随着电网中电力电子装备渗透率的不断提高,电网谐振现象日益严重,严重影响电力设备正常工作和电力系统安全运行。针对现有模态频率灵敏度计算方法存在适用场景有限问题提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的电网谐...随着电网中电力电子装备渗透率的不断提高,电网谐振现象日益严重,严重影响电力设备正常工作和电力系统安全运行。针对现有模态频率灵敏度计算方法存在适用场景有限问题提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的电网谐振频率灵敏度分析方法。详细给出了该方法提出的依据和过程,采用非齐次公式求解关键变量表达式,避免了频率分辨率的影响,提高了计算精度,并有效克服了模态频率灵敏度不能分析支路电流谐振特点的不足。算例分析表明,在低频和中高频谐振两个案例下,所提方法能够分析网络元件参数对谐振频率的影响,并实现元件参数对谐振频率影响的量化。展开更多
针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不...针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不容易等问题,提出基于QR迭代的量子SVD。QR迭代使用的是Householder变换,通过量子矩阵乘法运算完成经典矩阵乘法运算过程。实验结果表明,该方法能够得到所求矩阵的奇异值及奇异矩阵,使大型矩阵的SVD具有可行性。展开更多
文摘随着电网中电力电子装备渗透率的不断提高,电网谐振现象日益严重,严重影响电力设备正常工作和电力系统安全运行。针对现有模态频率灵敏度计算方法存在适用场景有限问题提出了基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的电网谐振频率灵敏度分析方法。详细给出了该方法提出的依据和过程,采用非齐次公式求解关键变量表达式,避免了频率分辨率的影响,提高了计算精度,并有效克服了模态频率灵敏度不能分析支路电流谐振特点的不足。算例分析表明,在低频和中高频谐振两个案例下,所提方法能够分析网络元件参数对谐振频率的影响,并实现元件参数对谐振频率影响的量化。
文摘针对大型矩阵奇异值分解(singular value decomposition,SVD)时使用经典算法时间复杂度较高,以及已有的量子SVD算法要求待分解的矩阵必须具有非稀疏低秩的性质,并且在计算过程中构造任意大小酉矩阵对目前的量子计算机来说实现起来并不容易等问题,提出基于QR迭代的量子SVD。QR迭代使用的是Householder变换,通过量子矩阵乘法运算完成经典矩阵乘法运算过程。实验结果表明,该方法能够得到所求矩阵的奇异值及奇异矩阵,使大型矩阵的SVD具有可行性。
