毕业论文--稀疏矩阵技术在短路电流计算中的应用

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1、第V页湖南大学毕业论文稀疏矩阵技术在短路电流计算中的应用摘要电力系统的潮流计算过程中，存储网络的拓扑结构信息通常是使用压缩的数组来进行，与此同时，数组也会放在计算中。在现代的如此规模庞大的电力系统之中，其动态行为万分复杂。分析电力系统动态行为和评估系统安全稳定性可运用时域仿真，研究人员关注的焦点已经逐渐放在。如何提高仿真效率。而影响电力系统仿真效率的关键因素是稀疏矩阵的运算速度。改革开放以来，伴随着大规模电网的高速发展，现代电网的最大短路电流水平也在“水涨船高”，并且在我国局部地区的短路水平如今已接近所规定的额定值，因此，只有通过对短路电流进行实时且快速的预报威胁方能够保障我国电

2、力系统安全稳定以及持续的发展。在短路电流实时监测过程中，出现的矩阵是大规模的非零稀疏矩阵，占大量存储空间，运行速度慢，不符合我们电网实时监测的快速要求，根据稀疏矩阵的特点，我们在短路电流计算中运用稀疏矩阵的重要目的是：用它来提高存储空间以及算法运行速度。与此同时，这对提高我国大规模电网运行的安全可靠性也是具有十分重要作用的。到目前为止，稀疏矩阵技术已为大家耳熟能详，并且投入到有关涉及静态安全分析状态来估计无功优化时域仿真等领域中。在早期的电力系统分析之中，大部分的程序是采取通过静态数组的方法并且与此同时采用按照行(列)或三角的这样一种检索方式来达到存储稀疏矩阵的目的的，然而，该类

3、存储方式的主要缺陷有三方面，第一是插入和删除矩阵元素的操作过程太过于复杂，显得十分麻烦，第二是只实现了行或列的某同一方向，即单向的检索功能，第三是存在会出现数组维数不足这样类似问题的可能性。如今，随和计算机技术的飞速发展，出现将在链表结构基础上发展起来的的稀疏矩阵技术与自身电力系统计算特点两者合二为一而发展出来的新型十字链表稀疏矩阵技术。与传统的稀疏矩阵技术相比，十字链表稀疏矩阵技术的优势体现在可以在行、列2个方向上对矩阵元素进行检索以及插入、删除操作。第V页湖南大学毕业论文关键词：稀疏矩阵；短路电流早期预测；十字链表；ABSTRACTThestructureandoperati

4、onmannerofcrosschaintableanditsapplicationinthetriangularfactorizationandforward-backwardsubstitutionarepresentedinthispapertoillustratethatitsconvenienceandefficiencyinserching,addinganddeletingmatrixelementscanhelpspeedingupthecalculationprocessoffactorizationandforward-backwardsubstitution

5、.Andtheimpactsofthememoryallocationmannerofthecrosschaintableonthecalculationefficiencyarediscussed.Thenodesofcrosschaintablearealwaysstoredeperatelyinthememorybecauseofitsmemoryallocationmanner,whichcanreducethecalculationefficiency.Thisphenomenoniscausedbytheprincipleofthecache.Aimingatthis

6、problem,animprovedcrosschaintablemethodisproposedinthispaperwhichinheritstheadvantagesoftheconventionalcrosschaintableandcanraisethecalculationefficiencybytakingadavantagesofthehighspeedaccessofcache.Casestudyprovestheefficiencyoftheimprovedcrosschaintable,andshowsthat第V页湖南大学毕业论文itcanbewellap

7、pliedinboththetraditionallargescalepowersystemsimulationandthedistributedgenerationsystemsimulation.KEYWORDS:powersystemsimulation;crosschaintable;sparsematrix;distributedgeneration目录第V页湖南大学毕业论文摘要IAbstractII第1章绪论11.1稀疏矩阵的背景11.2稀疏矩阵和短路电流早期预测中的