在使用Matlab进行电力系统潮流计算时，如何编写'牛拉法'的迭代算法主循环？请提供'14节点'潮流计算的示例代码。

牛拉法在电力系统潮流计算中扮演着至关重要的角色。为了帮助你更深入地理解这一算法的实现，我推荐你参考《牛拉法在电力系统潮流计算中的应用与案例分析》一书。在这本书中，你可以找到牛拉法的理论基础，以及如何将其应用于实际的14节点电力系统潮流计算中。

参考资源链接：[牛拉法在电力系统潮流计算中的应用与案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/4b5e3yrp4e?spm=1055.2569.3001.10343)

具体到Matlab中牛拉法的迭代算法主循环的编写，你需要构建包括初始化系统状态、功率不平衡量计算、雅可比矩阵构造、线性方程组求解以及节点电压更新等关键步骤。下面是一个简化的示例代码，用于指导你完成这一过程：

% 初始化系统参数和节点导纳矩阵
% ...

% 牛拉法迭代主循环
max_iter = 100; % 最大迭代次数
tolerance = 1e-6; % 收敛阈值
for k = 1:max_iter
    % 计算功率不平衡量
    P_calc = ...; % 根据当前电压计算功率
    ΔP = P_load - P_calc; % 计算功率不平衡量
    
    % 判断是否满足收敛条件
    if max(abs(ΔP)) < tolerance
        disp('潮流计算收敛。');
        break;
    end
    
    % 构造雅可比矩阵
    J = ...; % 根据系统参数计算雅可比矩阵
    
    % 求解线性方程组得到电压修正量
    ΔV = J\ΔP; % ΔV为电压修正量
    
    % 更新节点电压
    V = V + ΔV; % 更新所有节点电压
    
    % 如果需要，可以在这里添加绘制电压幅值和相角的图形化显示代码
end

% 输出最终计算结果
% ...

在上述代码中，你需要根据实际的14节点系统来填充具体的计算过程。例如，初始化系统参数、计算功率不平衡量、构造雅可比矩阵以及计算线性方程组等步骤。务必注意，雅可比矩阵的准确构造对于算法的收敛至关重要。

掌握了如何在Matlab中实现牛拉法迭代算法后，你将能够高效地进行电力系统的潮流计算。为了进一步提高你的工程应用能力，建议深入学习《牛拉法在电力系统潮流计算中的应用与案例分析》，这将帮助你了解更多的实际案例和深入理解牛拉法在电力系统中的应用。

参考资源链接：[牛拉法在电力系统潮流计算中的应用与案例分析](https://wenku.csdn.net/doc/4b5e3yrp4e?spm=1055.2569.3001.10343)