C语言实现牛顿-拉夫逊极坐标潮流算法：高效电力系统分析

牛顿-拉夫逊迭代法是一种在电力系统分析中广泛应用的数值求解方法，尤其适用于计算复杂电力网络的潮流问题。这个C语言程序文档提供了一个实现这一算法的具体实例。该算法基于极坐标表示，其特点是收敛速度快且性能优良。它假设所有参数已经转换到标幺值下，这使得结果对网络规模的相对大小不敏感。 该程序的核心是用于求解电力网络潮流问题的迭代过程。首先，定义了一些关键变量，如节点数n、支路数m、PQ节点的数量pq和PV节点的数量pv，以及迭代次数Nl。变量eps代表迭代精度，用于设定算法停止迭代的阈值。 程序中包含了一系列矩阵G、B、Y，分别对应节点导纳矩阵、雅克比矩阵和功率分布矩阵。这些矩阵对于计算节点间的功率传输和电压分布至关重要。另外，还定义了结构体jd和zl，分别存储节点的属性（如节点号、类型、功率、电压、阻抗角和不平衡量）和支路属性（节点连接、非标准变比、电阻和电抗）。 数据读取部分通过函数data()实现，它从名为"input.txt"的文件中获取网络的结构信息，包括节点数量、支路数量、节点类型、PQ和PV节点数以及所需的迭代精度。通过循环，程序逐个读取节点编号、类型、初始功率和电压值，以及支路的连接信息和特性。 牛顿-拉夫逊迭代法的主体部分未在提供的部分内容中给出，但通常会包含以下步骤： 1. 初始化：设置初始的电压和功率估计值。 2. 计算雅可比矩阵（Jacobian）和不平衡量矩阵（imbalance matrix），这两个矩阵反映了节点之间的功率平衡关系。 3. 根据当前状态，计算迭代梯度和Hessian矩阵。 4. 使用牛顿-拉夫逊公式更新电压和功率估计值：\( \Delta P = -J^{-1}(imbalance) \)，\( \Delta V = -H^{-1}(gradient) \)。 5. 根据迭代精度检查：如果新的估计值与旧的估计值变化小于eps，则停止迭代；否则，重复步骤3和4。 6. 最后，得到新的电压和功率分布，即潮流解。 整个程序设计旨在确保能够处理大型电力网络，最多支持100个节点，同时考虑非标准变比和并联支路的情况。这个C语言实现为电力系统工程师提供了实用的工具，帮助他们快速有效地解决复杂网络的潮流问题。