现代电力系统分析潮流计算幻灯片.ppt
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1、现代电力系统分析潮流计算第1页,共89页,编辑于2022年,星期日v潮流计算概述潮流计算概述v潮流计算模型潮流计算模型v常规潮流计算方法常规潮流计算方法v潮流计算算法技术潮流计算算法技术v其他潮流计算问题其他潮流计算问题v潮流软件介绍潮流软件介绍电力系统潮流计算电力系统潮流计算第2页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术 稀疏技术稀疏技术电力系统潮流计算电力系统潮流计算第3页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v问题引出问题引出v节点方程:节点方程:v牛顿法迭代公式:牛顿法迭代公式:v快速解耦法迭代公式:快速解耦法
2、迭代公式::大规模线性方程组求解,系数矩阵高度稀疏。大规模线性方程组求解,系数矩阵高度稀疏。第4页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏技术概述稀疏技术概述v电力系统潮流计算中要遇到大量的电力系统潮流计算中要遇到大量的矩阵和矩阵矩阵和矩阵的运算以及的运算以及矩阵和矩阵和矢量矢量的运算。的运算。v由电力网络本身的结构特点所决定,这些矩阵和矢量中往往由电力网络本身的结构特点所决定,这些矩阵和矢量中往往只有只有少量的元素是非零元素,大部分元素都是零元素少量的元素是非零元素,大部分元素都是零元素 。这些矩阵和矢量。这些矩阵和矢量是是稀疏稀疏的。的。
3、v矩阵稀疏度矩阵稀疏度:一个一个nmnm阶矩阵阶矩阵A A,如果其中的非零元素有,如果其中的非零元素有,则定义则定义矩阵矩阵A A的的稀疏度稀疏度是是:第5页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏技术概述稀疏技术概述v例如:对于例如:对于节点导纳矩阵节点导纳矩阵,如果电力网络中每个节点的平均出,如果电力网络中每个节点的平均出线度是线度是,即平均每个节点和,即平均每个节点和条支路条支路(不包括接地支路不包括接地支路)相连,相连,则节点导纳矩阵的稀疏度为则节点导纳矩阵的稀疏度为:v式中式中N N是节点数,即导纳矩阵的维数。对于实际电力系统,节点
4、是节点数,即导纳矩阵的维数。对于实际电力系统,节点平均出线度一般为平均出线度一般为3 35 5,对,对500500个节点的电力系统,若个节点的电力系统,若 取取4 4,其导纳矩阵的稀疏度仅为其导纳矩阵的稀疏度仅为l l。v对于稀疏矢量的稀疏度也有类似的定义。对于稀疏矢量的稀疏度也有类似的定义。v把稀疏度很小的矩阵和矢量称为把稀疏度很小的矩阵和矢量称为稀疏矩阵和稀疏矢量稀疏矩阵和稀疏矢量。第6页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏技术概述稀疏技术概述v在进行在进行稀疏矩阵和稀疏矢量稀疏矩阵和稀疏矢量的运算中,可以采用的运算中,可以采用“排零
5、存储排零存储”、“排零运算排零运算”的办法,可以大大的办法,可以大大减少存储量,提高计算速度减少存储量,提高计算速度。v为实现这一作法所采用的程序技术称为为实现这一作法所采用的程序技术称为稀疏技术稀疏技术它包括了它包括了稀稀疏矩阵技术和稀疏矢量技术疏矩阵技术和稀疏矢量技术两方面。两方面。v和不采用稀疏技术相比,采用稀疏技术可以加快计算速度几和不采用稀疏技术相比,采用稀疏技术可以加快计算速度几十甚至上百倍,而且对计算机的内存要求也可以大大降低。十甚至上百倍,而且对计算机的内存要求也可以大大降低。v电力系统规模越大,使用稀疏技术带来的效益就越明显可电力系统规模越大,使用稀疏技术带来的效益就越明显可
6、以说,以说,稀疏技术的引入是对电力系统计算技术的一次革命稀疏技术的引入是对电力系统计算技术的一次革命,使许多,使许多原来不能做的电网计算可以很容易地实现。原来不能做的电网计算可以很容易地实现。第7页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏技术概述稀疏技术概述v最早将稀疏矩阵技术引入电力系统潮流计算的是最早将稀疏矩阵技术引入电力系统潮流计算的是美国学者美国学者W WF FTinneyTinney,他于,他于19671967年发表了一篇关于年发表了一篇关于利用稀疏矩阵和节点优化编号利用稀疏矩阵和节点优化编号技术求解稀疏线性方程组技术求解稀疏线性方
7、程组的论文,并将稀疏矩阵技术用于牛顿法潮的论文,并将稀疏矩阵技术用于牛顿法潮流计算中,大大提高了潮流计算的计算速度。流计算中,大大提高了潮流计算的计算速度。v6060年代,计算年代,计算100100节点的系统的潮流已是十分困难的了,使用稀节点的系统的潮流已是十分困难的了,使用稀疏矩阵技术以后,几千个节点甚至上万个节点的大系统的潮流疏矩阵技术以后,几千个节点甚至上万个节点的大系统的潮流计算都可以实现了。计算都可以实现了。v到目前为止,几乎所有实用的电力网络分析程序都不同程度地到目前为止,几乎所有实用的电力网络分析程序都不同程度地使用了稀疏矩阵技术。使用了稀疏矩阵技术。第8页,共89页,编辑于20
8、22年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏技术概述稀疏技术概述v8080年代中期,在利用并开发了矩阵的稀疏性的基础上,又进一年代中期,在利用并开发了矩阵的稀疏性的基础上,又进一步开发了矢量的稀疏性,即在求解稀疏线性代数方程组时,识步开发了矢量的稀疏性,即在求解稀疏线性代数方程组时,识别和稀疏矢量有关的有效的计算步,排除不必要的计算步,进别和稀疏矢量有关的有效的计算步,排除不必要的计算步,进一步减少了计算量,使整个计算的计算量减少到最低程度。一步减少了计算量,使整个计算的计算量减少到最低程度。v自自W WF.TinneyF.Tinney发表了稀疏矢量法的论文以来,虽然
9、还不能说稀疏发表了稀疏矢量法的论文以来,虽然还不能说稀疏矢量法已为所有的电力系统计算工作者所掌握,但其计算效力巳在电矢量法已为所有的电力系统计算工作者所掌握,但其计算效力巳在电网计算的许多领域中显示出来,大大改变现有电力网络计算程序的面网计算的许多领域中显示出来,大大改变现有电力网络计算程序的面貌,使之达到一个新的更高的水平。貌,使之达到一个新的更高的水平。第9页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储稀疏矩阵存储v稀疏矢量和稀疏矩阵的存储特点是稀疏矢量和稀疏矩阵的存储特点是排零存储排零存储:只存储其中的非零:只存储其中的非零元素和有
10、关的检索信息。元素和有关的检索信息。v存储的存储的目的目的是为了在计算中能方便地访问使用,这就是为了在计算中能方便地访问使用,这就要求要求:(1)(1)所采用的存储格式节省内存所采用的存储格式节省内存;(2)(2)方便地检索和存取方便地检索和存取;(3)(3)网络矩阵结构变化时能方便地对存储的信息加以修改网络矩阵结构变化时能方便地对存储的信息加以修改。第10页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储稀疏矩阵存储v稀疏矢量稀疏矢量的存储:只需存储矢量中的非零元素值和相应的下标。的存储:只需存储矢量中的非零元素值和相应的下标。v对稀疏矩阵
11、对稀疏矩阵,有几种不同的存储方法,除了,有几种不同的存储方法,除了和矩阵的稀疏结构的特和矩阵的稀疏结构的特点有关,还和使用时所采用的算法有关点有关,还和使用时所采用的算法有关。v不同的算法往往要求对稀疏矩阵中的非零元素有不同的检索不同的算法往往要求对稀疏矩阵中的非零元素有不同的检索方式。因此,应根据应用对象的实际情况来选择合适的存储方式。因此,应根据应用对象的实际情况来选择合适的存储方式。方式。第11页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:1.1.散居格式散居格式v定义三个数组,分别存储下列信息:定义三个数组,分别存
12、储下列信息:vVAVA存储存储A A中非零元素中非零元素a aijij的值,共的值,共 m m 个,个,vIAIA存储存储A A中非零元素中非零元素a aijij的行指标的行指标i i,共,共 m m 个,个,vJAJA存储存储A A中非零元素中非零元素a aijij的列指标的列指标j,j,共共 m m 个。个。v总共需要总共需要 3m 3m 个存储单元。个存储单元。第12页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:1.1.散居格式散居格式v散居格式的散居格式的优点:优点:A A中的非零元在上面数组中的位置可任意排中的非
13、零元在上面数组中的位置可任意排列,修改灵活;列,修改灵活;v缺点缺点:因其存储顺序无一定规律,检索起来不方便。:因其存储顺序无一定规律,检索起来不方便。例如例如:在上面数组中查找下标是:在上面数组中查找下标是i i,j j的元素的元素a aijij,需要在数组,需要在数组IAIA中找下中找下标是标是i i同时在同时在JAJA数组中的下标是数组中的下标是j j的元素,最坏的可能性要在整的元素,最坏的可能性要在整个数组中查找一遍,工作量极大。个数组中查找一遍,工作量极大。v因此,有必要因此,有必要按某一事先约定的顺序来存储稀疏矩阵按某一事先约定的顺序来存储稀疏矩阵A A中的非零元,中的非零元,以使
14、查找更为方便快捷。以使查找更为方便快捷。第13页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:2.2.按行(列)存储格式按行(列)存储格式v按行按行(列列)顺序依次存储顺序依次存储A A中的非零元,同一行中的非零元,同一行(列列)元素依次排在元素依次排在一起。一起。v以按行存储为例,其存储格式是:以按行存储为例,其存储格式是:VAVA按行存储矩阵按行存储矩阵A A中的非零元中的非零元a aijij,共,共 m m 个,个,JAJA按行存储矩阵按行存储矩阵A A中非零元的列号,共中非零元的列号,共 m m 个,个,IAIA记录
15、记录A A中每行第一个非零元素在中每行第一个非零元素在VAVA中的位置,共中的位置,共 n n个。个。第14页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:2.2.按行(列)存储格式按行(列)存储格式v查找第查找第i i行的非零元素行的非零元素:即在:即在VAVA中取出从中取出从k=IA(i)k=IA(i)到到IA(i+1)IA(i+1)共共IA(i+1)IA(i+1)IA(i)IA(i)个非零元就是个非零元就是A A中第中第i i行的全部非零元,非零元行的全部非零元,非零元的值是的值是VA(k)VA(k),其列号由,其列号
16、由JA(k)JA(k)给出。给出。v找第找第i i行第行第j j列元素列元素a aijij在在VAVA中的位置:中的位置:对对k k从从IA(i)IA(i)到到IA(i+1)-1IA(i+1)-1,判列号判列号JA(k)JA(k)是否等于是否等于j j,如等,则,如等,则VA(k)VA(k)即是要找的非零元即是要找的非零元a aijij。v这种存储方案可以这种存储方案可以用于存储任意稀疏矩阵用于存储任意稀疏矩阵,A A可以不是正方矩可以不是正方矩阵。阵。v如果如果A A是方矩阵,可以把是方矩阵,可以把A A的对角元素提出来单独存储,而对角元的对角元素提出来单独存储,而对角元素的行列指标都无需记
17、忆。素的行列指标都无需记忆。第15页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:3 3三角检索存储格式三角检索存储格式v三角检索的存储格式特别适合稀疏矩阵的三角分解的计算格式。三角检索的存储格式特别适合稀疏矩阵的三角分解的计算格式。有几种不同的存储格式,这里以有几种不同的存储格式,这里以按行存储按行存储A A的上三角部分非零元的上三角部分非零元,按列存按列存A A的下三角部分非零元的下三角部分非零元这种存储格式来说明。令这种存储格式来说明。令A A是是nnnn阶阶方阵:方阵:U U按行存按行存A A的上三角部分的非零元素的
18、值;的上三角部分的非零元素的值;JU JU按行存按行存A A的上三角部分的非零元素的列号;的上三角部分的非零元素的列号;IU IU按行存按行存A A中上三角部分每行第一个非零元在中上三角部分每行第一个非零元在U U中的位置中的位置 (首地址首地址);L L按列存按列存A A中下三角部分的非零元素的值;中下三角部分的非零元素的值;IL IL按列存按列存A A中下三角部分的非零元素的行号;中下三角部分的非零元素的行号;JL JL按列存按列存A A中下三角部分每列第一个非零元在中下三角部分每列第一个非零元在L L中的位置中的位置 (首地址首地址);D D按顺序按顺序存存A A的对角元素的值,其检索下
19、标不需要存储。的对角元素的值,其检索下标不需要存储。第16页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术例:v有了有了IUIU表即可知道表即可知道A A的上三角部分第的上三角部分第i i行的非行的非零元的数目:零元的数目:IU(i+1)-IU(i)IU(i+1)-IU(i)。第一行:。第一行:IU(2)-IU(1)IU(2)-IU(1)3 31 12 2。v如果要查找如果要查找A A中的上三角第中的上三角第i i行所有非零元素,行所有非零元素,只要扫描只要扫描k k从从IU(i)IU(i)到到IU(i+1)-1IU(i+1)-1即可,即可,JU(k)J
20、U(k)指出了该元素的列号,指出了该元素的列号,U(k)U(k)是该非零元素是该非零元素的值。的值。v对于按列存储的格式进行查找的情况类同。对于按列存储的格式进行查找的情况类同。第17页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:3 3三角检索存储格式三角检索存储格式v三角检索存储格式三角检索存储格式在矩阵在矩阵A A的的稀疏结构稀疏结构已确定的情况下使用是十分已确定的情况下使用是十分方便的。但在计算过程中,如果方便的。但在计算过程中,如果A A的稀疏结构发生了变化,即其中的稀疏结构发生了变化,即其中的非零元素的分布位置发
21、生变化,相应的检索信息也要随着变化,的非零元素的分布位置发生变化,相应的检索信息也要随着变化,很不方便。有两种办法处理这类问题。很不方便。有两种办法处理这类问题。v第一种办法第一种办法事先估计出在随后的计算中事先估计出在随后的计算中A A的哪些位置可能产生注入的哪些位置可能产生注入元素元素(即原来是零元素,在计算过程中变成非零元素即原来是零元素,在计算过程中变成非零元素),在存储时,在存储时事先留了位置,即把这个原来是零元素的也按非零元素一样来存储,事先留了位置,即把这个原来是零元素的也按非零元素一样来存储,这样在计算中该元素由零元素变成非零元素时就不必改变原来的检索这样在计算中该元素由零元素
22、变成非零元素时就不必改变原来的检索信息。信息。v第二种办法第二种办法可以用下面介绍的链表存储格式。其特点是当矩阵可以用下面介绍的链表存储格式。其特点是当矩阵A A的的结构发生变化时修改灵活,不必事先存储这些零元素,也不必在产生非结构发生变化时修改灵活,不必事先存储这些零元素,也不必在产生非零注入元素时进行插入等处理。零注入元素时进行插入等处理。第18页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵存储:稀疏矩阵存储:4.4.链表(链表(Link)Link)存储格式存储格式v以按行存储的格式为例来说明。以按行存储的格式为例来说明。v这时需要按行存
23、储格式中的三个数组外还需要增加数组:这时需要按行存储格式中的三个数组外还需要增加数组:VAVA按行存储矩阵按行存储矩阵A A中的非零元中的非零元a aijij,共,共 m m 个,个,JAJA按行存储矩阵按行存储矩阵A A中非零元的列号,共中非零元的列号,共 m m 个,个,IAIA记录记录A A中每行第一个非零元在中每行第一个非零元在VAVA中的位置,共中的位置,共 n n 个。个。LINKLINK下一个非零元素在下一个非零元素在VAVA中的位置,对每行最后一个非零元素,中的位置,对每行最后一个非零元素,该值置为该值置为0 0。NANA每行非零元素的个数。每行非零元素的个数。第19页,共89
24、页,编辑于2022年,星期日当新增加一个非零元素时,可把它当新增加一个非零元素时,可把它排在最后,并根据该非零元素在该排在最后,并根据该非零元素在该行中的位置的不同来修改其相邻元行中的位置的不同来修改其相邻元素的素的LINKLINK值。例如,新增值。例如,新增a a1313,把,把a13排排在第在第1111个位置,把个位置,把a a1212的的LINKLINK值由值由3 3改改为为1111,a13本身的本身的LINKLINK值置为值置为3 3,NA(1)NA(1)增加增加1 1,变为,变为4 4。a13a13113311第20页,共89页,编辑于2022年,星期日潮流计算算法技术潮流计算算法技
25、术-稀疏技术稀疏技术v稀疏矩阵因子分解稀疏矩阵因子分解v对对nn阶矩阵阶矩阵A可以通过可以通过LU分解的方法分解成为一个分解的方法分解成为一个下三角矩阵下三角矩阵L和一个和一个上三角矩阵上三角矩阵U的乘积:的乘积:ALUvLU分解分为两步分解分为两步:(1)按行规格化运算;)按行规格化运算;(2)消去运算或更新运算。)消去运算或更新运算。v也可以将也可以将A分解成一个分解成一个下三角矩阵下三角矩阵L、一个、一个对角矩阵对角矩阵D和一个和一个下三角下三角矩阵矩阵U的乘积形式。的乘积形式。ALDUv分解后的因子也采用稀疏矩阵存储。分解后的因子也采用稀疏矩阵存储。第21页,共89页,编辑于2022年
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