發(fā)布時間：2019-01-22 11:49

【摘要】：研究在潮流迭代求解過程中雅可比矩陣方程組的迭代求解方法及其收斂性。首先利用PQ分解法進行潮流迭代求解,并針對求解過程中雅可比矩陣對稱且對角占優(yōu)的特性,對雅可比矩陣方程組采用高斯置信傳播算法(GaBP)進行求解,再結(jié)合Steffensen加速迭代法以提高GaBP算法的收斂性。對IEEE118、IEEE300節(jié)點標準系統(tǒng)和兩個波蘭互聯(lián)大規(guī)模電力系統(tǒng)進行仿真計算后結(jié)果表明:隨著系統(tǒng)規(guī)模的增長,使用Steffensen加速迭代法進行加速的GaBP算法相對于基于不完全LU的預處理廣義極小殘余方法(GMRES)具有更好的收斂性,為大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流計算的快速求解提供了一種新思路。
[Abstract]:The iterative solution of Jacobian matrix equations and its convergence are studied. Firstly, the PQ decomposition method is used to solve the power flow iterations. Aiming at the symmetry and diagonal dominance of Jacobian matrix, Gao Si confidence propagation algorithm (GaBP) is used to solve Jacobian matrix equations. The convergence of GaBP algorithm is improved by using Steffensen accelerated iteration method. The simulation results of IEEE118,IEEE300 node standard system and two large scale interconnected power systems in Poland show that: with the increase of system size, The accelerated GaBP algorithm using Steffensen accelerated iteration method has better convergence than the pre-processing generalized minimal residual method based on incomplete LU, which provides a new idea for fast power flow calculation of large-scale power systems.
【作者單位】： 三峽大學電氣與新能源學院;
【分類號】：TM744

【參考文獻】

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本文編號：2413184