牛拉法潮流计算python
时间: 2023-10-13 13:18:41 浏览: 100
牛拉法潮流计算程序.pdf
牛顿-拉夫森法(Newton-Raphson method)是一种迭代求解方程的方法,用于求解非线性方程组。在潮流计算中,可以用牛顿-拉夫森法来求解电力系统的节点电压和相角。
Python是一种流行的编程语言,可以用于编写潮流计算程序。在Python中,可以使用NumPy和SciPy等科学计算库来实现牛顿-拉夫森法。
以下是一个使用Python实现牛顿-拉夫森法求解电力系统节点电压和相角的示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.sparse.linalg import spsolve
def newton_raphson(Ybus, Sbus, V0, tol):
# Ybus: 系统导纳矩阵
# Sbus: 负荷功率
# V0: 初始节点电压和相角
# tol: 迭代收敛精度
n = Ybus.shape[0] # 节点数
V = np.copy(V0) # 当前节点电压和相角
# 迭代求解
converged = False
while not converged:
# 计算雅可比矩阵
J = np.zeros((2*n, 2*n))
for i in range(n):
for j in range(n):
J[i,j] = -Ybus[i,j].real*V[i,0]*V[j,0] + Ybus[i,j].imag*V[i,0]*V[j,1]
J[i,j+n] = -Ybus[i,j].real*V[i,1]*V[j,0] - Ybus[i,j].imag*V[i,1]*V[j,1]
J[i+n,j] = Ybus[i,j].imag*V[i,0]*V[j,0] + Ybus[i,j].real*V[i,0]*V[j,1]
J[i+n,j+n] = Ybus[i,j].imag*V[i,1]*V[j,0] - Ybus[i,j].real*V[i,1]*V[j,1]
# 计算功率不平衡
mis = np.zeros((2*n,1))
for i in range(n):
S = 0
for j in range(n):
S += Ybus[i,j]*V[j,0] + Ybus[i,j]*V[j,1]*1j
mis[i] = V[i,0]*np.conj(S)*1000 - Sbus[i,0]
mis[i+n] = V[i,1]*np.conj(S)*1000 - Sbus[i,1]
# 判断是否收敛
if np.max(np.abs(mis)) < tol:
converged = True
else:
# 更新节点电压和相角
dx = spsolve(J, -mis)
V += dx.reshape((n,2))
return V
```
在这个示例代码中,输入参数包括系统导纳矩阵(Ybus)、负荷功率(Sbus)、初始节点电压和相角(V0)以及迭代收敛精度(tol)。输出结果是求解得到的节点电压和相角(V)。
可以通过调用这个函数来求解电力系统的节点电压和相角,例如:
```python
# 示例数据
Ybus = np.array([[ 1.0-1.0j, -0.5+0.5j, -0.5+0.5j],
[-0.5+0.5j, 1.0-1.0j, -0.5+0.5j],
[-0.5+0.5j, -0.5+0.5j, 1.0-1.0j]])
Sbus = np.array([[ 0.5, 0.4],
[ 0.8, 0.6],
[ 1.0, 0.8]])
V0 = np.array([[ 1.0, 0.0],
[ 1.0, 0.0],
[ 1.0, 0.0]])
tol = 1e-6
# 求解电力系统的节点电压和相角
V = newton_raphson(Ybus, Sbus, V0, tol)
# 输出结果
print(V)
```
这个示例代码中使用的是一个简单的三节点电力系统示例数据,可以通过替换示例数据来求解更复杂的电力系统。
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