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基于DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法考量

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简介：
本文提出了一种考虑DG不确定性影响的复仿射Ybus矩阵高斯迭代区间潮流计算方法，旨在提高电力系统分析的精度和鲁棒性。 采用复仿射描述DG出力及状态变量的不确定性，并建立复仿射迭代形式的Ybus高斯区间潮流方程。提出了一种将同类噪声元合并的方法，以减少在迭代过程中新增加的噪声元素数量，从而兼顾计算效率和精度。同时提出了利用复仿射方法来计算电压幅值与相角区间的具体办法。通过IEEE 33节点系统的算例验证了所提方法的有效性和准确性。

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  • 基于DG运行不确定性的复仿射Ybus高斯迭代区间潮流算法考量
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    本文提出了一种考虑DG不确定性影响的复仿射Ybus矩阵高斯迭代区间潮流计算方法，旨在提高电力系统分析的精度和鲁棒性。 采用复仿射描述DG出力及状态变量的不确定性，并建立复仿射迭代形式的Ybus高斯区间潮流方程。提出了一种将同类噪声元合并的方法，以减少在迭代过程中新增加的噪声元素数量，从而兼顾计算效率和精度。同时提出了利用复仿射方法来计算电压幅值与相角区间的具体办法。通过IEEE 33节点系统的算例验证了所提方法的有效性和准确性。
     
  • 关于不确定负荷的区间及仿射潮流计算在电网安全性评估中的应用
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    本文探讨了基于区间与仿射表达式的不确定性建模方法，并研究其在电力系统潮流计算和安全评估中的应用效果。 基于不确定负荷的区间及仿射潮流计算对电网安全性的评价这篇文章是对不确定潮流计算的一个引导，可供学术研究参考。从事相关领域的学者可以阅读一下。
     
  • 基于MATLAB的高斯-赛德尔迭代潮流计算实现.zip
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    本资源提供基于MATLAB编程的电力系统高斯-赛德尔迭代潮流计算方法，适用于电力工程分析与设计教学及研究。包含详细注释和示例数据，便于学习掌握算法原理及其应用。 基于MATLAB实现高斯赛德尔迭代潮流计算的代码已经被打包为.zip文件供下载使用。该资源名为“基于MATLAB实现高斯赛德尔迭代潮流计算”，用户可以多次提及，表明这是重复出现的一个重要技术文档或程序包，旨在帮助学习者和专业人士在电力系统分析中应用这一数值方法进行电路负载流的精确模拟与预测。 由于原文信息中的具体文件名、下载链接等细节并未提供完整表述且显然存在冗余现象（即“基于MATLAB实现高斯赛德尔迭代潮流计算.zip”被重复提及多次），故简化后呈现的主要内容是强调该资源的存在及其用途。
     
  • RANS不确定性：基于RANS数据的湍流模型不确定性量化
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    本研究探讨了基于雷诺平均纳维叶-斯托克斯（RANS）方程的数据中所蕴含的湍流模型不确定性，并提出了一种量化的分析方法。 RANS数据驱动湍流建模的不确定性量化提出了一种新颖的数据驱动框架，不仅能够提升RANS预测精度，还能为速度、压力等流动参数提供概率边界。该方法涵盖了模型形式不确定性和有限训练数据导致的认知不确定性。具体而言，使用不变贝叶斯深度神经网络来预测雷诺应力各向异性张量分量，并通过Stein变分梯度体面算法进行模型训练。计算出的雷诺应力不确定性则利用香草蒙特卡洛方法传播到感兴趣的流动参数上。 文件夹内容概览： - invar-nn：包含用于在RANS流量和更高保真湍流数据之间建立映射关系的不变神经网络，该网络使用Python 3中的PyTorch进行编码。 - meshes：提供了通过GMSH创建并为OpenFOAM训练流使用的网格文件库。 - sdd-rans rans：包含将深度学习集成到OpenFOAM的相关参考文献以及关于CFD实施的其他信息。
     
  • 电力系统潮流计算中的高斯-赛德尔迭代法
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    本篇文章探讨了在电力系统分析中应用广泛的高斯-赛德尔迭代算法，详细介绍了该方法的基本原理及其在潮流计算中的具体应用。 潮流计算高斯-赛德尔迭代法是用于求解电力系统潮流的一种方法。通过编程建立电力系统的模型，并计算电网的节点导纳矩阵及各节点电压和功率，从而确定该电网的潮流情况。
     
  • 高斯迭代算法
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    高斯迭代算法是一种用于求解线性方程组的数值计算方法，通过逐次逼近的方式高效地找到方程组的解。 极限高斯-赛德尔迭代法的收敛速度明显加快。
     
  • 基于MATLAB的高斯-塞德尔迭代潮流计算步骤及代码实例.pdf
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    本PDF文档详细介绍了利用MATLAB进行电力系统中高斯-塞德尔迭代潮流计算的方法与步骤，并提供具体代码示例。 基于MATLAB实现高斯赛德尔迭代潮流计算。
     
  • Chebyshev区间包含函数：此代码适用于进行基于吴景来方法的区间不确定性分析。-matlab开发
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    这段MATLAB代码实现了基于吴景来方法的Chebyshev区间包含函数，用于执行高效的区间不确定性分析，特别适合于复杂系统中的参数不确定性研究和评估。 函数 [y_lb,y_ub]=CI_reg(fun_name,a,b,k,K,Expansion) 输入: - fun_name: 被调用的函数名 - a: 区间输入的下界向量 - b: 区间输入的上界向量 - k: CI展开的顺序 - K: 每个区间变量的扫描（验证）点 - Expansion: 切比雪夫多项式的扩展类型，取值为“完整”或“部分” 输出: - y_lb: 响应下限 - y_ub: 响应上限 例子: [y_lb1,y_ub1]=CI_reg(@double_pendulum,[0.99 1.98],[1.01 2.02],4,10,full);
     
  • 基于贝叶斯网络的不确定性知识增量学习方法
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    本研究提出了一种基于贝叶斯网络的不确定性知识增量学习方法，通过模型结构更新和参数估计，实现动态环境下知识的有效积累与优化。 基于贝叶斯网络的不确定知识增量学习方法探讨了如何在现有的知识结构上有效地增加新的不确定性数据，并通过贝叶斯网络模型来优化这一过程。这种方法特别适用于处理复杂系统中的动态变化，能够提高预测精度和决策效率。
     
  • 基于高斯核的模糊粗糙集：模型、不确定性的测量与应用
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    本研究提出了一种基于高斯核的模糊粗糙集模型，并探讨了该模型下的不确定性度量及其实用价值，为复杂数据环境中的模式识别和决策分析提供了新视角。 内核方法与粗糙集是机器学习及智能系统领域中的两个重要研究方向。前者通过将数据映射至更高维度的特征空间来实现分类任务，在此高维空间中，原本非线性可分的问题变得可以使用简单的线性模型解决；而后者则利用关系对问题进行粒化处理，并用归纳的知识颗粒来近似描述和解决问题中的任意概念。尽管这两种方法看似无关，但它们都基于表示样本信息结构的关系矩阵工作。 鉴于此观察结果，我们尝试将高斯核函数与模糊粗糙集结合使用，提出了一种新的模型——即基于高斯核逼近的模糊粗糙集模型。该模型以T-等价关系为基础构建了其核心框架，并证明了由此产生的模糊关系具备自反性、对称性和传递性的特点。 为了进行更深入的数据分析，我们引入高斯核函数来获取由模糊或数值属性描述样本之间的模糊关联度量。此外，文中还探讨了信息熵的概念，用以评估核矩阵并计算近似值的不确定性程度。基于这些理论基础之上，我们进一步开发了几种用于评价特征重要性的新方法，并设计了一套相应的算法来进行特征排序和简化。 最后，通过实验分析验证了所提模型的有效性。