算法如何求解这个潮流方程？有以下的算法：常规算法扩展算法

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时尚估算概念和目的

时尚估算的目的是在已知电力网路参数和各节点的注入量的前提下，去求解各个节点的电流。目的如下：

检测电力系统各器件是否过负荷；检测各节点电流是否满足电流质量要求；为了合理地进行电网规划；为了发觉电网中的薄弱环节，供调度人员进行异常调度控制时参考；用于日常运行中，发电厂开机形式，有功无功功率调整方式及负荷调整方案提供指导；对车祸、设备推出对静态安全的影响作出预案；

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时尚估算使用的电力网路由变压器、输电缆线路、电容器、电抗器等净值线性器件构成，使用节点法建立物理模型。实际工程中，节点注入量是用功率表示（也是由于这个促使等式组是非线性的），由此构建起了一个电流的非线性隐函数（系统函数），难以直接求解2024有功功率计算公式，须要一定的算法求近似解，这就是时尚估算的基本问题。 #

每位节点须要确定其运行状态的话，须要四个变量：PPP、QQQ、UUU、θ\thetaθ，因而n个节点就须要确定4n个运行变量。将节点电流方程式的实部和虚部拆开，产生2n个实数多项式。确定2n个变量，时尚等式就可以解。 #

算法 #

怎么求解这个时尚多项式？有以下的算法：

常规算法扩充算法最优时尚估算基本时尚算法的局限 #

基本时尚可归结为针对一定的扰动变量，按照给定的控制变量，求岀相应的状态变量，进而确定系统的一个运行状态。但基本时尚不能解决以下问题： #

最优时尚定义

当系统的结构参数及负荷情况给定时，通过对控制变量的选定，所找到的能满足所有指定的约束条件，并使系统的某一个性能指标或目标函数达到最优时的时尚分布。 #

最优时尚与基本时尚的不同点基本时尚的控制变量是给定的，而最优时尚中的控制变量通过优选得到；最优时尚不仅要满足时尚方程约束外，还必须满足大量的不方程约束条件；基本时尚估算是求解非线性代数等式组，而最优时尚是一个非线性规划问题；基本时尚仅仅完成估算功能，而最优时尚可以按照实际须要手动优选控制变量，具有指导系统进行优化调整的决策功能。最优时尚与传统经济调度的区别 #

传统经济调度只对有功进行优化，即使考虑了煤耗修正，也只考虑了有功功率造成的煤耗优化，同时传统经济调度通常不考虑母线电流的约束，对安全约束通常也无法考虑。最优时尚不仅对有功和耗量进行优化外，还对无功及网损进行了优化。据悉，最优时尚还考虑了母线电流的约束及线路时尚的安全约束。 #

最优时尚的控制变量状态变量约束

因而最优时尚估算是一个典型的有约束非线性规划问题。采用不同的目标函数（希望达到的疗效）并选择不同的控制变量，再和相应的约束条件结合，构成不同目的下的最优时尚问题。举个反例如目标函数采用促使发电费用最小（燃料消耗最少），以去除平衡点以外的所有有功电源出力和所有可调无功电源出力、带负荷调压变压器铁损作为控制变量，这些综合对有功无功进行优化的时尚问题是泛指的最优时尚问题。同时在前述基础上去除无功部份，就是有功最优时尚问题。 #

最优时尚的几种算法设置不同选项的时尚估算 #

采用一个选项向量“”来达到对选项的控制。具体可参考2.2。 #

估算结果的获得 #

获取系统中每位节点的电流幅值、相角和输出的有功功率、无功功率：

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Um=results.bus(:,8);
Ua=results.bus(:,9);
PL=results.branch(:,14);
QL=results.branch(:,15);
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时尚估算后在命令行输出的内容

结果中有3个表格：

上面描述了对原始数据的统计信息。 #

在表格最下边描述了电流的幅值相角的最大值和最小值，以及线路的有功无功耗损最大的线路编号及耗损值。BusData

表格中：

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第二列和第三列分别为电流幅值和相角， #

第四列和第五列是发电机输入的有功功率和无功功率， #

第六列和第七列是输出负荷的有功功率和无功功率。 #

Total表示功率各列之和，前后差值就是线路中耗损的。Data

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表格中： #

第二列和第三列分别是线路的起始母线和中止母线，

第四列和第五列是起始母线注入有功和无功，有正负，

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第六列和第七列是中止母线注入的有功和无功，有正负，

第八列和第九列是线路上耗损的有功和无功，是前后两项的相乘之和2024有功功率计算公式，有正负。 #

Total表示耗损之和，这个值应当与BusData的结果Total相差不大。

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