改进非线性潮流算法在区域电网中的应用研究
电力系统潮流计算优化算法研究
电力系统潮流计算优化算法研究电力系统潮流计算是电力系统运行和规划中的基础问题之一。
它是指通过对电力系统中各种元件进行大量的计算、分析和优化，来确定电力系统运行状态的过程。
电力系统潮流计算的结果对于电力系统设计、运行和控制具有重要意义。
为了确保电力系统的稳定运行和优化效果，研究人员不断努力提出新的优化算法来改进潮流计算方法。
本文将介绍电力系统潮流计算的优化算法研究。
首先，基于线性潮流模型的优化算法是最常见的潮流计算方法之一。
线性潮流模型是基于分布式参数模型的一种近似方法，通过对电力系统的线性化建模，可以得到一组线性方程，进而求解电力系统中各节点的电压和功率。
针对线性潮流模型的优化算法主要集中在求解线性方程组的数值分析方法上，如高斯消元法、LU分解法、共轭梯度法等。
这些算法可以快速求解线性方程组，但是由于线性潮流模型的精确性有限，其结果常常存在误差。
其次，基于非线性潮流模型的优化算法被广泛应用于电力系统潮流计算中。
非线性潮流模型是基于注入导纳模型的一种更为精确的模型。
与线性潮流模型相比，非线性潮流模型能够更准确地描述电力系统中的非线性特性，但也更加复杂。
为了高效解决非线性潮流计算问题，研究人员提出了多种优化算法，如牛顿-拉夫逊法、快速潮流法、弛豫法等。
这些算法通过迭代计算的方式逼近非线性潮流模型的解，能够在一定程度上提高计算精确性，但其计算复杂度较高，对计算资源的要求也较高。
此外，近年来随着计算机技术的发展，基于人工智能的优化算法在电力系统潮流计算中得到了应用。
人工智能算法具有较强的适应性和学习能力，可以根据电力系统的运行状态自主调整计算策略，提高计算效率和准确性。
常见的人工智能算法包括遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等。
这些算法能够通过不断搜索和优化，得到接近最优解的结果，但由于其搜索空间较大，计算时间较长。
此外，还有一些特定场景下的优化算法被用于电力系统潮流计算中。
例如，对于含有大量可再生能源的电力系统，研究人员提出了基于微网和分布式发电的潮流计算方法。
非线性规划在电力系统中的应用(新)
式中： 为由拉格朗日乘子所构成的向量
这样便把原来的有约束最优化问题变成了一个无约束最优 化问题。
采用经典的函数求极值的方法，即将L分别对变量x、u及
求导并令其等于零，从而得到求极值的一组必要条件为
Lx fxgxT 0
①
Luuf guT 0
非线性规划在电力系统中的应用(新)
概要
非线性规划问题介绍 非线性规划问题分类 在电力系统中应用——最优潮流 经典算法分析对比 结语
非线性规划
定义 如果目标函数或约束条件中至少有一 个是非线性函数时的最优化问题就叫做非线性
规划问题．
一般形局式部:最优和m 全局fin X 最优解：
(1)仅有等式约束条件时的算法
对于仅有等式约束的最优潮流计算，可以表示为
min f (u, x) u
s.t. g(u, x) 0
应用经典的拉格朗日乘子法，引入和等式约束
g(u,x)＝0 中方程式数同样多的拉格朗日乘子 ,则
构成拉格朗日函数为
L (u ,x )f(u ,x )T g (u ,x )
法)
仿射尺度法 ( affine scaling )
路径跟随法
(path following , 又称原—对偶内
点算法) 。
原—对偶内点算法
一般步骤:
首先引入松弛变量,将不等式约束化为等式约
束, 然后在目标函数中引入对数障碍函数, 消除松弛变
量的不等式约束,再运用Lagrange 乘子法引入等式约束
得到了国内外学者高度评价，成为上世纪
九十年代发展最优潮流程序时优先予以选
用的算法之一。
1984年，AT&T贝尔实验室数学
电力系统中潮流计算算法的改进与优化
电力系统中潮流计算算法的改进与优化潮流计算是电力系统运行分析的重要手段，它能够通过计算电力系统中各节点的电压、功率等参数，帮助系统运营人员了解系统的稳定性、安全性以及能源利用效率。
然而，随着电力系统规模的不断扩大和复杂性的增加，传统的潮流计算算法已经无法满足对大规模电力系统的高效计算需求，因此需要对潮流计算算法进行改进和优化。
一、改进建议一：基于模型约简的潮流计算算法传统的潮流计算算法通常使用全面的网络拓扑和参数进行计算，但实际上，电力系统中存在许多冗余和重复的信息。
因此，基于模型约简的潮流计算算法可以通过减少计算模型的复杂性和规模，提高潮流计算的效率。
首先，可以采用网络剪枝算法来减少网络拓扑的复杂性。
网络剪枝算法可以通过删除网络中的某些节点和线路，将原始的电力系统模型简化为一个更小的等效模型。
在保持节点电压和功率平衡的前提下，实现潮流计算的高效性。
其次，可以利用参数敏感分析的方法来减少计算模型中的冗余信息。
参数敏感分析可以通过计算冗余参数的敏感度，找出对潮流计算结果影响较小的参数，并进行约简。
通过减少参数数量，可以降低计算的复杂度和耗时。
改进建议二：基于机器学习的潮流计算算法随着机器学习在各个领域的广泛应用，将机器学习方法应用于潮流计算算法的改进和优化也成为可能。
首先，可以利用机器学习算法来构建潮流计算模型。
传统的潮流计算模型通常是基于数学公式和物理原理构建的，但这些模型存在计算复杂度高、收敛速度慢等问题。
通过机器学习算法，可以通过对大量电力系统数据的学习和训练，建立高效的潮流计算模型，提高计算的准确性和速度。
其次，可以利用机器学习算法进行潮流计算的优化。
随着电力系统的发展和变化，潮流计算模型中的参数也需要不断调整和优化。
传统的手动调整方法往往需要耗费大量时间和人力，而机器学习算法可以通过自动学习和优化，快速找到最佳的参数组合，提高潮流计算的精度和效率。
改进建议三：并行计算和分布式计算针对电力系统规模庞大、计算复杂度高的问题，利用并行计算和分布式计算技术可以显著提高潮流计算的效率。
电力系统中潮流计算与优化方法研究与应用
电力系统中潮流计算与优化方法研究与应用概述：电力系统是当今社会中不可或缺的基础设施之一，而潮流计算和优化方法是电力系统的核心研究内容。
随着电力负荷的增加，传统的电力系统已经不再能满足人们对电能的需求。
因此，对电力系统的潮流计算和优化方法的研究和应用显得尤为重要。
本文将讨论电力系统中潮流计算和优化方法的研究和应用。
一、潮流计算方法的研究与应用1.1 潮流计算的概念和原理潮流计算是对电力系统中各个节点的电流、电压和功率进行计算和分析的过程。
这个过程是通过电力系统的拓扑结构和负载改变来进行的。
潮流计算的基本原理是基于功率平衡方程和各个节点之间的电压相等条件。
最常见的潮流计算方法有直流潮流计算和交流潮流计算。
1.2 潮流计算的方法和技术在电力系统中，潮流计算是一个复杂的问题，因此需要使用一些方法和技术来解决。
目前，常用的潮流计算方法有牛顿-拉夫逊法（Newton-Raphson）、高斯-赛德尔法（Gauss-Seidel）、恢复牛顿法（Fast Decoupled Newton），以及分布式潮流计算方法。
1.3 潮流计算的应用潮流计算在电力系统中有着广泛的应用。
它可以用于解决电力系统中的潮流问题，评估电网状态和电力负荷，确定电力系统的输电能力，并为电力系统的规划和调度提供支持。
此外，潮流计算还可以用于分析电力系统的稳定性，提高电力系统的可靠性和安全性。
二、优化方法的研究与应用2.1 优化方法的概念和原理电力系统的优化问题是指找到一组最佳的控制策略或调整参数，使电力系统的某些性能指标达到最优。
优化方法的基本原理是通过最小化或最大化目标函数来寻找最优解。
在电力系统中，常见的优化问题包括最小化功率损耗、最大化输电能力和优化发电调度等。
2.2 优化方法的方法和技术优化问题是一个多目标、多约束的问题，因此需要使用一些方法和技术来解决。
常用的优化方法包括线性规划、非线性规划、遗传算法、粒子群算法等。
此外，在电力系统中还可以采用模糊数学、神经网络和支持向量机等方法来解决优化问题。
电力系统中的潮流计算与优化方法研究
电力系统中的潮流计算与优化方法研究概述电力系统是现代社会不可或缺的重要基础设施之一。
在电力系统的运行中，潮流计算和优化方法被广泛应用于确保电力系统的稳定运行和经济性。
本文将重点探讨电力系统中的潮流计算和优化方法的研究现状、挑战以及未来的发展方向。
一、潮流计算潮流计算是电力系统中的一项关键技术，用于分析电力系统中各节点的电压、功率等参数的分布情况。
潮流计算的目的是确定电力系统中各节点的电压和相角，以及线路中的功率流向。
通过潮流计算，我们可以评估电力系统的潮流分布情况，发现潮流异常和潮流过载等问题，并提供合理的运行方案。
目前，潮流计算方法主要分为直接法、迭代法和改进的潮流计算方法。
直接法的思想是通过建立电力系统的节点和支路的数学方程，直接求解得到潮流计算结果。
迭代法则通过迭代计算的方式，通过对潮流计算结果的不断修正，逐步逼近真实的电力系统状态。
改进的潮流计算方法则结合了直接法和迭代法的优势，提高了计算效率和精度。
二、潮流优化潮流优化是在潮流计算的基础上，通过调整电力系统的运行参数，以达到降低系统功耗、提高系统可靠性和经济性的目标。
潮流优化可以应用于各种电力系统问题的解决，如齐全电力系统的供电可靠性、降低系统电能损耗、优化节点电压分布等。
在潮流优化中，最常用的方法是基于遗传算法、蚁群算法和模拟退火算法的全局优化算法。
这些算法通过搜索全局最优解的方式，对电力系统的控制变量进行调整，以达到优化目标。
此外，还有一些局部搜索优化算法，如牛顿法和梯度下降法，可以在保证收敛速度的情况下得到较好的优化结果。
三、潮流计算与优化的挑战尽管潮流计算和优化方法在电力系统中起着重要的作用，但仍然存在一些挑战。
首先，电力系统的规模和复杂性不断增加，导致潮流计算和优化的问题规模加大。
其次，电力系统中存在多种不确定性因素，如负荷波动、可再生能源波动等，这些因素对潮流计算和优化带来了一定的困难。
另外，快速发展的信息通信技术和智能电网的建设也对潮流计算和优化提出了新的要求。
电力系统潮流计算与优化方法研究
电力系统潮流计算与优化方法研究1. 引言1.1 背景介绍电力系统是现代生活的重要组成部分，它包括电力生成、传输、分配和利用等环节。
潮流计算是电力系统中重要的基础性问题，它用于确定系统中各个节点的电压和功率分布。
潮流计算结果对于电网的稳定运行和供电质量的提升具有重要意义。
1.2 研究目的和意义潮流计算方法的研究和优化对于电力系统的安全、稳定和经济运行具有重要意义。
本文将探讨电力系统潮流计算的相关方法和优化策略，旨在提高电力系统潮流计算的准确性和效率，为电力系统的稳定运行提供支持。
2. 电力系统潮流计算方法2.1 潮流计算基本原理潮流计算是根据电力系统的网络拓扑结构和各组件的特性，通过建立节点电压和功率之间的方程组，求解系统中各节点的电压和功率分布情况。
潮流计算基本原理是基于电力系统的稳态分析理论，运用Kirchhoff电流定律和电压定律进行计算。
2.2 潮流计算方法分类对于电力系统的潮流计算方法，根据求解技术和计算过程的特点，可以分为直接法、迭代法和混合法等多种方法。
直接法通过直接求解节点电压和功率的方程组，适用于小型系统。
迭代法通过迭代计算逼近真实结果，适用于大型系统。
混合法则将直接法和迭代法结合，兼具两者的优点。
3. 电力系统潮流计算优化方法3.1 潮流计算算法优化目前，针对电力系统潮流计算的复杂性和计算量大的特点，研究者们提出了多种优化算法，如快速潮流算法、改进型牛顿-拉夫逊算法等。
这些算法在提高计算速度的同时，也保证了计算结果的精度。
3.2 潮流计算模型简化为了减少计算的复杂性和提高计算效率，研究者们提出了各种电力系统潮流计算模型的简化方法。
例如，基于等值电路的模型简化方法可以将电力系统中的复杂网络转化为等效的简化网络，从而减少计算所需的时间和资源。
3.3 潮流计算指标优化除了优化潮流计算的算法和模型，还可以从优化潮流计算的指标入手，如功率损耗、电压稳定性等。
通过调整电力系统中的节点连接方式、改善设备的配置等方式，可以最大程度地优化潮流计算结果，提高电力系统的供电质量和运行效率。
电力系统潮流计算方法的改进与优化
电力系统潮流计算方法的改进与优化随着电力系统的不断发展和扩张，电力系统潮流计算方法的改进与优化变得越发重要。
潮流计算是电力系统运行和规划中的核心问题，通过对电力系统进行潮流计算可以获得电压、电流、功率等重要参数，为电力系统的运行和规划提供数据和基础。
传统的潮流计算方法主要采用迭代法，其中最典型的算法是高斯-赛德尔算法和牛顿-拉夫逊算法。
这些算法具有计算步骤简单、易于理解和实现的优点，但在处理大规模复杂电力系统时存在一些问题。
首先，迭代法的收敛速度较慢，需要进行多次迭代才能达到收敛条件。
其次，迭代法需要提供初始猜测值，而这些初始猜测值的选择对计算结果的精度和收敛性有着较大影响。
此外，迭代法对非线性负荷模型和非线性限制条件的处理相对困难，容易陷入局部极小值或者发散。
为了克服传统潮流计算方法的局限性，学者们进行了大量的研究，并提出了许多改进和优化的方法。
这些方法主要包括以下几个方面：首先，研究者们提出了一些数值计算的技巧来改善潮流计算的收敛性和精度。
例如，通过选择合适的迭代参数和初始猜测值，可以加快迭代收敛速度。
同时，引入松弛因子和修正因子等技术可以增加迭代的稳定性和计算的精度。
此外，针对非线性限制条件的处理，学者们提出了牢固的松弛因子技术和增广拉格朗日法等方法，有效地提高了计算的精度和可靠性。
其次，研究者们提出了一些基于优化算法的潮流计算方法。
优化算法通常通过寻找最小化或最大化目标函数的极值点，来获取电力系统的潮流状态。
其中，典型的优化算法包括遗传算法、模拟退火算法、蚁群算法等。
这些算法具有全局搜索能力和对非线性问题的适应性，能够更好地处理复杂电力系统中的潮流计算问题。
另外，近年来，人工智能技术的发展也为电力系统潮流计算提供了新的思路和方法。
人工智能技术包括神经网络、支持向量机、模糊逻辑等算法，可以利用大量的历史数据进行模型建立和参数优化，从而更准确地预测和计算潮流状态。
同时，人工智能技术还可以通过学习和优化过程，逐步提高计算的准确性和效率。
潮流计算算法在电力系统中的应用研究
潮流计算算法在电力系统中的应用研究一、引言电力系统是现代社会的重要基础设施，它的稳定运行对经济发展和人民生活至关重要。
在电力系统的运行过程中，潮流计算算法起着至关重要的作用。
潮流计算算法是指通过数学模型和计算方法来解决电力系统中潮流分布、功率平衡等问题的一种算法。
本文旨在探讨潮流计算算法在电力系统中的应用研究，以期能够提高电力系统的安全稳定运行和效率。
二、潮流计算算法的基本概念潮流计算算法是电力系统计算的核心算法，它的主要任务是求解电力系统在给定负荷和发电机有限水平下的电压、功率和电流等相关参数。
潮流计算算法主要包括直流潮流计算算法和交流潮流计算算法。
直流潮流计算算法是最基本的潮流计算方法，它假设系统中只有直流，并以直流电压、功率和电流为主要计算对象。
交流潮流计算算法是在直流潮流计算算法的基础上考虑电力系统的交流特性，以交流电压、功率和电流为主要计算对象。
三、潮流计算算法的应用领域潮流计算算法广泛应用于电力系统的各个领域，包括电网规划、电网分析、电网调度和电网运行等。
在电网规划方面，潮流计算算法可以用于电网的优化配置、线路的选址以及电网的扩容规划等方面，以提高电网的供电能力和可靠性。
在电网分析方面，潮流计算算法可以用于评估电网的稳定性和可靠性，以及分析电网中的潮流分布和潮流方向等问题。
在电网调度方面，潮流计算算法可以用于优化电力系统的发电机组合、负荷分配以及电力交易等方面，以提高电网的经济性和运行效率。
在电网运行方面，潮流计算算法可以用于实时监测电网的潮流状态和电力质量，以及预测电网中的潮流变化和电力负荷等问题。
四、潮流计算算法的发展趋势随着电力系统的规模不断扩大、运行复杂度不断增加，潮流计算算法也面临着更多的挑战和需求。
在未来的发展中，潮流计算算法将向以下几个方向发展。
首先，潮流计算算法将更加注重电力系统的可扩展性和可靠性。
随着电力系统的规模和运行复杂度的增加，传统的潮流计算算法已经无法满足实际需求。
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改进非线性潮流算法在区域电网中的应用研究
发表时间：2019-12-27T15:16:38.867Z 来源：《中国电业》2019年18期作者：黄梦喜[导读] 自 19 世纪 70 年代第二次工业革命以来，电能被广泛应用于各个领域摘要：自 19 世纪 70 年代第二次工业革命以来，电能被广泛应用于各个领域，人类从此进入了电气时代。
电能是清洁高效的二次能源，它不仅安全可靠还有着良好的经济性，因此逐渐成为工业生产及生活使用的主要能源。
近代我国的电力发展虽然起步很早，但一直发展缓慢，新中国成立后，电力工业得到了迅猛发展。
现代电力系统往往结构较为复杂并且规模庞大，并且区域性联网的范围不断扩大，因而大
规模互联电网对电力系统稳定运行的要求越来越高。
而作为电网运行方式经济性与稳定性的评判标准，电力系统潮流计算发挥着非常重要的作用。
关键词：改进非线性潮流算法；区域电网；应用
中图分类号：TM76 文献标识码：A
引言
潮流计算是分析电力系统运行状态的重要手段，而潮流算法又是进行潮流计算的重要工具。
本文针对潮流计算存在初值选取不当导致的迭代不收敛问题，采用初值选择定理给出合理初值，并结合文中的改进非线性潮流算法形成一套解决实际地区电网潮流计算的算法。
分别采用保留非线性法、改进非线性潮流算法对地区电力网进行仿真分析，结果表明该改进算法优于改进前的保留非线性法。
1改进非线性潮流算法及其在非线性方程组求解中应用
设所求的非线性方程为:f(x)= 0 (3)采样牛顿法[3]的迭代格式为: 牛顿法的思想就是把非线性方程组逐段线性化,不断更新雅可比矩阵,逼近非线性方程组的解.单变量的情况例如图1.保留非线性潮流算法的迭代格式为:
保留非线性潮流算法的思想是不断更新非线性总项,从而逼近方程组的解.单变量的情况如图2.
由上可见,这两种方法各有利弊,牛顿法不断更新雅可比矩阵,保留非线性潮流算法不断更新非线性总项,为此可以在牛顿法的基础上,考虑非线性总项的作用,即在一次牛顿法迭代后,增加一次非线性总项的调整,构造出改进非线性潮流算法.其迭代格式为:
单变量的情况如图3.在数学上可以证明[4]这种迭代格式具有三阶收敛速度.
用牛顿法或保留非线性潮流算法短.牛顿法和保留非线性潮流算法相结合的改进非线性潮流算法应用于非线性方程组的求解,由于在一次牛顿法迭代后,增加一次非线性总项的调整,不仅收敛速度快,而且计算时间也比单纯采用牛顿法或保留非线性潮流算法短。
2改进非线性潮流算法在电站潮流计算的应用
2.1潮流计算模型建立
（1）原始数据的输入根据电力网络结构参数的不同，在进行潮流计算时需要列写不同的节点导纳矩阵。
而同一个电力网络中的潮流计算也并不是一成不变的，不同负荷的投切，
不同季节相应变化都会使潮流计算的结果受到影响。
节点导纳矩阵是由原始数据构成的，可以按一定的格式组织原始数据使程序的读取更有效率。
为了满足对不同负荷变化，季节变化下的潮流分布求解，可以采用数据文件的格式。
用来调用的文件中已将各节点根据实际情况进行分类，并依次写入各节点电压的输入量，各条支路的阻抗。
对系统中含三绕组变压器的情况，当计及非标准变比的变压器时，可将它们等值为绕组阻抗与两个串联理想变压器的组合。
具体方法处理在下节有详细说明。
数据文件里的节点可以按方便于书写的格式进行编号，算法迭代时可以根据半动态节点编号法对其进行优化重编。
（2）潮流计算数据的输出在整个潮流仿真完成时程序执行数据导出功能，将各个节点电压的大小与相位按不同节点类型进行分类输出；得到线路有功与无功损耗，通过全网无功功率分布情况，能够确定系统中电压不平衡点，从而进行电压补偿调节。
根据本次课题还需要将算法迭代总体次数时间、最终收敛时间作为运算数据显示出来。
2.2 变压器的处理
大规模互联电网的运用使网络中并非仅含一个电压等级，而是由许多电压等级互异的网络共同组成的。
实现互通各个网络的关键元件就是变压器，它能进行电压的转化而不消耗能量。
在潮流计算时需要对电力系统中的元器件进行等值变化以构成节点导纳矩阵，对三绕组变压器不能直接写入算法程序，必须对其进行处理。
这里先从一般双绕组变压器出发，最后将此方法推广到待求的三绕组变压器。
理论上可以通过选定一个参考变压器，然后把整体线路连同其余变压器根据变比向该变压器的同一侧进行参数折算的方法获得等值，再根据额定容量与额定电压计算为标幺值。
不过操作过程较复杂，含分接头的变压器不能灵活改动接头大小，等值后不含变比不易在线处理带调节要求的潮流运算。
现保留变压器变比随后再对其进行等值处理，可以将一个电压等级的网络的变压器两端的电压反映出来，然后通过系统额定电压与额定容量计算为标幺值。
另一个电压等级的网络也做如此处理后将它们连接在一起，这种方法可以避免因对整个组合系统等值造成的准确度误差，有效减少了工作量。
3基于修正理想采样频率DFT的初值求解
前面提到,如果数据采样不同步,特别是当信号中含有高次谐波时,直接使用DFT计算信号参数所得的结果将会很不准确.将此结果作为迭代的初始值来使用将会影响收敛特性.修正理想采样频率法[5]的主要思想是对原始采样序列x0(n)进行修正得到新序列x(n),使x(n)近似满足为同步采样序列.现设系统额定周期为T0,实际周期为T,一个周波采样点数为N,则修正采样间隔TS= T N,实际采样间隔TS0= T0 N,有TS0-TS= e.又设实际采样频率序列与理想采样频率序列在第一个采样点处两者的值相等.
利用泰勒公式对上式线性化得
通过用以上方法对电压,电流所有采样值都进行一次修正,再对其进行DFT求各参数就能有效克服泄漏误差的影响,但只能消除50%的频谱泄漏[5],而作为初始值已经足够.从式中也可以该方法较直接用DFT增加的计算量很小,然而各参数的计算精度却明显提高,将此方法计算的参数用于迭代的初始值,收敛速度将会大大提高。
结论
潮流计算算法是计算现代电力系统潮流分布的重要工具，在任一时期对算法的研究都有促进意义。
本文主要对保留非线性算法进行研究，在其基础上提出改进非线性潮流算法，并结合初值选择定理，对地区电网进行潮流计算仿真。
研究考虑了实际地区电网特点，得出以下结论：（1）对于潮流计算对初值选取较为敏感的问题，采用初值选择定理进行计算前的预测，通过计算潮流算子，衡量潮流算子的大小，缩小初值选取范围，进而确定可使结果收敛的初值。
（2）相同精度条件下，改进非线性潮流算法在迭代速度上优于牛顿-拉夫逊法与保留非线性法。
适当改变 IEEE14 系统结构，分别使用改进非线性潮流算法、保留非线性法以及 PQ 分解法对系统进行潮流计算仿真，计算结果表明改进非线性潮流法比 PQ 分解法、保留非线性法有更好的迭代效率，更适合实际地区的潮流计算。
（3）对地区某电站主接线系统，分别对保留非线性法与改进非线性潮流算法对电站进行潮流计算，并与实际运行结果相比较。
结果显示在实际应用中，改进非线性潮流算法无论在收敛速度还是计算误差上都优于保留非线性法。
（4）通过初值选择定理计算出合适初值的范围，仿真结果表明，由初值选择定理得到的电压输入值作为迭代初始值，其越靠近迭代收敛值，系统收敛性越强。
而本文所用改进非线性潮流算法在迭代速度上优于保留非线性法，并且适用于对收敛精度要求比较高的系统，由此表明该算法在皖北地区潮流计算中具有更高的实用价值。
参考文献
[1] 陈珩.电力系统稳态分析[M].中国电力出版社,2007．
[2] 洪峰.电力系统潮流计算不收敛的调整方法[J].电力科学与技术学报,2017,32(03):57-62.
[3] 廖小兵,刘开培,乐健,朱蜀,李奔,吴强,秦亮,邓长虹.电力系统区间潮流计算方法综述[J].中国电机工程学报,2019,39(02):447-458+642.。