MATPOWER不良数据检测代码

MATPOWER是一种用于电力系统分析的MATLAB工具箱，其中包括了很多用于不良数据检测的函数。以下是MATPOWER中用于不良数据检测的代码示例：

1. 读取数据文件

mpc = loadcase('case9'); % 读取数据文件

2. 进行不良数据检测

results = rundcpf(mpc); % 执行潮流计算
if results.success == 1 % 判断是否成功
    [Violations, Penalty] = runcpf(mpc, results); % 进行不良数据检测
else
    fprintf('潮流计算失败！\n');
end

3. 输出检测结果

fprintf('\n检测结果：\n');
if isempty(Violations)
    fprintf('数据正常，无不良数据！\n');
else
    fprintf('共发现 %d 条不良数据：\n', length(Violations));
    for i = 1:length(Violations)
        fprintf('  %s\n', Violations{i});
    end
    fprintf('总惩罚值为 %g\n', Penalty);
end

以上代码可以进行基本的不良数据检测，如果需要更多的不良数据检测功能，还可以使用MATPOWER中的其他函数。

相关问题

matpower不良数据检测代码

MATPOWER是一种用于电力系统分析的MATLAB工具箱，其中包括了很多用于不良数据检测的函数。以下是MATPOWER中用于不良数据检测的代码示例：

1. 读取数据文件

mpc = loadcase('case9'); % 读取数据文件

2. 进行不良数据检测

results = rundcpf(mpc); % 执行潮流计算
if results.success == 1 % 判断是否成功
    [Violations, Penalty] = runcpf(mpc, results); % 进行不良数据检测
else
    fprintf('潮流计算失败！\n');
end

3. 输出检测结果

fprintf('\n检测结果：\n');
if isempty(Violations)
    fprintf('数据正常，无不良数据！\n');
else
    fprintf('共发现 %d 条不良数据：\n', length(Violations));
    for i = 1:length(Violations)
        fprintf('  %s\n', Violations{i});
    end
    fprintf('总惩罚值为 %g\n', Penalty);
end

以上代码可以进行基本的不良数据检测，如果需要更多的不良数据检测功能，还可以使用MATPOWER中的其他函数。

matpower数据

### MatPower 数据文件示例下载

对于处理电力系统分析和优化的工具包MatPower，通常会提供一些标准测试案例用于验证算法的有效性和性能。这些测试案例往往以`.m`脚本形式存在，同时也可能包含MATLAB工作区保存的数据文件即`.mat`文件。

为了获取与MatPower相关的数据或资源，可以访问官方GitHub仓库或其他公开存储库。例如，在MatPower GitHub页面上提供了多个版本以及文档说明如何安装配置环境并运行内置实例[^1]。

下面是一个简单的Python代码片段展示怎样加载由MatPower生成的标准格式CASE文件（通常是`.mat`），这里假定已经通过合法渠道获得了case9.mat这样的样例文件：

import scipy.io as sio

# 加载来自MatPower的.mat格式案例文件
mp_data = sio.loadmat('case9.mat')

# 展示范例中的部分结构体字段及其内容概览
for key, value in mp_data.items():
    if not key.startswith('__'):  # 过滤掉内部变量
        print(f"{key}: {value}")

上述代码能够帮助理解MatPower所使用的数据模型，并为进一步开发基于此平台的应用程序打下基础。