IEEE_14_Bus_Data.rar_14bus_14bussystem_IEEE-14_ieee14

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39 浏览量 2022-09-22 23:42:12 上传评论收藏 960B RAR 举报

《IEEE 14 Bus System详解及其在MATLAB中的应用》电力系统的研究中，IEEE 14 Bus System是一个被广泛采用的典型模型，它由14个节点（或称为“bus”）和若干条线路组成，是教育和工程实践中理解和分析电力系统动态行为的重要工具。该系统具有多样的发电机、负荷和变压器配置，可以模拟实际电网中的多种情况，因此对于电力系统分析、稳定性和控制策略的研究极具价值。标题中的"IEEE_14_Bus_Data.rar"是一个包含IEEE 14 Bus System数据的压缩文件，"14 bus_14 bus system"表明这是关于14节点电力系统的数据，"IEEE-14"则是该系统的标准代号，"matlab_ieee"则表示这些数据可以用于MATLAB环境进行计算和分析。描述中的"IEEE 14 bus system data function file"说明这个压缩包内含的是用于处理IEEE 14 Bus System的数据函数文件，通常这类文件包含了电力系统节点的电压、功率注入、线路参数等关键信息，可供用户在MATLAB中调用和处理。在MATLAB环境中，我们可以利用这些数据进行以下操作： 1. **建模与仿真**：MATLAB中的电力系统工具箱（Power System Toolbox）提供了一系列函数，可以方便地构建和仿真IEEE 14 Bus System，包括发电机模型、负荷模型、网络模型等。 2. **潮流计算**：通过输入节点的功率需求和发电机出力，MATLAB可以计算出系统的电压、电流、功率流动等状态量，这被称为潮流计算。 3. **稳定性分析**：可以研究系统在小扰动或大扰动下的动态响应，评估系统稳定性。 4. **故障模拟与保护分析**：模拟不同类型的故障，分析保护设备的动作行为，优化保护配置。 5. **控制策略设计**：设计和测试各种控制策略，如励磁控制、调速器控制等，以提高系统的运行效率和安全性。 6. **经济调度**：考虑发电成本和约束，进行机组组合优化，实现经济效益最大化。文件名"IEEE_14_Bus_Data.m"可能是一个MATLAB脚本或函数，用于读取和处理IEEE 14 Bus System的相关数据，用户可以通过调用这个函数来快速初始化系统模型并进行后续的计算和分析。 IEEE 14 Bus System数据在MATLAB中的应用为电力系统的研究者和工程师提供了便利，使他们能够在计算机上模拟复杂的电网行为，探索不同的控制策略，并进行深入的性能评估。这个数据集是电力系统教学和研究领域的一个重要资源，对于理解电力系统的运行机制和优化方法具有重要意义。

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function [bus_data, branch_data] = IEEE_14_Bus_Data() ; %% Bus Bus V Angle PL QL PG QG %% V Q_max Q_min Shunt Shunt %% Type (pu) (degree) (MW) (MVAR) (MW) (MVAR) %% (desired) (MVAR) (MVAR) G(pu) B(pu) bus_data= [ 1 3 1.060 0.0 0.0 0.0 232.4 -16.9 1.060 0.0 0.0 0.0 0.0; 2 2 1.045 -4.98 21.7 12.7 40.0 42.4 1.045 50.0 -40.0 0.0 0.0; 3 2 1.010 -12.72 94.2 19.0 0.0 23.4 1.010 40.0 0.0 0.0 0.0; 4 0 1.019 -10.33 47.8 -3.9 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 5 0 1.020 -8.78 7.6 1.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 6 2 1.070 -14.22 11.2 7.5 0.0 12.2 1.070 24.0 -6.0 0.0 0.0; 7 0 1.062 -13.37 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 8 2 1.090 -13.36 0.0 0.0 0.0 17.4 1.090 24.0 -6.0 0.0 0.0; 9 0 1.056 -14.94 29.5 16.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.19; 10 0 1.051 -15.10 9.0 5.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 11 0 1.057 -14.79 3.5 1.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 12 0 1.055 -15.07 6.1 1.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 13 0 1.050 -15.16 13.5 5.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; 14 0 1.036 -16.04 14.9 5.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0; ]; %% From To R(pu) X(pu) %% Line_charging Tap ratio %% (pu) (t:1) branch_data= [1 2 0.01938 0.05917 0.0528 0.0; 1 5 0.05403 0.22304 0.0492 0.0; 2 3 0.04699 0.19797 0.0438 0.0; 2 4 0.05811 0.17632 0.0340 0.0; 2 5 0.05695 0.17388 0.0346 0.0; 3 4 0.06701 0.17103 0.0128 0.0; 4 5 0.01335 0.04211 0.0 0.0; 4 7 0.0 0.20912 0.0 0.978; 4 9 0.0 0.55618 0.0 0.969; 5 6 0.0 0.25202 0.0 0.932; 6 11 0.09498 0.19890 0.0 0.0; 6 12 0.12291 0.25581 0.0 0.0; 6 13 0.06615 0.13027 0.0 0.0; 7 8 0.0 0.17615 0.0 0.0; 7 9 0.0 0.11001 0.0 0.0; 9 10 0.03181 0.08450 0.0 0.0; 9 14 0.12711 0.27038 0.0 0.0; 10 11 0.08205 0.19207 0.0 0.0; 12 13 0.22092 0.19988 0.0 0.0; 13 14 0.17093 0.34802 0.0 0.0; ]; %%

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