电力系统潮流计算的意义
电力系统潮流计算是研究电力系统稳态运行情况的一种基本电气计算。
它的任务是根据给定的运行条件和网路结构确定整个系统的运行状态，如各母线上的电压（幅值及相角）、网络中的功率分布以及功率损耗等。
电力系统潮流计算的结果是电力系统稳定计算和故障分析的基础。
计算机维护与组装学习心得体会 1000字左右 急需
随着计算机软硬件技术的飞速发展，计算机的功能越来越强大，使用的范围也越来越广泛，计算机进入家庭已经成为一种世界性的潮流。
学习计算机组装与维护让我们快速、全面地了解计算机硬件的各种知识，掌握计算机日常维护方面的技巧，通过自己动手来组装或维护计算机，既可以增长知识，又增添无穷的乐趣。
通过学习了计算机组装与维护，我们了解了计算机方面的一些基础知识，包括计算机的发展和系统组成。
也了解到了CPU,主板，内存，外存和外部设备等配件的基本结构。
还学到了相关方面的工作原理... 我们还学了微机组装，CMOS设置和硬盘的分区及格式化。
操作系统的安装，驱动程序的安装和常用软件的安装。
原来在计算机方面不是很懂的我，开始渐渐地更加深入地认识它了。
这样我也就能更好的利用它了，这个一直在我身边陪伴我的朋友。
我们学习的是由清华大学出版社出版的徐世宏主编的微机组装与维护使用教程，从中我们还了解到计算机故障的分类和检修方法，CPU，主板，内存，外存和外部设备等配件的故障识别与处理，系统的优化与软件故障的处理，计算机病毒的防治以及怎样利用杀毒软件杀毒。
虽然在个别方面我们已经会了，不过我们很高兴能够这么全面，这么系统化的了解到...这对我们受益非浅
如何用matlab分析潮流计算
一、课程设计的目的 目的：培养学生的电力系统潮算机编程能力，掌握计算机潮流计算的相关知识 要求：基本要求： 1.编写潮流计算程序； 2.在计算机上调试通过； 3.运行程序并计算出正确结果； 4.写出课程设计报告 二、设计步骤： 1.根据给定的参数或工程具体要求（如图），收集和查阅资料；学习相关软件（软件自选：本设计选择Matlab进行设计）。
2.在给定的电力网络上画出等值电路图。
3.运用计算机进行潮流计算。
4.编写设计说明书。
三、设计原理 1． 牛顿-拉夫逊原理 牛顿迭代法是取x0 之后，在这个基础上，找到比x0 更接近的方程的跟，一步一步迭代，从而找到更接近方程根的近似跟。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x) = 0 的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。
电力系统潮流计算，一般来说，各个母线所供负荷的功率是已知的，各个节点电压是未知的（平衡节点外）可以根据网络结构形成节点导纳矩阵，然后由节点导纳矩阵列写功率方程，由于功率方程里功率是已知的，电压的幅值和相角是未知的，这样潮流计算的问题就转化为求解非线性方程组的问题了。
为了便于用迭代法解方程组，需要将上述功率方程改写成功率平衡方程，并对功率平衡方程求偏导，得出对应的雅可比矩阵，给未知节点赋电压初值，一般为额课程设计报告 2 定电压，将初值带入功率平衡方程，得到功率不平衡量，这样由功率不平衡量、雅可比矩阵、节点电压不平衡量（未知的）构成了误差方程，解误差方程，得到节点电压不平衡量，节点电压加上节点电压不平衡量构成新的节点电压初值，将新的初值带入原来的功率平衡方程，并重新形成雅可比矩阵，然后计算新的电压不平衡量，这样不断迭代，不断修正，一般迭代三到五次就能收敛。
牛顿—拉夫逊迭代法的一般步骤： （1）形成各节点导纳矩阵Y。
（2）设个节点电压的初始值U和相角初始值e 还有迭代次数初值为0。
（3）计算各个节点的功率不平衡量。
（4）根据收敛条件判断是否满足，若不满足则向下进行。
（5）计算雅可比矩阵中的各元素。
（6）修正方程式个节点电压 （7）利用新值自第（3）步开始进入下一次迭代，直至达到精度退出循环。
（8）计算平衡节点输出功率和各线路功率 2． 网络节点的优化 1）静态地按最少出线支路数编号 这种方法由称为静态优化法。
在编号以前。
首先统计电力网络个节点的出线支路数，然后，按 出线支路数有少到多的节点顺序编号。
当由n 个节点的出线支路相同时，则可以按任意次序对这n 个节点进行编号。
这种编号方法的根据是导纳矩阵中，出线支路数最少的节点所对应的行中非零元素也 2）动态地按增加出线支路数最少编号在上述的方法中，各节点的出线支路数是按原始网络统计出 来的，在编号过程中认为固定不变的，事实上，在节点消去过程中，每消去一个节点以后，与该节点相连的各节点的出线支路数将发生变化(增加，减少或保持不变)。
因此，如果每消去一个节点后，立即修正尚未编号节点的出线支路数，然后选其中支路数最少的一个节点进行编号，就可以预期得到更好的效果，动态按最少出线支路数编号方法的特点就是按出线最少原则编号时考虑了消去过程中各节点出线支路数目的变动情况。
3． MATLAB编程应用 Matlab 是“Matrix Laboratory”的缩写，主要包括：一般数值分析，矩阵运算、数字信号处理、建模、系统控制、优化和图形显示等应用程序。
由于使用Matlab 编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不像学习高级语言那样难于掌握，而且编程效率和计算效率极高，还可在计算机上直接输出结果和精美的图形拷贝，所以它的确为一高效的科研助手。
经典的电力系统潮流计算机算法有哪几种,比较其特点
高斯-赛德尔法牛顿-拉夫逊法（直角坐标与极坐标）PQ分解法保留非线性潮流算法混合坐标系的潮流计算随便找一本电力系统书都有详细介绍的
计算机专业毕业论文怎么写
计算机专业的毕文的建议：1.计算机毕业可不能马虎，最好还是自己动动脑筋，好好的写。
2.网上那种免费的毕业设计千万不能采用，要么是论文不完整，要么是程序运行不了，最重要的是到处都是，老师随时都可以知道你是在网上随便下载的一套3.如果没有时间写，可以在网上找找付费的，我们毕业的时候也是为这个头疼了很长时间，最后在网上找了很久，终于购买了一套毕业设计，还算不错，开题报告+论文+程序+答辩演示都有，主要的都是他们技术做好的成品，保证论文的完整和程序的独立运行，可以先看了作品满意以后再付款，而且同一学校不重复，不存在欺骗的性质，那个网站的名字我记的不是太清楚了，你可以在百度或者GOOGLE上搜索------七七论文，希望您可以找到
电力系统潮流是什么意思
线性代数有什么用?这是每一个圈养在象牙塔里,在灌输式教学模式下的“被学习”的学生刚刚开始思考时的第一个问题.我稍微仔细的整理了一下学习线代的理由,竟然也罗列了不少,不知道能不能说服你：1、 如果你想顺利地拿到学位,线性代数的学分对你有帮助；2、 如果你想继续深造,考研,必须学好线代.因为它是必考的数学科目,也是研究生科目《矩阵论》、《泛函分析》的基础.例如,泛函分析的起点就是无穷多个未知量的无穷多线性方程组理论.3、 如果你想提高自己的科研能力,不被现代科技发展潮流所抛弃,也必须学好,因为瑞典的L.戈丁说过,没有掌握线代的人简直就是文盲.他在自己的数学名著《数学概观》中说：要是没有线性代数,任何数学和初等教程都讲不下去.按照现行的国际标准,线性代数是通过公理化来表述的.它是第二代数学模型,其根源来自于欧几里得几何、解析几何以及线性方程组理论.…,如果不熟悉线性代数的概念,像线性性质、向量、线性空间、矩阵等等,要去学习自然科学,现在看来就和文盲差不多,甚至可能学习社会科学也是如此.4、 如果毕业后想找个好工作,也必须学好线代：l 想搞数学,当个数学家（我靠,这个还需要列出来,谁不知道线代是数学）.恭喜你,你的职业未来将是最光明的.如果到美国打工的话你可以找到最好的职业（参考本节后附的一份小资料）.l 想搞电子工程,好,电路分析、线性信号系统分析、数字滤波器分析设计等需要线代,因为线代就是研究线性网络的主要工具；进行IC集成电路设计时,对付数百万个集体管的仿真软件就需要依赖线性方程组的方法；想搞光电及射频工程,好,电磁场、光波导分析都是向量场的分析,比如光调制器分析研制需要张量矩阵,手机信号处理等等也离不开矩阵运算.l 想搞软件工程,好,3D游戏的数学基础就是以图形的矩阵运算为基础；当然,如果你只想玩3D游戏可以不必掌握线代；想搞图像处理,大量的图像数据处理更离不开矩阵这个强大的工具,《阿凡达》中大量的后期电脑制作没有线代的数学工具简直难以想象.l 想搞经济研究.好,知道列昂惕夫（Wassily Leontief）吗?哈佛大学教授,1949年用计算机计算出了由美国统计局的25万条经济数据所组成的42个未知数的42个方程的方程组,他打开了研究经济数学模型的新时代的大门.这些模型通常都是线性的,也就是说,它们是用线性方程组来描述的,被称为列昂惕夫“投入-产出”模型.列昂惕夫因此获得了1973年的诺贝尔经济学奖.l 相当领导,好,要会运筹学,运筹学的一个重要议题是线性规划.许多重要的管理决策是在线性规划模型的基础上做出的.线性规划的知识就是线代的知识啊.比如,航空运输业就使用线性规划来调度航班,监视飞行及机场的维护运作等；又如,你作为一个大商场的老板,线性规划可以帮助你合理的安排各种商品的进货,以达到最大利润.l 对于其他工程领域,没有用不上线代的地方.如搞建筑工程,那么奥运场馆鸟巢的受力分析需要线代的工具；石油勘探,勘探设备获得的大量数据所满足的几千个方程组需要你的线代知识来解决；飞行器设计,就要研究飞机表面的气流的过程包含反复求解大型的线性方程组,在这个求解的过程中,有两个矩阵运算的技巧：对稀疏矩阵进行分块处理和进行LU分解； 作餐饮业,对于构造一份有营养的减肥食谱也需要解线性方程组；知道有限元方法吗?这个工程分析中十分有效的有限元方法,其基础就是求解线性方程组.知道马尔科夫链吗?这个“链子”神通广大,在许多学科如生物学、商业、化学、工程学及物理学等领域中被用来做数学模型,实际上马尔科夫链是由一个随机变量矩阵所决定的一个概率向量序列,看看,矩阵、向量又出现了.l 另外,矩阵的特征值和特征向量可以用在研究物理、化学领域的微分方程、连续的或离散的动力系统中,甚至数学生态学家用以在预测原始森林遭到何种程度的砍伐会造成猫头鹰的种群灭亡；大名鼎鼎的最小二乘算法广泛应用在各个工程领域里被用来把实验中得到的大量测量数据来拟合到一个理想的直线或曲线上,最小二乘拟合算法实质就是超定线性方程组的求解；二次型常常出现在线性代数在工程（标准设计及优化）和信号处理（输出的噪声功率）的应用中,他们也常常出现在物理学（例如势能和动能）、微分几何（例如曲面的法曲率）、经济学（例如效用函数）和统计学（例如置信椭圆体）中,某些这类应用实例的数学背景很容易转化为对对称矩阵的研究. 嘿嘿（脸红）,说实在的,我也没有足够经验讲清楚线代在各个工程领域中的应用,只能大概人云亦云地讲述以上线代的一些基本应用.因为你如果要真正的讲清楚 线代的一个应用,就必须充分了解所要应用的领域内的知识,最好有实际的工程应用的经验在里面；况且线性代数在各个工程领域中的应用真是太多了,要知道当今成为一个工程通才只是一个传说.总结一下,线性代数的应用领域几乎可以涵盖所有的工程技术领域.如果想知道更详细的应用材料,建议看一下《线性代数及应用》,这是美国David C. Lay 教授写的迄今最现代的流行教材.国内的教材可以看看《线性代数实践及MATLAB入门》,这是西电科大陈怀琛教授写的最实用的新教材.
科学界专家认为，人类认识世界和改造世界的思维方式有哪些
人类认识世界和改造世界的三种思维: 理论思维:以推理和演绎为特征，以数学学科为代表。
实验思维:以观察和总结自然规律为特征，以物理学科为代表。
计算思维:以设计和构造为特征，以计算机学科为代表。
