-
公开(公告)号：CN109659943B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201710942153.1
申请日：2017-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统潮流计算的导纳矩阵计算方法，包括以下步骤：读支路首节点号数组I、末节点号数组J、电阻数组R、电抗数组X、对地电纳数组B、变压器变比数组K；定义AS和AE为n×l阶稀疏矩阵；计算支路π形等值电路串联支路导纳数组；计算节点支路关联矩阵；由串联支路形成初始导纳矩阵；计算有向支路首节点和末节点的对地导纳数组；形成各节点对地导纳数组并修正导纳矩阵。本发明提出的方法在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的导纳矩阵计算采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，程序更加清晰；矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107194131B
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201710557623.2
申请日：2017-07-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab稀疏矩阵的极坐标牛顿法潮流计算方法，采用矩阵运算和复数运算并使用Matlab提供的稀疏矩阵技术。本发明在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明主要部分都采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰，便于科研人员修改程序、对程序进行调试和改进、添加新功能。本发明采用Matlab的稀疏矩阵技术，较大幅度地提高了计算速度，同时Matlab的稀疏矩阵使用非常方便，可以像全矩阵一样用行列号直接使用稀疏矩阵的元素，也不需要设计稀疏存储结构，为科研人员的科研工作提供了一个优秀的分析工具。
-
公开(公告)号：CN107546744A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710866221.0
申请日：2017-09-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab矩阵运算的潮流计算支路功率计算方法，采用矩阵运算，包括以下步骤：读支路初始数据数组；形成输电线路或变压器支路等值阻抗的首节点电压相量数组UZI；形成输电线路或变压器支路等值阻抗的末节点电压相量数组UZJ；计算从支路首节点流向末节点的复功率；计算从支路末节点流向首节点的复功率。本发明提出的方法在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的支路功率采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107665184B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201711138381.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联矩阵运算的潮流计算导纳矩阵计算方法，包括以下步骤：读初始数据；形成有向支路的首末节点号数组I0和J0；形成n×l阶稀疏矩阵AS和AE；计算节点支路关联矩阵A；计算支路π形等值电路串联支路导纳数组YB；形成对角矩阵YBD；计算初始导纳矩阵Y1；计算有向支路首节点和末节点的对地导纳数组YS和YE；计算各节点对地导纳数组Y0；形成由各节点对地支路导纳构成的对角矩阵Y0D；形成节点导纳矩阵Y；节点导纳矩阵Y的自导纳追加无功补偿导纳值。本发明在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107194131A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710557623.2
申请日：2017-07-10
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: Y02E60/76 , Y04S40/22 , G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab稀疏矩阵的极坐标牛顿法潮流计算方法，采用矩阵运算和复数运算并使用Matlab提供的稀疏矩阵技术。本发明在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明主要部分都采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰，便于科研人员修改程序、对程序进行调试和改进、添加新功能。本发明采用Matlab的稀疏矩阵技术，较大幅度地提高了计算速度，同时Matlab的稀疏矩阵使用非常方便，可以像全矩阵一样用行列号直接使用稀疏矩阵的元素，也不需要设计稀疏存储结构，为科研人员的科研工作提供了一个优秀的分析工具。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944682B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201711136624.6
申请日：2017-11-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab矩阵运算的潮流计算导纳矩阵计算方法，完全采用矩阵运算计算导纳矩阵，包括以下步骤：读支路原始数据数组；形成有向支路的首末节点号数组I0和J0；计算支路π形等值电路串联支路导纳数组YB；形成部分互导纳矩阵；计算有向支路首节点和末节点的自导纳增量数组；形成自导纳对角矩阵Y0D；形成节点导纳矩阵Y；节点导纳矩阵Y的自导纳追加无功补偿导纳值。本发明在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的导纳矩阵计算完全采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更清晰；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107704686B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710942196.X
申请日：2017-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab矩阵运算的快速分解法潮流计算修正方程系数矩阵的计算方法，包括以下步骤：读支路首节点号数组I、末节点号数组J、电抗数组X；定义A为n×l阶稀疏矩阵；用支路电抗计算支路电纳数组；由支路电纳数组BB形成支路电纳对角矩阵BBD；由节点支路关联矩阵A和支路电纳对角矩阵BBD得到系数矩阵B'。本发明提出的方法在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的快速分解法修正方程系数矩阵B'的计算采用矩阵运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107704686A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710942196.X
申请日：2017-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab矩阵运算的快速分解法潮流计算修正方程系数矩阵的计算方法，包括以下步骤：读支路首节点号数组I、末节点号数组J、电抗数组X；定义A为n×l阶稀疏矩阵；用支路电抗计算支路电纳数组；由支路电纳数组BB形成支路电纳对角矩阵BBD；由节点支路关联矩阵A和支路电纳对角矩阵BBD得到系数矩阵B'。本发明提出的方法在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的快速分解法修正方程系数矩阵B'的计算采用矩阵运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107665184A
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201711138381.X
申请日：2017-11-16
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联矩阵运算的潮流计算导纳矩阵计算方法，包括以下步骤：读初始数据；形成有向支路的首末节点号数组I0和J0；形成n×l阶稀疏矩阵AS和AE；计算节点支路关联矩阵A；计算支路π形等值电路串联支路导纳数组YB；形成对角矩阵YBD；计算初始导纳矩阵Y1；计算有向支路首节点和末节点的对地导纳数组YS和YE；计算各节点对地导纳数组Y0；形成由各节点对地支路导纳构成的对角矩阵Y0D；形成节点导纳矩阵Y；节点导纳矩阵Y的自导纳追加无功补偿导纳值。本发明在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
公开(公告)号：CN107546744B
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201710866221.0
申请日：2017-09-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于Matlab矩阵运算的潮流计算支路功率计算方法，采用矩阵运算，包括以下步骤：读支路初始数据数组；形成输电线路或变压器支路等值阻抗的首节点电压相量数组UZI；形成输电线路或变压器支路等值阻抗的末节点电压相量数组UZJ；计算从支路首节点流向末节点的复功率；计算从支路末节点流向首节点的复功率。本发明提出的方法在Matlab平台实现，便于科研人员使用Matlab提供的各种工具和函数对计算结果进行测试和分析。本发明提出的支路功率采用矩阵运算和复数运算，减少了程序代码，简化了编程，使得程序更加清晰；使用矩阵运算也大大提高了计算速度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
16
records
(took 0.026 seconds)
