【Simulink电力仿真深度解析】：全面掌握IEEE三机九节点案例分析


# 摘要
本文首先概述了Simulink电力仿真的基础与操作界面，为读者提供了对Simulink工作环境及模型搭建的深入了解。紧接着，深入探讨了IEEE三机九节点系统的理论基础，包括电力系统的数学建模及其关键参数。在此基础上，文章详细阐述了如何在Simulink中搭建和运行IEEE三机九节点系统的仿真模型，并分析了仿真结果。此外，本文还探讨了仿真优化策略和高级分析技术在实际案例中的应用。最后，文章展望了Simulink电力仿真技术的发展趋势以及在未来电力系统中的应用前景，强调了该技术在行业中的重要性和潜在价值。

# 关键字
Simulink仿真；电力系统建模；IEEE三机九节点；动态仿真；参数优化；电力系统分析

参考资源链接：[掌握MATLAB实现IEEE三机九节点系统模型](https://wenku.csdn.net/doc/62kyy092rs?spm=1055.2635.3001.10343)
# 1. Simulink电力仿真概述

在现代电力系统分析与设计中，准确的仿真模型至关重要。本章旨在为读者提供Simulink电力仿真工具的总体概览，介绍其在电力系统研究中的重要性和应用潜力。

Simulink作为MATLAB的扩展，广泛应用于控制系统和数字信号处理领域。在电力系统仿真中，Simulink提供了一个直观的图形化环境，允许工程师快速搭建和测试复杂的电力网络模型。

本章将简要介绍电力仿真在电力系统中的应用背景，并概述Simulink在电力仿真中的核心作用及其对工程实践的意义。接下来的章节将深入探讨Simulink的基础操作、模型搭建及一个具体的案例分析。通过学习本章内容，读者将对Simulink电力仿真有一个初步的认识，并为后续章节的学习打下基础。

# 2. Simulink基础与界面操作

## 2.1 Simulink工作环境介绍

### 2.1.1 启动Simulink与创建新模型
启动Simulink的步骤通常涉及到在MATLAB的命令窗口中输入`simulink`命令或点击MATLAB工具栏中的Simulink图标。这将打开Simulink的启动界面，允许用户选择现有模型或创建一个新模型。创建新模型是通过点击“新建模型”按钮开始的，随后将打开一个空白画布，用户可以在此基础上构建自己的仿真模型。

### 2.1.2 Simulink界面组成与布局
Simulink界面主要由菜单栏、工具栏、模型画布、库浏览器和模型浏览器等部分组成。模型画布是用户搭建模型的主要工作区域。用户可以通过拖放工具箱中的模块到画布上来构建模型。模型浏览器可以显示模型的层次结构，有助于管理和浏览大型复杂的模型。

## 2.2 Simulink模型组件与库

### 2.2.1 库浏览器与常用模块介绍
库浏览器是Simulink中一个关键的组件，它允许用户访问和搜索Simulink提供的所有标准模块库，如连续、离散、数学运算、信号源、接收器等等。对于新用户，熟悉常用的模块是进行Simulink仿真的基础。例如，`Sinks`库中的`Scope`模块用于显示信号波形，`Sources`库中的`Step`模块用于生成阶跃信号。

### 2.2.2 自定义库的创建与管理
随着仿真项目复杂性的增加，用户可能需要创建自己的模块库以便于重用和组织仿真组件。自定义库的创建涉及复制并修改现有的库文件（.slx文件），并将这些模块组织成适合用户项目的结构。管理这些库可以通过Simulink的“Model Explorer”或文件系统进行，有助于保持仿真项目的整洁和模块化。

## 2.3 Simulink模型的搭建与配置

### 2.3.1 模块的添加、连接和参数设置
在Simulink模型中添加模块、连接它们以及设置参数是建模过程的核心。用户可以通过从库浏览器中拖拽模块到模型画布来添加模块。模块之间的连接通过鼠标拖动端口完成，并可以设置为单向或双向。双击模块会打开参数设置对话框，允许用户根据需要配置模块的具体行为。这些参数可以是常数、表达式，甚至是与其他模块参数的链接。

### 2.3.2 模型的配置与仿真参数设置
在完成模型的搭建之后，下一步是配置模型和设置仿真参数。这可以通过点击工具栏上的“模型配置参数”按钮来完成。在配置参数对话框中，用户可以设置仿真的类型（如固定步长、可变步长）、仿真的起始和结束时间，以及其他高级选项，如算法选择、容差设置等。这些设置对仿真结果的准确性和计算效率有直接影响。

通过熟悉以上Simulink基础与界面操作，您可以开始构建和运行简单的仿真模型。这些基础知识是深入理解和应用Simulink进行电力系统仿真的前提。随着本章节内容的逐步深入，后续章节将进一步介绍具体的模型搭建和仿真设置，从而为进行复杂的电力系统仿真打下坚实的基础。

# 3. IEEE三机九节点案例理论基础

## 3.1 电力系统的数学建模
### 3.1.1 发电机、变压器与输电线路的模型
在电力系统仿真的核心中，精确的数学模型是理解和预测系统行为的关键。发电机作为电力系统的能量源头，其模型需要考虑电枢反应、转速变化、励磁控制等多种因素。标准的同步发电机模型通常由一个电压源和一个同步电感串联组成，并可能包含一个电阻来模拟电枢的电阻损耗。

graph TD
    A[发电机模型] -->|电压源| B[等效电势]
    A -->|串联电感| C[同步电感]
    A -->|并联电阻| D[电枢电阻]
    B --> E[励磁系统]
    C --> F[转子动态]
    D --> G[电枢电路]

变压器是电力系统中用于电压变换的关键设备，其数学模型通常采用理想变压器与励磁电感串联，以及反映漏感和损耗的漏电感与并联电阻的组合。通过使用合适的比例系数和参数，可以模拟变压器在不同工作状态下的行为。

输电线路的建模涉及到导线电阻、电抗、对地电容等参数。在高频情况下，还要考虑线路的分布电容效应。通常将输电线路简化为π型等效电路，其中包含串联电阻和电抗，以及与之并联的对地电容。

### 3.1.2 负荷模型与系统稳定性的数学描述
电力系统的负荷模型是另一个重要的组成部分，因为它们直接影响到系统的功率需求和频率响应。负荷模型通常可以简化为恒功率、恒阻抗、恒电流或者复合模型。在复杂的仿真模型中，负荷特性也会考虑非线性因素和负载的动态响应。

graph TD
    A[负荷模型] --> B[恒功率负荷]
    A --> C[恒阻抗负荷]
    A --> D[恒电流负荷]
    A --> E[复合负荷模型]
    B --> F[频率响应]
    C --> G[电压响应]
    D --> H[线路电流影响]
    E --> I[综合负载特性分析]

系统稳定性是电力系统设计和运行中的核心问题。系统的稳定性可以通过建立非线性微分方程组来描述，其中包含了发电机、变压器、输电线路和负荷模型的所有动态特性。通过分析这些微分方程，可以评估系统在遭受扰动后的动态行为，从而为系统设计和控制提供理论基础。

## 3.2 IEEE三机九节点系统的结构与参数
### 3.2.1 系统结构简介
IEEE三机九节点系统是电力系统仿真中最常用的测试系统之一，它由三台同步发电机组成，通过九条输电线路相连，形成了一个简化的电力网络结构。这个系统不仅能够模拟实际电网中可能出现的各种故障和操作条件，而且具有足够的复杂性以研究系统稳定性问题。

在该系统中，三台发电机通过节点与电网连接，节点之间的输电线路则通过阻抗来模拟。系统中的各个组件的参数如电抗、电阻、容量等都参照实际的电力系统进行设定。

### 3.2.2 主要参数与配置
IEEE三机九节点系统的参数配置是仿真实验的重要一步。每个节点的电压和功率需求要根据实际负荷进行设定。发电机的参数包括惯性常数、阻尼系数、电势和励磁系统特性等。输电线路的参数则包括电阻、电抗以及对地电容值，这些参数需要准确地反映在模型中。

此外，系统中可能还包括各种控制设备，比如AVR（自动电压调节器）和PSS（电力系统稳定器），它们的动态特性和参数也需要在仿真模型中准确表示。

graph LR
    A[IEEE三机九节点系统] -->|节点1| B[发电机1]
    A -->|节点2| C[发电机2]
    A -->|节点3| D[发电机3]
    B -->|输电线路| E[节点网络]
    C -->|输电线路| E
    D -->|输电线路| E
    E -->|负载| F[负荷节点]

在实际搭建模型时，需要对系统中的每个组件进行参数化设置，以确保仿真的结果能够准确地反映现实系统的行为。通过对系统参数的细致调整，可以获得不同工况下系统的稳定性表现，为系统的优化和故障分析提供重要依据。

# 4. IEEE三机九节点仿真实践

## 4.1 IEEE三机九节点系统的Simulink模型搭建

### 4.1.1 发电机与励磁系统的模型实现

在IEEE三机九节点系统仿真实践中，构建准确的发电机模型是确保仿真结果可靠性的重要步骤。在Simulink环境中，利用预置的发电机模块可以实现基本的发电机组模型。为了更好地反映实际情况，还需要添加励磁控制系统，以模拟发电机在不同工作条件下的动态行为。

首先，选择合适的Simulink标准库中的“AC Machine”模块作为基础，该模块包含了基本的同步电机模型。通过配置该模块的参数，可以模拟不同容量和设计参数的发电机。然后，将“Excitation System”模块添加到模型中，该模块包含了多种励磁控制策略，如比例-积分（PI）控制器，可以模拟发电机励磁电流的自动调节过程。

参数设置对于发电机模型的准确性至关重要。例如，发电机的额定功率、惯性常数、阻抗值等都需要根据实际的发电机设计数据进行精确配置。通过“AC Machine”模块的参数界面，可以设置这些值以确保模型的准确反映。

% 模拟示例代码 - 配置发电机参数
generator = Simulink.importExternalCTree('AC Machine', 'File', 'gen_model.mat');
excitation = Simulink.importExternalCTree('Excitation System', 'File', 'exc_model.mat');

% 连接发电机和励磁系统
Simulink.connect(excitation, 'output', generator, 'input');

上述代码展示了如何在Simulink中导入外部自定义的发电机模型和励磁系统模型，并建立它们之间的连接。为了适应不同的仿真需求，这些模型通常是通过.m文件定义，并在Simulink中使用导入功能。

### 4.1.2 变压器与输电线路的模型搭建

变压器和输电线路是电力系统中的关键组成部分，它们的模型搭建对于整个系统的仿真实践至关重要。在Simulink中，变压器模型可以用来模拟实际的变压器行为，包括变比、漏感、电阻等参数。而输电线路模型通常考虑了线路的电阻、电抗和电容等特性。

对于变压器模型，Simulink提供了多种标准模块来模拟不同类型的变压器。例如，可以使用“Three-Phase Transformer”模块来模拟三相变压器，通过设置其参数来反映变压器的具体特性，如变压器的变比、短路阻抗、励磁特性等。

对于输电线路模型，可以采用“Distributed Parameters Line”模块来模拟线路的分布参数特性，从而更加准确地反映实际线路的行为。通过输入线路的长度、导线材料、相间距离等参数，可以构建出与实际相符的输电线路模型。

% 模拟示例代码 - 配置变压器和输电线路参数
transformer = Simulink.importExternalCTree('Three-Phase Transformer', 'File', 'tfm_model.mat');
line = Simulink.importExternalCTree('Distributed Parameters Line', 'File', 'line_model.mat');

% 连接变压器和输电线路
Simulink.connect(transformer, 'output', line, 'input');

上述代码展示了如何在Simulink中导入外部自定义的变压器模型和输电线路模型，并建立它们之间的连接。这为创建符合实际工程参数的模型提供了灵活性，并确保了仿真的准确性。

## 4.2 仿真运行与结果分析

### 4.2.1 动态仿真运行设置与步骤

IEEE三机九节点系统的Simulink仿真实践中，动态仿真运行的设置是仿真成功与否的关键。为了执行动态仿真，需要设置正确的仿真时间、求解器类型、仿真步长等参数，以确保仿真结果的准确性和可靠性。

仿真时间应该根据实际电力系统动态特性来设置，考虑到电力系统可能会在毫秒级别到分钟级别发生动态变化。求解器的选择也非常关键，应根据系统的稳定性和精确性要求来选取适当类型的求解器，如定步长求解器（如ode45）或变步长求解器。

仿真步长是指仿真过程中，数据点的采样间隔。较小的步长可以提供更加精细的结果，但也会增加仿真的计算负担。在实际应用中，通常需要通过试错法来确定最佳步长。

% 模拟示例代码 - 动态仿真设置
simTime = 10; % 仿真时间为10秒
solver = 'ode45'; % 选择定步长求解器
simStep = 0.01; % 仿真步长设为0.01秒

% 运行仿真
simOut = sim('IEEE_3Machine_9Bus', 'StopTime', num2str(simTime), 'SolverType', solver, 'SolverOptions', num2str(simStep));

代码中通过设置仿真时间、求解器类型以及求解器选项参数来执行仿真。此示例使用了Simulink的命令行接口来控制仿真过程，这是一种更为灵活和高效的仿真方式。

### 4.2.2 仿真结果的获取与分析方法

完成仿真后，获取和分析结果是至关重要的步骤。Simulink提供了一系列工具来帮助用户获取、展示和分析仿真结果，包括示波器（Scope）模块、信号记录（To Workspace）模块以及Simulink数据查看器等。

首先，使用Scope模块可以直观地观察特定信号随时间变化的趋势，例如发电机转速、电压、电流等。Scope模块可以同时显示多个信号，便于进行比较分析。

其次，To Workspace模块可以将仿真中感兴趣的信号输出到MATLAB的工作空间中，以便使用MATLAB的数据处理和可视化功能进行进一步的分析。例如，可以使用MATLAB的plot函数来绘制发电机输出功率随时间变化的图表。

此外，Simulink数据查看器提供了图形化的用户界面，可以更加直观地展示模型中各个信号的动态行为。通过数据查看器，可以更容易地理解复杂系统中各个组件之间的交互。

% 模拟示例代码 - 结果获取与分析
% 将信号记录到工作空间
signalToWorkspace = Simulink.importExternalCTree('To Workspace', 'File', 'output.mat');

% 使用MATLAB读取和分析数据
data = load('output.mat');
% 进行数据处理和绘制图表
plot(data.time, data.signals.values);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Voltage (V)');
title('Generator Voltage Over Time');

通过将仿真数据输出到MATLAB工作空间，并使用MATLAB的绘图功能，可以将数据可视化，进而对仿真结果进行分析。这种方法适用于复杂系统中多个信号的比较分析。

通过上述的步骤，我们可以确保得到准确的仿真数据，并对其进行全面的分析，从而为电力系统的设计、优化和故障分析提供有价值的参考。

# 5. IEEE三机九节点案例优化与应用

## 5.1 仿真的敏感性分析与参数调整

### 敏感性分析的原理与步骤

在进行电力系统仿真时，敏感性分析是一个关键步骤，用于评估系统对某些关键参数变化的敏感程度。通过这种分析，我们可以识别出对系统稳定性影响最大的参数，并对其进行优化。具体步骤如下：

1. 确定需要分析的参数：这通常是那些控制系统行为的重要参数，如发电机的励磁电压、系统的负载需求、以及输电线路的电阻和电抗等。
2. 设定参数的扫描范围：根据实际情况设定每个参数的变化范围，这可能是线性扫描，也可能是根据某些概率分布进行随机采样。
3. 进行多组仿真：在所选参数范围内，对每个参数执行多组仿真，并记录系统稳定性的相应变化。
4. 数据分析：对仿真结果进行统计分析，找出参数变化与系统行为之间的相关性。

### 参数优化的策略与方法

参数优化的目标是找到一组参数设置，使得系统在各种工况下均能保持稳定。以下是一些常见的参数优化策略和方法：

- **手动调整**：依据仿真结果和经验，工程师手动修改参数，反复进行仿真，直到达到满意的结果。
- **随机搜索**：随机地改变参数值，通过大量的仿真找到使系统稳定性改善的参数设置。
- **梯度下降法**：如果稳定性指标可以被建模成参数的函数，可以使用梯度下降法来寻找最优参数组合。
- **遗传算法和进化算法**：利用自然界中的进化理论，通过“选择”、“交叉”和“变异”等操作，迭代地找到最佳的参数设置。

### 代码块示例：使用遗传算法进行参数优化

以下是一个简单的遗传算法示例，用于电力系统参数优化。请注意，这只是一个基础示例，实际应用中需要针对具体问题进行相应的调整和优化。

import numpy as np
import random

# 定义一个适应度函数，评估参数设置的优劣
def fitness_function(parameters):
    # 这里假设参数包含励磁电压和负载需求
    excitation_voltage, load_demand = parameters
    # 执行仿真并获取系统稳定性指标
    stability_index = simulate_system(excitation_voltage, load_demand)
    # 返回适应度，这里假设稳定性指数越高越好
    return -stability_index

# 模拟系统仿真过程并返回稳定性指数的函数
def simulate_system(excitation_voltage, load_demand):
    # 这里是模拟仿真过程的代码，实际应用中需要替换为真实的仿真代码
    # 返回一个模拟的稳定性指数
    return random.uniform(0, 10)

# 遗传算法主函数
def genetic_algorithm():
    population_size = 100
    num_generations = 50
    mutation_rate = 0.01

    # 初始化种群
    population = [[random.uniform(1.0, 2.0), random.uniform(0.8, 1.2)] for _ in range(population_size)]
    for generation in range(num_generations):
        new_population = []
        for _ in range(population_size):
            parent = select_parent(population)
            child = crossover(parent)
            child = mutate(child, mutation_rate)
            new_population.append(child)
        population = new_population
        best_individual = max(population, key=fitness_function)
        print(f"Generation {generation}: Best Fitness = {-fitness_function(best_individual)}")
    return best_individual

# 选择适应度最高的父代
def select_parent(population):
    # 简单的选择策略，实际应用中可以使用轮盘赌、锦标赛选择等
    return max(population, key=fitness_function)

# 交叉操作，产生后代
def crossover(parent):
    # 简单的单点交叉示例
    crossover_point = random.randint(1, len(parent) - 1)
    child = parent[:crossover_point] + parent[crossover_point:]
    return child

# 突变操作
def mutate(child, mutation_rate):
    # 随机改变某些基因
    if random.random() < mutation_rate:
        gene_index = random.randint(0, len(child) - 1)
        child[gene_index] = random.uniform(0, 1)
    return child

# 运行遗传算法进行参数优化
best_parameters = genetic_algorithm()
print(f"Best parameters found: {best_parameters}")

以上代码段首先定义了一个适应度函数，用于评估参数设置的优劣。然后，定义了一个遗传算法函数，该函数包含选择、交叉和突变三个核心操作。实际应用中，需要根据电力系统的具体模型替换适应度函数内部的`simulate_system`函数。

## 5.2 高级分析技术在IEEE三机九节点案例中的应用

### 多机系统的动态安全评估

动态安全评估是一种先进的技术，用于分析电力系统在遭遇故障或其他扰动后的动态响应。通过动态仿真，可以模拟系统在各种工况下的表现，特别是短路故障、负荷突变、设备故障等情况下的动态行为。动态安全评估可以帮助电力工程师预测和避免潜在的系统故障，确保电力系统的稳定运行。

### 基于AI的电力系统参数优化

人工智能（AI）在电力系统参数优化领域显示出巨大的潜力。通过机器学习和深度学习等技术，可以分析大量的历史运行数据，学习系统行为，并在此基础上进行参数优化。AI模型可以预测系统在不同参数设置下的响应，并自动找到最优解，从而实现电力系统的智能化管理。

### 代码块示例：使用机器学习进行系统参数优化

以下是一个使用机器学习技术进行参数优化的代码示例。此示例使用随机森林回归器来预测系统稳定性，并利用预测结果进行参数优化。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 假设我们有以下历史运行数据集
X = np.array([
    # 这里填充历史参数设置，例如：
    [1.5, 1.0, ...],
    [2.0, 0.8, ...],
    # ...
])
y = np.array([
    # 这里填充历史稳定性指标，例如：
    9.5,
    8.7,
    # ...
])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集的稳定性指标
predictions = model.predict(X_test)

# 评估模型性能
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

# 使用模型进行参数优化
def optimize_parameters(model):
    best_score = float('inf')
    best_params = None
    # 遍历参数空间寻找最优参数
    for params in parameter_space:
        # 假设这里有一个函数根据参数模拟系统稳定性
        simulated_index = simulate_system(params)
        # 使用模型预测稳定性指数
        predicted_index = model.predict([params])[0]
        # 评估误差并更新最优参数
        error = abs(simulated_index - predicted_index)
        if error < best_score:
            best_score = error
            best_params = params
    return best_params

# 运行参数优化函数
optimized_params = optimize_parameters(model)
print(f"Optimized Parameters: {optimized_params}")

在上述代码中，我们首先创建了一个随机森林回归模型，并用历史数据集对其进行训练。然后定义了一个优化函数，该函数遍历参数空间，使用训练好的模型预测系统稳定性，并与模拟结果比较，找到最小化预测误差的参数设置。

在实际应用中，以上代码示例需要进一步扩展和调整，以适应复杂的电力系统仿真环境。通过机器学习模型的迭代训练和参数优化，我们可以找到系统在特定工况下的最优运行参数，从而提升电力系统的整体性能和稳定性。

# 6. Simulink电力仿真在实际中的应用展望

Simulink作为MathWorks公司出品的一个基于MATLAB的图形化编程环境，它允许工程师、研究人员和学生建立多域仿真模型并进行模型分析与测试。随着能源行业技术的不断进步以及对电力系统稳定性、安全性和可靠性的要求越来越高，Simulink在电力仿真领域中的应用前景愈发广阔。

## 6.1 Simulink电力仿真技术的发展趋势

### 6.1.1 新技术与新模块的集成

随着电力系统变得更加智能化，包括分布式发电、微网、储能系统、电动汽车等元素的加入，Simulink也在不断更新中加入了对应的模块库和功能，以支持这些先进技术的仿真。例如，Simulink的Simscape电力系统模块集提供了专门的组件用于模拟电气元件，如电机、变压器、逆变器等。此外，通过集成MATLAB的最新算法，Simulink能够对复杂电力系统的动态响应进行更深入的分析。

% 示例代码：使用Simscape电力系统模块搭建一个简单的直流电机模型
simscape.model simulinkModel
    simscape/end

### 6.1.2 与其他仿真平台的融合与优势互补

Simulink通过其开放的接口和模块化的设计，与其他专业仿真软件如PSCAD/EMTDC、DIgSILENT PowerFactory等的兼容性和互操作性也越来越强。这种融合不仅扩大了Simulink在电力仿真中的应用范围，同时也促进了跨平台的模型验证和结果对比。用户可以根据需要选择合适的工具进行特定部分的仿真分析，然后在Simulink中进行系统的整体分析。

## 6.2 案例研究与行业应用

### 6.2.1 实际电力系统仿真案例分析

通过一个实际的电力系统仿真案例，我们可以看到Simulink在解决电力系统实际问题中的作用。以某地区配电网的电能质量优化为例，通过在Simulink中搭建系统的详细模型，仿真研究了无功补偿装置的配置和控制策略，以改善电压稳定性并减少谐波干扰。

表1：案例研究的关键参数

| 参数名 | 数值 | 描述 |
|--------------|------|--------------------------------------------------------------|
| 基准容量 | 100MVA| 系统容量基准 |
| 基准电压 | 11kV | 系统电压基准 |
| 负荷水平 | 90% | 预测的最大负荷水平 |
| 谐波水平 | 5% | 系统的初始谐波畸变率 |
| 无功补偿容量 | 30Mvar| 预计安装的无功补偿装置容量 |

### 6.2.2 行业需求与Simulink电力仿真的未来方向

随着可再生能源的快速增加以及对电力系统可靠性和电能质量要求的提高，行业对于电力仿真软件的精确度、多功能性和易用性提出了更高的要求。Simulink电力仿真软件需要不断更新以适应这些变化，比如提供更准确的元件模型、更高效的仿真算法以及更加友好的用户界面。此外，随着人工智能和机器学习技术的融入，Simulink在未来的电力系统分析和优化中将扮演更加重要的角色。

通过上述内容，我们可以看到Simulink在电力仿真领域中的发展潜力和应用前景。然而，这项技术也在不断进化，未来将会有更多创新的工具和技术融入到Simulink中，让电力系统的仿真工作更加高效、精准。