IEEE14节点系统在如短路分析,潮流研究,互连电网中的研究(Simulink)

简介: IEEE14节点系统在如短路分析,潮流研究,互连电网中的研究(Simulink)

💥 💥 💞 💞 欢迎来到本博客 ❤️ ❤️ 💥 💥



🏆 博主优势: 🌞 🌞 🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。



⛳ 座右铭:行百里者,半于九十。


📋 📋 📋 本文目录如下: 🎁 🎁 🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果


🎉3 参考文献

🌈4 Simulink实现


💥1 概述

节点电压法是以节点电压为未知量分析电路的方法,是求解线性电路的一种常用的方法。在国


内的教材和授课过程中,往往会把节点电压法归纳推广为一般的节点电压方程的标准形式,只要记住该方程形式各个系数的含义,学生就可以利用该标准形式求解节点电压,从而得到电路的响应[1~6]。


例如一个具有n+1个独立节点的电路,n个节点电压方程的标准形式为:


6dd3c357187fab4c6e7e099aff88480e.png


式中,unk为未知待求的节点 k 的节点电压;Gkk 为节点k的自电导,恒为正;Gjk为节点j和节点k之间的互电导,恒为负;iSkk为流入节点k的所有电流源电流的代数和,这里的电流源也包括由实际电压源经等效变换得到的电流源。 节点电压方程的标准形式简单,规律性较强,学生只要多加练习,就可以较容易地掌握并运用。但当应用节点电压方程的标准形式(式1)求解电路时,还是会遇到一些问题。如对于含有短路支路,并且该支路电流是受控源控制量时,仍然采用传统的标准形式就无法得出正确的结果。


IEEE 14节点系统被广泛用作各种研究的案例,如短路分析,潮流研究,互连电网问题等。


下面展现接线图:


ee23230b46f0ab2901605a2461fa43db.png


📚2 运行结果

部分运行结果图:


15b76df2fede260193a152a01c12523b.png

dca63eb00992aa9a1ff49e06615ac406.png


94a7fdb86e14e4d9a7ff2cd0254bd0fa.png



141568f89d999fa0085a704eba6acc59.png



a1cd4d7237c0abfe1dda99c418e867b0.png


e87ce86f503f1ffca9c6e9458acc701e.png


🎉3 参考文献

部分理论来源于网络,如有侵权请联系删除。

[1]Bharath Yk (2023). IEEE 14 Bus System Simulink Model


[2]赵春江.短路电流为控制量的节点电压法分析[J].西昌学院学报(自然科学版),2019,33(04):58-60.DOI:10.16104/j.issn.1673-1891.2019.04.012.


[3]沈鑫,曹敏,张家洪,李英娜,李川.基于IEEE14节点模型的电气参量分析与窃电指标判别[J].软件,2018,39(12):141-145.


🌈4 Simulink实现


相关文章
|
SQL Java 数据库连接
mybatis常见分页技术和自定义分页原理实战
mybatis常见分页技术和自定义分页原理实战
1110 0
|
5月前
|
人工智能 自然语言处理
如何识别AI生成内容?这几点技术指标是关键
如何识别AI生成内容?这几点技术指标是关键
1070 2
|
人工智能 算法 安全
智能时代的伦理困境
随着人工智能技术的迅猛发展,人类社会正面临着前所未有的伦理挑战。本文将深入探讨AI技术所带来的隐私泄露、数据安全、偏见与歧视以及失业问题等四大伦理困境,并从法律、政策和个人隐私保护等方面提出应对策略。同时,通过分析具体的AI应用案例,揭示伦理问题的复杂性和紧迫性,以期在技术与道德之间找到平衡点,确保AI技术的发展造福于全人类。
|
运维 监控 Linux
Linux系统之部署Linux管理面板1Panel
【10月更文挑战第20天】Linux系统之部署Linux管理面板1Panel
1514 4
Linux系统之部署Linux管理面板1Panel
|
程序员 开发工具 Windows
编程必备,程序员应该都知道的7款文本编辑器
正如一个作家需要一个文字处理器来写故事,一个艺术家需要画布来创作,同样的,如果想编程,你会需要一个地方来写代码。程序员在哪里编写代码?最常见的就是使用文本编辑器了吧。下文列出了 7 个主流的文本编辑器,不出意外的话,开发人员应该都有所了解,至少听说过。7款文本编辑器,总有一款会适合你。
10719 114
|
机器学习/深度学习 算法 TensorFlow
TensorFlow的自动微分与梯度下降
【4月更文挑战第17天】本文探讨了TensorFlow中的自动微分和梯度下降在机器学习模型优化中的作用。自动微分通过计算图实现,简化了深度学习模型中梯度的计算。TensorFlow利用`tf.GradientTape`进行反向传播以求梯度。梯度下降算法用于更新参数,`tf.train.GradientDescentOptimizer`是实现这一过程的一种方式。此外,TensorFlow还提供了其他优化器以提升性能。理解这些概念有助于更有效地构建和优化机器学习模型。
|
安全 Linux 开发者
跨界英雄Python:一招搞定跨平台兼容性难题🎯
【8月更文挑战第5天】Python 展现了卓越的跨平台能力,使开发者能在多种操作系统上编写一致的代码。利用标准库如 `os` 和 `pathlib`,可以轻松进行文件系统操作;借助 `subprocess` 可安全执行外部命令;Tkinter 则简化了跨平台 GUI 的创建。这些工具和技术让 Python 成为处理跨平台任务的理想选择,使开发者能更专注于应用程序的核心功能。
426 3
Open3D File Io 文件IO
Open3D File Io 文件IO
227 1
|
网络协议 安全 算法
RIP两个版本:RIP-1和RIP-2
【7月更文挑战第14天】
659 0
RIP两个版本:RIP-1和RIP-2
|
存储 缓存
【顺序表和链表的对比】
【顺序表和链表的对比】
775 0

热门文章

最新文章