【气动学】基于龙格库塔法模拟单机无穷大系统功角稳定仿真matlab实现

简介: 【气动学】基于龙格库塔法模拟单机无穷大系统功角稳定仿真matlab实现

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

在电力系统中,功角稳定是确保系统运行稳定的重要因素之一。功角稳定性是指当系统发生扰动时,系统能够保持稳定的频率和相角。在传统的电力系统中,功角稳定通常通过发电机励磁控制来实现。然而,随着电力系统规模的不断扩大和复杂度的增加,如何有效地评估功角稳定性成为了一个挑战。

近年来,随着计算机技术的发展和数值仿真方法的不断改进,利用数值仿真来模拟和评估电力系统的功角稳定性变得越来越普遍。其中,龙格库塔法是一种常用的数值求解方法,它能够有效地模拟系统的动态行为。

在本文中,我们将介绍基于龙格库塔法的单机无穷大系统功角稳定仿真方法。单机无穷大系统是指只包含一个发电机的电力系统,但假设其与其他系统无限大系统的相互作用。这种简化模型能够帮助我们更好地理解功角稳定性问题,并为实际电力系统的仿真提供参考。

首先,我们需要建立单机无穷大系统的数学模型。该模型包括发电机的动力学方程、传输线的参数和负荷模型等。通过对这些参数的建模和假设,我们可以得到描述系统动态行为的微分方程组。

接下来,我们将利用龙格库塔法对微分方程组进行数值求解。龙格库塔法是一种迭代求解方法,通过不断迭代来逼近系统的解。它的优点是可以灵活地选择步长和精度,从而满足不同仿真需求。

在仿真过程中,我们可以通过改变发电机的励磁控制参数来观察系统的响应。当系统发生扰动时,我们可以观察到系统的频率和相角的变化情况。通过分析这些数据,我们可以评估系统的功角稳定性,并提出相应的改进措施。

需要注意的是,龙格库塔法是一种数值方法,其结果受到步长和精度的影响。为了得到准确的仿真结果,我们需要选择合适的步长和精度,并进行适当的验证。

总结起来,基于龙格库塔法的单机无穷大系统功角稳定仿真是一种有效的评估电力系统稳定性的方法。通过对系统的数学建模和数值求解,我们可以模拟系统的动态行为,并评估功角稳定性。这种方法为电力系统的设计和运行提供了重要的参考依据,有助于确保系统的安全稳定运行。

希望本文能够帮助读者更好地理解功角稳定性问题,并为电力系统仿真提供一种有效的方法。同时,我们也希望在未来的研究中能够进一步改进仿真方法,提高系统评估的准确性和效率。

⛄ 部分代码

function [result_1]=Rotor_angle(Tcm) Pm=[1.351 0 1.1024];%before fault,during fault,after fault Pmax    Siga=41.77*pi/180;%rotor angle    delt=0;%speed of angle    Num=1;%time counter    h=0.005;%step of time    t=0;%time    %     Tc=[0.07 0.086 0.087]%     for i=1:3%         Tcm=Tc(2);                result_1=zeros(800,3);        result_1(1,1)=Siga;        result_1(1,2)=delt;        result_1(1,3)=t;                while(Num<800)%formula about 5 seconds            if t+h<=Tcm                h=0.005;                Pmax=Pm(2);                [Siga,delt,t]=R_K(Pmax,Siga,delt,h,t);            end            if t+h>Tcm && t<Tcm                h=Tcm-t;                Pmax=Pm(2);                [Siga,delt,t]=R_K(Pmax,Siga,delt,h,t);            end            if t>=Tcm                h=0.005;                Pmax=Pm(3);                [Siga,delt,t]=R_K(Pmax,Siga,delt,h,t);            end            Num=Num+1;            result_1(Num,:)=[Siga,delt,t];        endend

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 张颖,金维香.基于MATLAB的电力系统暂态稳定仿真研究[J].大电机技术, 2004(1):3.DOI:10.3969/j.issn.1000-3983.2004.01.013.

[2] 张晓春,郭小进,邹登海,等.基于MATLAB语言的电力系统暂态稳定仿真[J].湖北电力, 2000, 24(3):9-10.DOI:10.3969/j.issn.1006-3986.2000.03.003.

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合





相关文章
|
3月前
|
5G
基于IEEE 802.11a标准的物理层MATLAB仿真
基于IEEE 802.11a标准的物理层MATLAB仿真
257 0
|
3月前
|
算法
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
基于MATLAB/Simulink平台搭建同步电机、异步电机和双馈风机仿真模型
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据可视化
基于MVO多元宇宙优化的DBSCAN聚类算法matlab仿真
本程序基于MATLAB实现MVO优化的DBSCAN聚类算法,通过多元宇宙优化自动搜索最优参数Eps与MinPts,提升聚类精度。对比传统DBSCAN,MVO-DBSCAN有效克服参数依赖问题,适应复杂数据分布,增强鲁棒性,适用于非均匀密度数据集的高效聚类分析。
|
3月前
|
开发框架 算法 .NET
基于ADMM无穷范数检测算法的MIMO通信系统信号检测MATLAB仿真,对比ML,MMSE,ZF以及LAMA
简介:本文介绍基于ADMM的MIMO信号检测算法,结合无穷范数优化与交替方向乘子法,降低计算复杂度并提升检测性能。涵盖MATLAB 2024b实现效果图、核心代码及详细注释,并对比ML、MMSE、ZF、OCD_MMSE与LAMA等算法。重点分析LAMA基于消息传递的低复杂度优势,适用于大规模MIMO系统,为通信系统检测提供理论支持与实践方案。(238字)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)
335 2
|
3月前
|
传感器 机器学习/深度学习 算法
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划与防撞研究(Matlab代码实现)
278 0
|
3月前
|
算法 数据挖掘 调度
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)
161 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 边缘计算 算法
【无人机】无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真(Matlab代码实现)
【无人机】无人机群在三维环境中的碰撞和静态避障仿真(Matlab代码实现)
247 0
|
3月前
|
机器学习/深度学习 算法 机器人
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强融合算法】基于融合的水下图像与视频增强研究(Matlab代码实现)
403 0
|
3月前
|
算法 定位技术 计算机视觉
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
【水下图像增强】基于波长补偿与去雾的水下图像增强研究(Matlab代码实现)
181 0

热门文章

最新文章