9、双导体传输线方程的推导与特性分析

双导体传输线方程的推导与特性分析

1. 双导体传输线方程的推导视角

双导体传输线方程的推导可以从两个不同的角度进行,分别是从麦克斯韦方程组的积分形式推导和从单位长度分布参数等效电路推导,这两种方法都能将导体损耗考虑在内。

2. 从麦克斯韦方程组积分形式推导传输线方程

2.1 推导第一个传输线方程

  • 回顾法拉第定律 :积分形式的法拉第定律为(\oint_{c} \vec{E} \cdot d\vec{l} = -\mu \frac{d}{dt} \iint_{s} \vec{H} \cdot d\vec{s}) ,其中(c)为闭合轮廓,(s)为该轮廓所包围的开放表面,(d\vec{l})为轮廓上的微分路径长度,(d\vec{s} = ds \vec{a} {n}) ,(\vec{a} {n})为表面的单位法向量,轮廓(c)的方向和表面法向量的方向遵循右手定则。
  • 应用于双导体线 :对于双导体线,在两导体间取一个沿纵向((z)方向)横截面均匀的开放表面(s),其边界为闭合轮廓(c)。根据法拉第定律可得(\int_{a’}^{a} \vec{E} {t} \cdot d\vec{l} + \int {b’}^{a’} \vec{E} {l} \cdot d\vec{l} + \int {b}^{b’} \vec{E} {t} \cdot d\vec{l} + \int {a}^{b} \vec{E} {l} \cdot d\vec{l} = \mu \f
基于粒子群优化算法的配电网光伏储能层优化配置模型[IEEE33节点](选址定容)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的配电网光伏储能层优化配置模型,针对IEEE33节点系统进行光伏储能系统的选址定容优化。该模型采用层优化结构,上层以投资成本、运行成本和网络损耗最小为目标,优化光伏和储能的配置位置容量;下层通过潮流计算验证系统约束,确保电压、容量等满足运行要求。通过Matlab编程实现算法仿真,利用粒子群算法的全局寻优能力求解复杂非线性优化问题,提升配电网对可再生能源的接纳能力,同时降低系统综合成本。文中还提供了完整的代码实现方案,便于复现进一步研究。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源规划的工程技术人员;熟悉优化算法配电网运行分析的专业人士。; 使用场景及目标:①用于分布式光伏储能系统的规划配置研究,支持科研项目实际工程设计;②掌握层优化建模方法粒子群算法在电力系统中的应用;③实现IEEE33节点系统的仿真验证,提升对配电网优化调度的理解实践能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐步理解模型构建过程,重点关注目标函数设计、约束条件处理及上下层交互逻辑,同时可扩展至其他智能算法对比实验,深化对优化配置问题的认知。
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