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电力系统潮流基本计算MATLAB编写
电力系统潮流基本计算MATLAB编写
电力系统
潮流计算
MATLAB
牛顿算法
高斯算法
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电力系统潮流基本计算MATLAB编写 包含基本的高斯 牛顿算法 P-Q算法
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电力系统潮流计算的matlab程序(含牛顿法和P-Q分解法两种方法)
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5星 · 资源好评率100%
潮流计算是电力系统中最基本，应用最广泛的一种计算，是电力系统稳定计算和故障分析的基础。这个代码通过matlab实现了用极坐标表示的牛顿法和P-Q分解法进行潮流计算，使用IEEE14节点系统进行测试，计算结果和应用matpower的潮流计算完全一致。 代码注释详细，能可靠运行，可拓展性强，算例参数可调，适合新手学习。 潮流计算的各个步骤都写在子函数里，模块化强，便于对潮流计算原理进行理解。 牛顿法潮
电力系统潮流计算
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电力系统稳态潮流计算——PQ分解法计算网络潮流，根据给定网络结结构算出支路潮流和网络损耗。
电力系统潮流计算程序集合
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电力系统潮流计算程序集合 包括牛顿-拉夫逊法、pq分解法、直流潮流等程序，还有相关的pdf文档。word版潮流计算毕业设计
电力系统潮流计算MATLAB GUI源程序与测试算例-华科电气电分课设
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5星 · 资源好评率100%
用MATLAB的GUI工具开发出的电力系统潮流计算软件，运行方式有两种：直接在matlab命令窗口敲入名字，或转为exe再运行。包含三个测试算例，均为《电力系统分析》课本上的例题，验证正确。测试环境为MATLAB 2009a与2012b.本代码为华科电气电分课设作品，仅供参考学习。
电力系统分析潮流计算matlab完整程序（真的可以计算！）
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5星 · 资源好评率100%
电力系统分析课程大作业：潮流计算软件，matlab编写，一周呕心沥血良心之做，真的可以进行计算，同学们可以参考，如有不足之处还请见谅~
复杂电力系统的潮流计算
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4星 · 用户满意度95%
这篇资料对于潮流计算很方便！标号,起始结点,终止结点,支路电阻参数,支路电抗参数,支路对地导纳参数 1,2,5,0.0,0.063,0.0, 2,5,9,0.019,0.072,0.075, 3,6,9,0.012,0.101,0.105, 4,3,6,0.0,0.059,0.0, 5,6,8,0.039,0.17,0.179, 6,4,8,0.017,0.092,0.079, 7,5,7,0
电力系统潮流计算仿真
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使用matlab对电力系统潮流计算的仿真
MATLAB find()函数
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MATLAB find()函数
MATLAB潮流计算
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经运行可靠的MATLAB编写的牛顿拉夫逊潮流计算程序，为5节点系统，网路各节点参数已给，运行后得到各节点电压、电流和功率值。
MATLAB计算潮流
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PDF文档 MATLAB 的潮流计算，希望对大家有用
潮流计算华科平1_matlab_电力系统_潮流计算_潮流_
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在图所示的电力系统中，网络各元件参数的标幺值如下.......试用牛顿法计算潮流分布。
MATLAB.zip_潮流_潮流计算_牛顿潮流计算
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利用牛顿拉夫逊法计算潮流的MATLAB编程
电力系统潮流计算，pq潮流.rar
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可实现IEEE14，32,56，118，300节点的PQ潮流计算，C++环境
innerpointmethodvip_内点法_内点法潮流_最优潮流_潮流计算_电力系统潮流计算_
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电力系统潮流计算，基于内点法的最优潮流计算
潮流计算高斯法_电力系统_高斯法_潮流计算_
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可以对电力系统进行潮流计算，潮流计算所用方法为高斯赛德法。
潮流.rar_潮流_潮流模型_潮流计算_潮流计算模型_电力系统潮流
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电力系统的潮流计算，模型已经建好，可以点开运行
text.rar_ 电力系统 潮流计算_c 潮流计算_潮流_潮流计算
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电力系统中，经常用到潮流计算，这是用C++开发的潮流程序，可计算中高压配电网的潮流，已调试通过
直流潮流.zip_有功潮流_直流_直流潮流_直流潮流 MATLAB_直流潮流计算
浏览：77
5星 · 资源好评率100%
计算直流潮流的算法，基于MATLAB，忽略无功功率，只考虑有功功率。
潮流计算牛顿法_极坐标下潮流_牛顿法_电力系统潮流_潮流计算_潮流计算牛顿_
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对电力系统进行交流潮流计算，计算方法为极坐标系下的牛顿拉夫逊法。
Matlab 基于BP神经网络的数据分类预测 BP分类
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1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本
LSTM时间序列神经网络预测MATLAB代码
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MATLAB代码，直接运行，可以换数据。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
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1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 注：采用 Libsvm 工具箱（无需安装，可直接运行），仅支持 Windows 64位系统
ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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ADRC控制器仿真 simulink 2017a版本
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