Convergence Analysis of Newton-Raphson Method in Feasible Power-Flow for DC Network
Convergence Analysis of Newton-Raphson Method in Feasible Power-Flow for DC Network
复制标题
直流网络可行潮流牛顿-拉夫森法的收敛性分析
DOI：
10.1109/tpwrs.2020.2986706
复制
发表时间：
2020-09
影响因子：
6.6
通讯作者：
Peng Wang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhangjie Liu;Xin Zhang;Mei Su;Yao Sun;Hua Han;Peng Wang
牛顿-拉夫森(NR)方法是求解非线性方程组的有力工具。然而，这种方法的一个众所周知的缺点是，为了保证其收敛，必须选择足够接近真解的初始迭代值。Kantorovich定理实际上是唯一已知的NR方法收敛的充分条件，并且给出了非常保守的界。本文分析了该方法在直流网络可行潮流中的收敛问题，得到了一个显式的收敛条件。与已有结果相比，所提出的收敛条件更简洁，保守性更小。此外，根据所提出的条件，可以很容易地设置迭代的初始值，以保证NR方法的收敛。案例分析验证了本文分析的正确性。
The Newton-Raphson (NR) method is a powerful tool in nonlinear equations. However, a well-known disadvantage of this method is that the initial iteration value must be chosen sufficiently close to a true solution in order to guarantee its convergence. The Kantorovich theorem is virtually the only known sufficiency condition for convergence of NR method, and gives very conservative bounds. This letter analyzes the convergence of the NR method in feasible power-flow for direct-current (DC) network, and an explicit convergence condition is obtained. Comparing with the existing results, the proposed convergence condition is more concise and less conservative. Moreover, according to the proposed condition, one can easily set the initial iteration value to guarantee the convergence of the NR method. Case studies verify the correctness of the presented analysis.
登录
查看更多内容
影响因子：
9.6
作者：
Zhangjie Liu;Ruisong Liu;Xin Zhang;Mei Su;Yao Sun;Hua Han;Peng Wang
通讯作者：
Peng Wang
影响因子：
6.6
作者：
S. Sanchez;A. Garcés;Gilbert Bergna-Diaz;E. Tedeschi
通讯作者：
S. Sanchez;A. Garcés;Gilbert Bergna-Diaz;E. Tedeschi
影响因子：
9.6
作者：
M. Su;Zhangjie Liu;Yao Sun;Hua Han;Xiaochao Hou
通讯作者：
M. Su;Zhangjie Liu;Yao Sun;Hua Han;Xiaochao Hou
影响因子：
6.6
作者：
Garces, Alejandro
通讯作者：
Garces, Alejandro
影响因子：
6.6
作者：
F. Milano
通讯作者：
F. Milano