山东科技大学学士学位论文 MATLAB在电力系统分析中的优势
2.2.2 简单易用的程序语言
MATLAB一个高级的矩阵/阵列语言，它包含控制语句、函数、数据结构、输入和输出和面向对象编程特点。用户可以在命令窗口中将输入语句与执行命令同步，也可以先编写好一个较大的复杂的应用程序（M文件）后再一起运行。新版本的MATLAB语言是基于最为流行的C＋＋语言基础上的，因此语法特征与C＋＋语言极为相似，而且更加简单，更加符合科技人员对数学表达式的书写格式。使之更利于非计算机专业的科技人员使用。而且这种语言可移植性好、可拓展性极强，这也是MATLAB能够深入到科学研究及工程计算各个领域的重要原因。
2.2.3 强大的科学计算机数据处理能力
MATLAB是一个包含大量计算算法的集合。其拥有600多个工程中要用到的数学运算函数，可以方便的实现用户所需的各种计算功能。函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而前经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
2.2.4 出色的图形处理功能
MATLAB自产生之日起就具有方便的数据可视化功能，以将向量和矩阵
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用图形表现出来，并且可以对图形进行标注和打印。高层次的作图包括二维和三维的可视化、图象处理、动画和表达式作图。可用于科学计算和工程绘图。新版本的MATLAB对整个图形处理功能作了很大的改进和完善，使它不仅在一般数据可视化软件都具有的功能（例如二维曲线和三维曲面的绘制和处理等）方面更加完善，而且对于一些其他软件所没有的功能（例如图形的光照处理、色度处理以及四维数据的表现等），MATLAB同样表现了出色的处理能力。同时对一些特殊的可视化要求，例如图形对话等，MATLAB也有相应的功能函数，保证了用户不同层次的要求。另外新版本的MATLAB还着重在图形用户界面（GUI）的制作上作了很大的改善，对这方面有特殊要求的用户也可以得到满足。
2.2.5 应用广泛的模块集合工具箱
MATLAB对许多专门的领域都开发了功能强大的模块集和工具箱。一般来说，它们都是由特定领域的专家开发的，用户可以直接使用工具箱学习、应用和评估不同的方法而不需要自己编写代码。目前，MATLAB已经把工具箱延伸到了科学研究和工程应用的诸多领域，诸如数据采集、数据库接口、概率统计、样条拟合、优化算法、偏微分方程求解、神经网络、小波分析、信号处理、图像处理、系统辨识、控制系统设计、LMI控制、鲁棒控制、模型预测、模糊逻辑、金融分析、地图工具、非线性控制设计、实时快速原型及半物理仿真、嵌入式系统开发、定点仿真、DSP与通讯、电力系统仿真等，都在工具箱（Toolbox）家族中有了自己的一席之地。
2.2.6 实用的程序接口和发布平台
新版本的MATLAB可以利用MATLAB编译器和C/C++数学库和图形库，将自己的MATLAB程序自动转换为独立于MATLAB运行的C和C++代码。允许用
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户编写可以和MATLAB进行交互的C或C++语言程序。另外，MATLAB网页服务程序还容许在Web应用中使用自己的MATLAB数学和图形程序。MATLAB的一个重要特色就是具有一套程序扩展系统和一组称之为工具箱的特殊应用子程序。工具箱是MATLAB函数的子程序库，每一个工具箱都是为某一类学科专业和应用而定制的，主要包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波分析和系统仿真等方面的应用。
2.2.7 应用软件开发（包括用户界面）
在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
2.3 小结
利用MATLAB的电力系统模块库可以对所研究的对象进行各种暂态和稳态数字仿真，了解电气参数变化对电力系统分析、运行的影响，验证理论分析结果。许多大型电力实验由于实际条件难以满足，系统的安全运行也不允许进行实验，而使用MATLAB/SIMULINK可以解决这些问题。MATLAB是进行电力系统建模仿真和系统分析的一个强有力的实用工具。
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山东科技大学学士学位论文 MATLAB程序语言在潮流计算中的可行性分析
3 MATLAB程序语言在潮流计算中的可行性分析
3.1 引言
潮流计算是电力系统规划、运行的基本研究方法。随着现代电力系统非线性与多元件的特点日益突出，其计算量与计算复杂度急剧增加。高效的潮流问题的相关软件的研究已成为大规模电力系统仿真计算的关键。随着计算机技术的不断发展和成熟，基于MATLAB潮流计算研究近年来得到了长足的发展，为真正解决大电网快速、详细的仿真技术开辟了新思路。针对这一现状，本章节中以一个简单的电力网络模型为例，提出了基于MATLAB语言的潮流计算程序，并验证了其正确性与可行性。
3.2 几种新型的潮流计算方法介绍
3.2.1 潮流计算的人工智能方法
近年来，人工智能作为一种新兴的方法，越来越广泛的应用到电力系统潮流计算中。该方法不像传统方法那样依赖于精确地数学模型，这种方法只能基于对自然界和人类本身活动的有效类比而得到启示。具有代表性的遗传法、模拟退火法、粒子群优化算法等。
遗传算法是80年代出现的新型优化算法，近年来迅速发展，它的机理源于自然界中生物进化的选择和遗传，通过选择、杂交和变异等核心操作，实现“优胜劣汰”，遗传算法优点是具有很好的全局寻优能力，优化结果普遍比传统优化方法好，缺点是计算量比较大，计算时
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间长。
模拟退火算法是基于热力学原理建立的随机搜索算法，也可以视为一种进化优化方法，是一种有效的通用启发式随机搜索方法。算法思想来源于固体退火原理：将固体加温至充分高温，再让其徐徐冷却，加温时固体内部随温升变为无序状态，内能加大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。其算法原理比较简单，只是对常规的迭代寻优算法进行一点修正，允许以一定的概率接受比前次稍差的解作为当前解。
粒子群优化算法源自对群鸟捕食行为的研究，本质上属于迭代的随机搜索算法，具有并行处理特征，易于实现。该算法原理上可以以较大的概括找到优化问题的全局最优解，计算效率较高，已成功地应用于求解电力系统中各种复杂的优化问题。[6]
3.2.2基于L1范数和现代内点理论的电力系统潮流计算方法
一般潮流计算采用迭代的计算方法，然而，这些直接迭代求解的方法有一个共同的缺点：病态潮流计算问题。在一些病态电力系统的计算中，算法常常出现震荡和不收敛的现象。针对上述情况，研究人员提出了基于非线性规划模型的算法。该类算法在数学上可表示为求一个由潮流方程构成的目标函数最小值问题。在给定运行条件下，若潮流问题有解，则目标值为零；若潮流问题无解，则目标值为一不为零的正值，因此，计算过程不会发散。国内专家学者对解决此问题也进行了许多有益的探讨。
基于L1范数的计算原理，潮流方程的求解可以转化为求解一个新的非线性规划模型LILF，并结合现代内点算法来进行求解。和过去的模型相比，该模型非常简洁、直观，易于编程。仿真结果显示，与现
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