高斯赛德尔法、牛顿-拉夫逊法及PQ分解法进行潮流计算的优缺点

2024-10-30 13:35:43
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网友(1):

一:牛顿潮流算法的特点
1)其优点是收敛速度快,若初值较好,算法将具有平方收敛特性,一般迭代4~5 次便可以
收敛到非常精确的解,而且其迭代次数与所计算网络的规模基本无关。
2)牛顿法也具有良好的收敛可靠性,对于对高斯-塞德尔法呈病态的系统,牛顿法均能可靠
地敛。
3)初值对牛顿法的收敛性影响很大。解决的办法可以先用高斯-塞德尔法迭代1~2 次,以
此迭代结果作为牛顿法的初值。也可以先用直流法潮流求解一次求得一个较好的角度初值,
然后转入牛顿法迭代。
PQ法特点:
(1)用解两个阶数几乎减半的方程组(n-1 阶和n-m-1 阶)代替牛顿法的解一个(2n-m-2)阶方程
组,显著地减少了内存需求量及计算量。
(2)牛顿法每次迭代都要重新形成雅可比矩阵并进行三角分解,而P-Q 分解法的系数矩阵 B’
和B’’是常数阵,因此只需形成一次并进行三角分解组成因子表,在迭代过程可以反复应用,
显著缩短了每次迭代所需的时间。
(3)雅可比矩阵J 不对称,而B’和B’’都是对称阵,为此只要形成并贮存因子表的上三角或下
三角部分,减少了三角分解的计算量并节约了内存。由于上述原因,P-Q 分解法所需的内存
量约为牛顿法的60%,而每次迭代所需时间约为牛顿法的1/5。
二:因为牛顿法每次迭代都要重新生成雅克比矩阵,而PQ法的迭代矩阵是常数阵(第一次形成的)。参数一变,用PQ法已做的工作相当于白做了,相当于重新算,次数必然增多。
有点啰嗦了。。。。