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题名稀疏向量法的证明
被引量：1
- 1
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作者
孟昭军
薛禹胜
罗国麟
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机构
国电自动化研究院/南瑞集团公司
英国Strathclyde大学
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出处
《电力系统自动化》
EI
CSCD
北大核心
2005年第16期3-5,共3页
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文摘
稀疏向量法通过利用向量的稀疏性来提高求解矩阵方程的效率,它被成功地应用到电力系统分析的众多问题。在已有的有关快速前代的证明的基础上,进一步为稀疏向量法提供一个完整的数学证明。
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关键词
稀疏向量法
方向图
因子化路径
封闭域
电力系统
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Keywords
sparse vector method
diagraph
factorization path
closure
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名稀疏技术在电力系统状态估计中的应用
被引量：12
- 2
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作者
徐得超
李亚楼
吴中习
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机构
中国电力科学研究院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第8期32-36,57,共6页
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文摘
研究了电力系统状态估计中稀疏技术的应用方法。首先根据因子矩阵和消去树,讨论了稀疏向量法。然后基于给定的稀疏矩阵存储方法和符号因子化技术,提出了一种采用稀疏向量法进行LDLT分解的算法,最后结合量测残差方差计算给出了两种应用稀疏技术计算的方法。算法的有效性在IEEE 118和IEEE 300系统上得到了验证。
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关键词
状态估计
稀疏矩阵
符号因子化
稀疏向量法
LDL^T分解
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Keywords
power system state estimation
sparse matrix
symbolic factorization
sparse vector method
LDLT decomposition
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分类号
TM83
[电气工程—高电压与绝缘技术]
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题名消去树理论及其在潮流计算中的应用
被引量：13
- 3
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作者
徐得超
李亚楼
郭剑
于之虹
金丽
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机构
中国电力科学研究院
新疆准东石油技术股份有限公司
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2007年第22期12-16,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划项目(973项目)(2004CB217903)。~~
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文摘
采用了基于消去树理论的符号因子分解技术以及改进的LU数值分解算法来提高牛顿法潮流计算的效率。介绍了消去树理论,并采用符号因子分解技术确定雅可比矩阵的结构,然后采用稀疏向量法求取L阵的每行和U阵的每列。这种算法和求取L阵每列和U阵每行的传统LU分解方法相比,具有编程简单、计算效率高的优点。另外,雅可比矩阵结构对称以及编译器优化的经验也应用到文中,使得算法不仅占用内存较少,且效率较高。算法的优越性在实际系统中得到了验证。
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关键词
潮流
消去树
符号因予分解
稀疏向量法
LU分解
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Keywords
load flow
elimination tree
symbolic factorization
sparse vectormethod
LUdecomposition
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分类号
TM712
[电气工程—电力系统及自动化]
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