【电力系统潮流】牛顿-拉夫逊(NRPF)算法求潮流，包括变压器分接、Q限制和快速解耦功率流方法【IEEE14节点】附Matlab代码

原创于 2025-09-03 09:45:54 发布 · 970 阅读

30 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #matlab #开发语言

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

电力系统潮流计算是分析电网运行状态、规划电网结构、优化调度方案的核心工具，其核心任务是在已知网络拓扑、元件参数及负荷 / 电源功率的前提下，求解各节点的电压幅值与相角、各支路的功率流向及损耗。牛顿 - 拉夫逊（Newton-Raphson, NR）算法凭借收敛速度快、计算精度高的优势，成为大规模电力系统潮流计算的主流方法；而快速解耦潮流（Fast Decoupled Load Flow, FDLF）算法通过简化 NR 算法的雅克比矩阵，在保证精度的同时大幅提升计算效率。本文以 IEEE14 节点系统为研究对象，系统讲解含变压器分接开关调节、无功功率（Q）限制的 NR 潮流算法（NRPF），并对比分析 FDLF 算法的实现逻辑与应用场景。

一、电力系统潮流计算基础与 IEEE14 节点系统建模

二、牛顿 - 拉夫逊潮流（NRPF）算法原理与实现

三、IEEE14 节点系统 NRPF 算法计算实例

四、快速解耦潮流（FDLF）算法：NR 算法的简化与优化

FDLF 算法基于电力系统的固有特性（有功功率主要受电压相角影响，无功功率主要受电压幅值影响），对 NR 算法的雅克比矩阵进行简化，大幅降低计算量。

六、总结

牛顿 - 拉夫逊算法凭借高精度、快收敛的优势，是 IEEE14 节点等中等规模电力系统潮流计算的首选方法，通过引入变压器分接调节与 Q 限制处理，可准确模拟实际电网的运行约束；而快速解耦算法通过简化矩阵运算，在保证精度的前提下大幅提升计算效率，更适用于在线调度、动态仿真等对实时性要求较高的场景。在工程应用中，需根据系统规模、精度要求与计算资源，选择合适的算法，并通过初始值优化、稀疏计算等技术，平衡计算效率与收敛性，为电力系统的安全稳定运行提供可靠的数值支撑。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李雪.考虑负荷和风电随机变化的电力系统概率最优潮流问题研究[D].上海大学,2009.

[2] 孟晓丽,唐巍,刘永梅,等.大规模复杂配电网三相不平衡潮流并行计算方法[J].电力系统保护与控制, 2015, 43(13):7.DOI:JournalArticle/5b3bd98cc095d70f00940893.

[3] 聂永辉,肖白,刘凤兰.电力系统最优潮流新模型及其内点法实现[J].电力系统及其自动化学报, 2014, 26(11):5.DOI:10.3969/j.issn.1003-8930.2014.11.011.

📣 部分代码

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流人群疏散病毒扩散晶体生长金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

👇