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文档简介

最小化潮流算法、目录、首先是具有最适合潮流计算和非线性规划乘法器的牛顿潮流算法，首先表明潮流计算问题可归结为求解非线性代数方程式。 结合电力系统固有的物理特性，提出了一些求解该方程的有效算法，但在实际计算中，对于一些病理系统，计算过程往往会出现动摇和不收敛。 60年代末，潮流计算问题在数学上也陆续提出了求由潮流方程组成的函数(即目标函数)的最小值的问题。 因此形成非线性规划潮流计算法，用该方法计算潮流的显着特征之一是原理上保证计算过程决不发散。 在完全应用初步提出的数学规划方法的非线性规划潮流计算中，由于内存需求大、计算速度慢，实际上并不普及，以后改进了非线性规划的两个方面，将数学规划原理与常规牛顿潮流算法相结合，形成了新的计算方法具有最佳乘数的牛顿算法2潮流计算和非线性规划，潮流计算问题求解下一个非线性代数方程式，或者f(x)=0(2)，式中： x是由求出的变量构成的n维向量，作为给定的常数。 标量函数可以被构建为如果存在由方程式(2)表示的非线性代数方程式的解，则由方程式(3)表示的标量函数F(X )以平方和的形式表示的最小值为0。 这样，求出原代数方程式的问题，变换成使F(X )最小化的问题。 此外，根据求出目标函数F(x )的最小点的数学计划的方法，通常，将以下顺序构成的(k设为反复次数： (1)决定初始估计值x0，(2)根据设为k=0的(3)x(k )，基于目标函数下降这一原则，决定搜索或选择方向，(4)沿着选择方向使目标函数下降到最低点由此得到新的反复点，式中应当使步进因子数值的选择最小化目标函数，检查下式表示的： (5)f(x(k1) )是否成立。 如果成立，则x(k 1)是求出的解，否则设k=k 1，转移到步骤(3)并重复计算。 此外，根据以上可知，为了求出问题的解，(1)确定第k次反复的搜索方向，(2)确定第k次反复的最佳步骤系数。 另外，具有3最佳乘数的牛顿潮流算法首先在决定搜索方向的问题上，将对通常的牛顿潮流算法的每次反复求出的修正向量作为搜索方向，称为目标函数的x(k )中的牛顿方向。 下面是确定最佳步长系数的方法问题。 从式(5)可知，一定的目标函数F(k 1)是步长因子的一元函数，采用直角坐标的潮流方程式的泰勒展开式可以表现为导入标量乘数来调节变量x的修正步长，因此上式可以在此记述，本来的目标函数将F(x )导入而变为零可求最佳乘数，此前分别介绍了从搜索方向和最佳步长因子两方面对传统非线性规划算法的改进，改进算法的本质是传统牛顿潮流算法和计算最佳乘数的结合， 相对于传统采用直角坐标的牛
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