節(jié)點導(dǎo)納矩陣變換時因子表修正的軟件編制.doc
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節(jié)點導(dǎo)納矩陣變換時因子表修正的軟件編制,1.5萬字 49頁原創(chuàng)作品,獨家提交,已通過查重系統(tǒng)摘要 在節(jié)點導(dǎo)納矩陣發(fā)生變化時,重新建立網(wǎng)絡(luò)方程求解是非常低效的。而采用網(wǎng)絡(luò)方程修正的方法,只計算變化的部分,則可以大大提高速度。目前,常用的修正法包括補(bǔ)償法和因子表修正法。其中因子表修正方法包括秩1因子修正法和局部因子再分解法[...
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節(jié)點導(dǎo)納矩陣變換時因子表修正的軟件編制
1.5萬字 49頁 原創(chuàng)作品,獨家提交,已通過查重系統(tǒng)
摘要 在節(jié)點導(dǎo)納矩陣發(fā)生變化時,重新建立網(wǎng)絡(luò)方程求解是非常低效的。而采用網(wǎng)絡(luò)方程修正的方法,只計算變化的部分,則可以大大提高速度。目前,常用的修正法包括補(bǔ)償法和因子表修正法。其中因子表修正方法包括秩1因子修正法和局部因子再分解法[1]。而秩1因子修正法,又包括系數(shù)矩陣不增階以及階次變化的2種情況,而且在行列階次很高的場合,修正程序需要被多次調(diào)用,是計算效率降低。局部因子再分解法的核心思想是只對因子表中受影響的行和列執(zhí)行因子再分解,這種算法速度較快。
本文使用因子表修正算法,對節(jié)點導(dǎo)納矩陣進(jìn)行修正。在電力網(wǎng)絡(luò)方程的節(jié)點導(dǎo)納矩陣發(fā)生局部變化時,利用變化前的節(jié)點導(dǎo)納矩陣和節(jié)點導(dǎo)納矩陣的變化量快速得到變化后的因子表,并選擇合適的MATLAB算法,使收斂性和計算速度能同時滿足要求。在程序的編寫過程中采用了稀疏技術(shù)、節(jié)點編號順序優(yōu)化等方法。在此基礎(chǔ)上,通過MATALB 編程,運(yùn)行了因子表修正的修正過程,仿真結(jié)果證明了文本提出的方法的有效性。
關(guān)鍵詞 電力網(wǎng)絡(luò)方程 節(jié)點導(dǎo)納矩陣 因子表修正 MATLAB
1.5萬字 49頁 原創(chuàng)作品,獨家提交,已通過查重系統(tǒng)
摘要 在節(jié)點導(dǎo)納矩陣發(fā)生變化時,重新建立網(wǎng)絡(luò)方程求解是非常低效的。而采用網(wǎng)絡(luò)方程修正的方法,只計算變化的部分,則可以大大提高速度。目前,常用的修正法包括補(bǔ)償法和因子表修正法。其中因子表修正方法包括秩1因子修正法和局部因子再分解法[1]。而秩1因子修正法,又包括系數(shù)矩陣不增階以及階次變化的2種情況,而且在行列階次很高的場合,修正程序需要被多次調(diào)用,是計算效率降低。局部因子再分解法的核心思想是只對因子表中受影響的行和列執(zhí)行因子再分解,這種算法速度較快。
本文使用因子表修正算法,對節(jié)點導(dǎo)納矩陣進(jìn)行修正。在電力網(wǎng)絡(luò)方程的節(jié)點導(dǎo)納矩陣發(fā)生局部變化時,利用變化前的節(jié)點導(dǎo)納矩陣和節(jié)點導(dǎo)納矩陣的變化量快速得到變化后的因子表,并選擇合適的MATLAB算法,使收斂性和計算速度能同時滿足要求。在程序的編寫過程中采用了稀疏技術(shù)、節(jié)點編號順序優(yōu)化等方法。在此基礎(chǔ)上,通過MATALB 編程,運(yùn)行了因子表修正的修正過程,仿真結(jié)果證明了文本提出的方法的有效性。
關(guān)鍵詞 電力網(wǎng)絡(luò)方程 節(jié)點導(dǎo)納矩陣 因子表修正 MATLAB
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