理解和修改代码，适应不同电力系统的分析需求。

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clc clear all LD=[1 1 2 0.1233 0.4127 1840 460 2 2 3 0.0140 0.6057 980 340 3 3 4 0.7463 1.2050 1790 446 4 4 5 0.6984 0.6084 1598 1840 5 5 6 1.9831 1.7276 1610 600 6 6 7 0.9053 0.7886 780 110 7 7 8 2.0552 1.1640 1150 60 8 8 9 4.7953 2.7160 980 130 9 9 10 5.3434 3.0264 1640 200]; branch=max(LD(:,1)) % bibc matrix bibc=zeros(branch,max(LD(:,3)-1)); bibc; for i=1:branch if LD(i,2)==1 bibc(LD(i,3)-1,LD(i,3)-1)=1; else bibc(:,LD(i,3)-1)=bibc(:,LD(i,2)-1); bibc(LD(i,3)-1,LD(i,3)-1)=1; bibc; end end bibc mvab=100 kvb=23 Rating_kw=1000 l=(kvb^2)/(mvab) LD(:,4)=(LD(:,4)/l) LD(:,5)=(LD(:,5)/l) % LD(:,6)=LD(:,6)-LD(:,8) % LD(:,7)=LD(:,7)-LD(:,9) S=complex(LD(:,6),LD(:,7))/(mvab*1000) LD(:,6)=real(S) LD(:,7)=imag(S) LD % bcbv matrix z=complex(LD(:,4),LD(:,5)); Z=diag(z); bcbv=bibc.'*Z % branch current v_bus=ones(branch,1); S=complex(LD(:,6),LD(:,7)); I=(conj(S)); r=(LD(:,4)) x=(LD(:,5)) R=bibc.'*diag(r) X=bibc.'*diag(x) p=LD(:,6); q=LD(:,7); res=R*bibc xes=X*bibc dlf=(bcbv*bibc) detv=abs(dlf*I) detv=((res*p)+((xes*q))) dv= v_bus-detv mv(1,1)=1; for i=1:branch mv(i+1,1)=dv(i,1); end dv=mv dvang=angle(dv) dv=abs(dv) LD n=(LD(:,2)) m=(LD(:,3)) clear i i=1 for k=1:branch alfa(i,1)=((LD(i,4)/(dv(n(i,1),1)*(dv(m(i,1),1))))*cos((dvang(n(i,1),1))-(dvang(m(i,1),1)))); betaa(i,1)=((LD(i,5)/(dv(n(i,1),1)*(dv(m(i,1),1))))*sin((dvang(n(i,1),1))-(dvang(m(i,1),1)))); i=i+1; end % for k=1:branch % alfa(n(i,1),m(i,1))=((LD(i,4)/(dv(n(i,1),1)*(dv(m(i,1),1))))*cos((dvang(n(i,1),1))-(dvang(m(i,1),1)))); % betaa(n(i,1),m(i,1))=((LD(i,5)/(dv(n(i,1),1)*(dv(m(i,1),1))))*sin((dvang(n(i,1),1))-(dvang(m(i,1),1)))); % i=i+1; % end alfa betaa clear i j P=0 Q=0 for n=1:9 P(n+1,1)=(LD(n,6)); Q(n+1,1)=(LD(n,7)); n=n+1; end P Q k=1 for i=1:branch alfasen(i,1)=alfa(n,m) betaarec(k)=betaa(n(i,1),m(i,1)) k=k+1; end alfasen betaarec clear i for i=1:branch pl(i,1)=alfa(n(i,1),m(i,1))*((P(n(i,1),1)*P(m(i,1),1))+(Q(n(i,1),1)*Q(m(i,1),1)))+(betaa(n(i,1),m(i,1))*((Q(n(i,1),1)*P(m(i,1),1))+(P(n(i,1),1)*Q(m(i,1),1)))); i=i+1; end pl=sum(pl)