内容概要：本文介绍了一个基于VMD-NRBO-Transformer-TCN的多变量时间序列光伏功率预测项目。通过变分模态分解（VMD）对原始光伏数据进行去噪和多尺度分解，提取平稳子信号；结合Transformer的自注意力机制捕获长距离依赖关系，利用时序卷积网络（TCN）提取局部时序特征；并引入牛顿-拉夫逊优化算法（NRBO）对模型超参数进行高效优化，提升训练速度与预测精度。整体模型实现了对复杂、非线性、多变量光伏功率数据的高精度预测，具备良好的鲁棒性与稳定性。文中还提供了部分Python代码示例，涵盖VMD实现和Transformer-TCN网络结构定义。; 适合人群：具备一定机器学习与深度学习基础，从事新能源预测、时间序列建模或智能电网相关研究的研究生、科研人员及工程技术人员；熟悉Python和PyTorch框架者更佳； 使用场景及目标：①应用于光伏发电系统的短期与中期功率预测，支持电网调度与储能管理；②作为多变量时间序列预测的高级案例，用于研究VMD、Transformer、TCN融合模型的设计与优化方法；③探索NRBO等数值优化算法在深度学习超参数调优中的实际应用； 阅读建议：建议读者结合代码与模型架构图逐步理解各模块功能，重点掌握VMD信号分解、Transformer与TCN的特征融合机制以及NRBO优化策略的集成方式，可自行复现模型并在真实光伏数据集上验证性能。

在电力系统分析中，潮流计算是一项基础且重要的任务，它用于确定电力网络中各节点电压和支路电流的稳态值。"直角坐标的牛顿拉夫逊潮流计算C程序"是实现这一功能的一种软件工具，它基于牛顿法进行求解。牛顿法是一种迭代算法，广泛应用于非线性方程组的求解，这里主要用于解决电力系统的非线性平衡方程。 牛顿拉夫逊方法的核心思想是通过线性化系统方程来逼近实际的非线性问题。在电力系统中，平衡方程包括KCL（基尔霍夫电流定律）和KVL（基尔霍夫电压定律）。在直角坐标系下，这些方程通常表示为节点电压和支路电流的关系。在每次迭代中，牛顿法都会计算出一个改正向量，用以更新节点电压的估计值，直到达到预设的收敛标准。 程序中的"牛顿法潮流计算程序.cpp"很可能是实现这个算法的源代码。它可能包含了以下关键步骤： 1. 初始化：设定初始电压或功率注入值。 2. 建立雅可比矩阵：这是系统方程的导数，反映了电压变化对电流和功率的影响。 3. 矩阵求解：计算改正向量，即雅可比矩阵的逆乘以误差向量（实际功率与预测功率之差）。 4. 更新节点电压：根据改正向量更新节点电压的估计值。 5. 检查收敛：比较新旧电压的差异，若满足收敛条件则停止迭代，否则返回步骤2。 "6.txt"可能是一个包含六节点系统的数据文件，用于测试程序的正确性。数据文件通常包括节点的电压参考值、发电机的有功和无功功率、负荷的功率需求等信息。 "jiedianshuju.txt"可能是节点数据的文本文件，列出节点的详细信息，如节点类型（PQ节点、PV节点或slack节点）、节点电压和功率注入值等。 在实际应用中，牛顿拉夫逊方法具有较高的计算效率，但可能会遇到病态雅可比矩阵导致的收敛问题。因此，实际的潮流计算程序可能还会包含一些改进策略，如打孔技术、雅可比矩阵的松弛或预处理等，以提高算法的稳定性和效率。 总的来说，这个C程序提供了对电力系统潮流计算的一种实用实现，结合何仰赞教授的五节点算例，可以深入理解和学习牛顿拉夫逊方法在电力系统中的应用。通过阅读和分析源代码，不仅可以理解牛顿法的基本原理，还能掌握如何将其应用于实际工程问题中。

以某文献中13节点电力系统为算例，参数和网络拓扑已知，利用牛拉法计算稳态潮流

本程序的功能是用牛顿拉夫逊法进行潮流计算

基于牛顿拉夫逊法潮流计算的matlab实验报告定稿-毕业论文.doc

牛顿拉夫逊法潮流计算

电力系统雅各比行列式计算,牛顿---拉夫逊进行潮流计算（c源程序） 可供参考 (power system Jacoby determinant, the Newton-Raphson for flow calculation (c source))

电力系统课程设计-极坐标表示的牛顿拉夫逊法潮流计算程序设计

可直接用于课设或者毕设，word文件是原理，非常清楚，代码每一行都有注释

牛顿拉夫逊法计算潮流，可得到节点电压和支路潮流