✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

一、引言：潮流计算的核心意义与高斯 - 赛德尔算法的价值

1.1 潮流计算：电力系统分析的 “基石”

潮流计算是电力系统规划、运行与控制的核心基础，其本质是求解电力网络的稳态运行状态 —— 通过已知的负荷、电源参数，计算各母线的电压幅值、相角，以及线路功率流向与损耗。无论是电网扩容规划、新能源接入评估，还是调度运行中的安全校验，都离不开潮流计算的支撑。

1.2 两节点系统：潮流计算的 “入门模型”

两节点电力系统是最简单的电力网络拓扑（含 1 个平衡节点、1 个 PQ 节点），虽结构简单，但能直观体现潮流计算的核心逻辑。本文聚焦两节点系统，采用经典的高斯 - 赛德尔（Gauss-Seidel）迭代法，手把手演示 PQ 节点（未知电压幅值和相角）的求解过程，帮助读者快速掌握潮流计算的核心思路。

1.3 高斯 - 赛德尔算法：迭代法的 “经典代表”

高斯 - 赛德尔算法是潮流计算中最基础的迭代算法，核心优势是原理简单、计算量小、易实现—— 基于节点功率平衡方程，通过逐次迭代更新未知节点电压，直至满足收敛条件。虽收敛速度慢于牛顿 - 拉夫逊法，但对于简单系统（如两节点、三节点），是理解潮流计算本质的最佳切入点。

二、核心原理：两节点系统建模与高斯 - 赛德尔迭代公式

2.1 两节点系统拓扑与参数定义

2.1.1 系统结构

两节点系统由母线 1（平衡节点） 、母线 2（PQ 节点） 及连接线路组成，结构如下：

• 平衡节点（母线 1）：电压幅值 V₁和相角 θ₁已知（通常设为 V₁=1.0∠0° pu，作为电压参考点），承担平衡系统功率损耗的角色；

• PQ 节点（母线 2）：注入有功功率 P₂、无功功率 Q₂已知（由负荷或电源决定），需求解电压幅值 V₂和相角 θ₂；

• 线路参数：线路阻抗 Z=R+jX（或导纳 Y=G+jB=1/Z，B 为线路电纳，忽略时 Y=G+j0）。

2.1.2 节点导纳矩阵（Y 矩阵）

两节点系统的节点导纳矩阵为 2×2 矩阵，核心是描述节点间的电气连接关系：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%---------Initial settings-----------

clc;

clear;

close all

Convergence_Tolerance=1e-6; %Newton Raphon Convergence Tolerance

disp(['Convergence Tolerance, Ep:',num2str(Convergence_Tolerance)]);

%-----------------Node, tributary>

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌈电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电

🌈 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP