基于 MATLAB 的电力系统动态分析研究【IEEE9、IEEE68系节点】

 💥💥💞💞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

2.1 IEEE9节点

2.2 IEEE68节点 

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码、数据、文章


💥1 概述

本文介绍了为电力系统动态分析开发的基于 MATLAB 的程序。可以获得时域仿真、系统线性化、模态分析、参与因子分析和可视化、控制器的优化放置、反馈信号选择、频率响应分析和控制设计。除了解决电力系统问题外,该软件包还提供模型在时域和状态空间中的符号和矢量化表示。该软件包充分利用了 MATLAB 强大的求解器的优势,用于求解非刚性和刚性问题。显式和隐式技术都用于求解微分代数方程 (DAE)。假设同步电机配备了励磁器、涡轮和稳定器。负载可以建模为电压相关负载和独立负载。本文使用的测试系统是IEEE 9节点和68节点系统,以及德克萨斯州的2007节点合成电源系统。不同类型的干扰应用于系统,包括发电机侧和网络侧干扰。

📚2 运行结果

2.1 IEEE9节点

2.2 IEEE68节点 

部分代码:

%%%----------------------------% LL-1--------------------------------------
T1_LL1 = realp('T1_LL1',1);                     % T1 coefficient (name and initial value)
T2_LL1 = realp('T2_LL1',0.1);                   % T2 coefficient
T1_LL1.Minimum = 0.1;   T1_LL1.Maximum = 1;     % Set min-max values for T1
T2_LL1.Minimum = 0.01;  T2_LL1.Maximum = 0.1;   % Set min-max values for T2
T1_LL1.Free = true;
T2_LL1.Free = true;
LL1=tf([T1_LL1 1],[T2_LL1 1]);
%%%----------------------------% LL-2--------------------------------------
T3_LL2 = realp('T3_LL2',1);                     % T3 coefficient
T4_LL2 = realp('T4_LL2',0.1);                   % T4 coefficient
T3_LL2.Minimum = 0.1;   T3_LL2.Maximum = 1;     % Set min-max values for T3
T4_LL2.Minimum = 0.01;  T4_LL2.Maximum = 0.1;   % Set min-max values for T4
T3_LL2.Free = true;
T4_LL2.Free = true;
LL2=tf([T3_LL2 1],[T4_LL2 1]);
%%%--------------------------Washout---------------------------------------
Tw = realp('Tw',1);                             % Tw coefficient
Tw.Minimum = 1;   Tw.Maximum = 10;
Tw.Free = true;
WO=tf([Tw 0],[Tw 1]);
%%%--------------------------Gain------------------------------------------
Ck = realp('Ck',1);          
Ck.Minimum = 1;  Ck.Maximum = 50;
Kg=tf(Ck);
%%%==========================System tuning=================================
CL0 = feedback(LL1*LL2*Ck*G,1, -1);             % Closed-loop TF (with PSS)
CL0.InputName = 'ws';
CL0.OutputName = 'w';
Req1 = TuningGoal.Poles(0,0.2,Inf);             % [min decay, min damping ratio, max freq].
options = systuneOptions('Display','iter');
[CL,fSoft] = systune(CL0,Req1, options);
sys2=CL.Blocks; 
OptimizedParam=[sys2.T1_LL1 sys2.T2_LL1  sys2.T3_LL2 sys2.T4_LL2 sys2.Ck]; OptimizedParam=double(OptimizedParam);
figure (1) 
viewGoal(Req1,CL); xlim([-50 1]); hold on;      % Plot the results with the desired goal to check if it is satisfactory
%=================================END======================================
 

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络,会注明出处或引用为参考文献,难免有未尽之处,如有不妥,请随时联系删除。

🌈4 Matlab代码、数据、文章

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/141969.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

通俗易懂了解大语言模型LLM发展历程

1.大语言模型研究路程 NLP的发展阶段大致可以分为以下几个阶段: 词向量词嵌入embedding句向量和全文向量理解上下文超大模型与模型统一 1.1词向量 将自然语言的词使用向量表示,一般构造词语字典,然后使用one-hot表示。   例如2个单词&…

隐语 Meetup 北京站|精彩时刻大盘点!新品发布、行业案例、专家解读......欢迎围观

“隐语”是开源的可信隐私计算框架,内置 MPC、TEE、同态等多种密态计算虚拟设备供灵活选择,提供丰富的联邦学习算法和差分隐私机制 开源项目 github.com/secretflow gitee.com/secretflow 9月23日,隐语开源社区 Meetup 北京专场顺利举行&am…

人工智能的前世今生与未来

人工智能的前世今生与未来 一、 什么是人工智能二、人工智能的前世三、人工智能的今生四、人工智能的未来 一、 什么是人工智能 人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指一种模拟人类智能行为的科学与技术。 人工智能通过计算机系统进…

【慕伏白教程】 Linux 深度学习服务器配置指北

文章目录 镜像烧录系统安装系统配置常用包安装 镜像烧录 下载 Ubuntu 镜像 Ubuntu 桌面版 下载烧录工具 balenaEtcher 准备至少 8G 的 空白U盘 开始烧录 系统安装 开机进入BIOS,修改U盘为第一启动 选择 Try or Install Ubuntu 往下拉,选择 中文&a…

SpringBoot2.x整合Jedis客户端详细过程

🧑‍💻作者名称:DaenCode 🎤作者简介:啥技术都喜欢捣鼓捣鼓,喜欢分享技术、经验、生活。 😎人生感悟:尝尽人生百味,方知世间冷暖。 📖所属专栏:Sp…

[动物文学]走红年轻人化身“精神动物”,这届年轻人不想做人了

数据洞察流行趋势,敏锐把握流量风口。本期千瓜与您分享近期小红书八大热点内容,带您看热点、追热门、借热势,为您提供小红书营销布局风向标。 「动物文学」走红 年轻人化身“精神动物” 其实,这届年轻人“不想做人”很久了………

nvm nodejs的版本管理工具

nvm 全英文名叫 node.js version management,是一个 nodejs 的版本管理工具,为了解决 nodejs 各种版本存在不兼容现象可以通过他安装和切换不同版本的 nodejs。 一、完全删除之前的 node 和 npm 1. 打开 cmd 命令窗口,输入 npm cache clean…

二维码怎么分解成链接?线上快速解码教学

怎么分解二维码呢?有些时候我们需要将二维码图片分解成链接使用,所以想要使用解码功能一般都需要通过二维码生成器工具来完成。那么如何在线将二维码分解成链接呢,可能有些小伙伴还不知道怎么操作,下面就给大家分享一下免费二维码…

智能回答机器人的“智能”体现在哪里?

人工智能的广泛应用已经成为当今社会科技发展的趋势之一。通过人工智能技术,我们可以在不同领域中实现自动化、智能化和高效化,从而大大提升生产和生活效率。智能回答机器人的出现和使用便能很好的证明这一点。今天我们就来探讨一下智能会打机器人的“智…

分类预测 | Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测

分类预测 | Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测效果一览基本介绍程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab实现GA-RF遗传算法优化随机森林多输入分类预测(完整源码和数据&…

在线安装qt5.15之后任意版本

下载qt现在安装包: window安装包链接 进入cmd,用命令行打开安装包,并指定组件下载地址(这个是关键,之前用的是腾讯镜像,出现了版本灰色无法选中问题) .\qt-unified-windows-x64-4.6.1-online…

解决yarn下载的具体操作步骤

如何使用yarn下载依赖 概述 在软件开发中,我们通常需要使用到各种不同的库和框架。为了方便管理这些依赖项,我们可以使用包管理工具来下载和安装这些库。yarn就是一款流行的包管理工具,它可以帮助我们高效地管理和下载依赖。 安装yarn 在…

json对象中嵌套一个json字符串,python如何生成带有转义字符的json的字符串?

前言 不想用java去弄,一顿操作json.dumps也没用,后面才知道需要这么操作 目的生成: data {"json": "{\"key1\": \"value1\", \"key2\": \"value2\"}" }但是直接用 import …

idea Springboot闲置物品交易平台VS开发mysql数据库web结构java编程计算机网页源码maven项目

一、源码特点 springboot 闲置物品交易平台是一套完善的完整二手交易信息系统,结合springboot框架和bootstrap完成本系统,对理解JSP java编程开发语言有帮助系统采用springboot框架(MVC模式开发),系统具有完整的源代…

【.net core】使用nssm发布WEB项目

nssm下载地址:NSSM - the Non-Sucking Service Manager 配置方式 修改服务在nssm工具下输入命令:nssm edit jntyjr 其中 jntyjr为添加服务时设置的Service name nssm可以设置任何以参数启动的应用程序以服务形式启动,通过设置参数内容启动服务 以上配置等同于执行…

Python爬虫之入门保姆级教程

目录 一、分析要爬取的网站 二、导入相关库 三、相关的参数 四、向网站发出请求(使用代理IP) 五、匹配 六、获取图片,保存到文件夹中(os库) 七、完整代码 总结 相信许多人都曾为如何入门Python爬虫而烦恼。今天…

【工作记录】springboot集成aop实现日志@20230918

springboot集成aop实现日志 1. 添加依赖 <!-- aop 依赖 --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency>2. 定义注解 Target(ElementType.METHOD)…

Xcode14.3.1打包报错Command PhaseScriptExecution failed with a nonzero exit code

真机运行编译正常,一打包就报错 rsync error: some files could not be transferred (code 23) at /AppleInternal/Library/BuildRoots/d9889869-120b-11ee-b796-7a03568b17ac/Library/Caches/com.apple.xbs/Sources/rsync/rsync/main.c(996) [sender2.6.9] Command PhaseScrip…

Linux 入门:基本指令

本篇文章来介绍我们在初学Linux时可以会碰倒的一些基本指令&#xff0c;让我们对这些指令有一个基本的了解。 目录 01. ls 指令 02. pwd 命令 03. cd 指令 04. touch 指令 05. mkdir 指令&#xff08;重要&#xff09; 06. rmdir指令 && rm 指令&#xff08;重…

【Android知识笔记】FrameWork中的设计模式

一、FrameWork中有哪些设计巧妙之处 例如: Binder调用,模糊进程边界: 屏蔽跨进程IPC通信的细节,让开发者把精力放在业务上面,无需关心进程之间的通信。Bitmap大图传输,高性能: 只传递Binder句柄,到目标进程后做内存映射,不用做大量数据拷贝,速度非常快。Zygote创建进…