两机五节点网络潮流计算方法牛拉法和pq法电力系统稳态分析课程设计报告书.doc 本文档主要介绍了电力系统稳态分析中的潮流计算方法，包括牛顿-拉夫逊法和P-Q分解法两种方法。这些方法广泛应用于电力系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究中，用于计算电力系统的稳态运行情况。 潮流计算是研究电力系统稳态运行情况的一种计算，是根据给定的运行条件与系统接线情况确定整个电力系统各个部分的运行状态，如各母线的电压、各元件中流过的功率、系统的功率损耗等等。潮流计算是电力系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究中不可或缺的一部分。 牛顿-拉夫逊法是一种常用的潮流计算方法，它具有快速收敛的优点，能够快速计算出电力系统的稳态运行情况。然而，牛顿-拉夫逊法也存在一些缺点，如每次迭代的计算量和所需的存量较大。 P-Q分解法是为了改进牛顿-拉夫逊法在存占用量与计算速度方面的不足，根据电力系统实际运行状态的物理特点，对极坐标形式的牛顿- 拉夫逊法修正方程式进行了合理的简化。P-Q分解法无论在存占用量还是计算速度方面都比牛顿-拉夫逊法有较大的改进，是目前计算速度最快的潮流算法。 MATLAB 是一种交互式、面向对象的程序设计语言，广泛应用于工业界与学术界，主要用于矩阵运算，同时在数值分析、自动控制模拟、数字信号处理、动态分析、绘图等方面也具有强大的功能。在本文档中，我们使用 MATLAB 设计程序，来实现牛顿-拉夫逊法和P-Q分解法的潮流计算。 本文档的目的是为了设计一个电力系统稳态分析的课程设计报告书，通过对牛顿-拉夫逊法和P-Q分解法的研究和比较，来提高电力系统稳态分析的计算速度和精度，为电力系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究提供了有力的支持。 本文档为电力系统稳态分析中的潮流计算方法提供了一个详细的研究报告，涵盖了牛顿-拉夫逊法和P-Q分解法两种方法的原理、优缺点、应用领域等方面的内容，为电力系统规划设计和现有电力系统运行方式的研究提供了有力的参考价值。

（1）本学期学习的图像处理和机器视觉课程内容主要有（请根据实际完成情况填写）： 第1章的主要内容是介绍计算机视觉就是要让机器像人一样具有视觉感知能力，如图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等 第2章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 第3章的主要内容是介绍实时图像采集、利用在现代多媒体技术中占有重要的地位。 ### 图像处理和机器视觉课程设计报告知识点梳理 #### 第1章：计算机视觉概论 - **计算机视觉定义**：让机器具备人类视觉感知能力，理解图像内容。 - **核心任务**：包括图像分类、目标检测、图像分割、三维视觉、目标跟踪等。 - **图像分类**：识别图像中的对象类别。 - **目标检测**：定位图像或视频中的对象，并进行分类。 - **图像分割**：将图像划分为多个部分，每个部分代表一个对象或区域。 - **三维视觉**：从二维图像中恢复三维结构。 - **目标跟踪**：跟踪视频序列中对象的位置变化。 #### 第2章：实时图像采集技术 - **实时图像采集**：获取连续的图像流，用于后续处理。 - **现代多媒体技术**：实时图像采集在视频监控、在线教育、虚拟现实等领域的重要性。 - **关键技术**：高速摄像头、图像传感器、数据传输协议等。 #### 第3章：实时图像采集的应用案例 - **应用场景**：进一步探讨实时图像采集在不同领域的应用实例。 - **挑战与解决方案**：针对实时性的需求，如何优化算法以提高效率。 #### 第4章：HaiShoKu—图像颜色板生成工具 - **HaiShoKu功能**：自动提取图像的主要颜色和配色方案。 - **应用场景**：网页设计、UI界面设计、艺术创作等。 - **操作流程**：导入图片，选择颜色提取模式，生成调色板。 #### 第5章：计算机图像学中的仿射变换 - **仿射变换定义**：一种保持平行线不变的几何变换。 - **应用场景**：图像缩放、旋转、倾斜等操作。 - **数学原理**：通过矩阵运算实现图像的变换。 - **代码实现**：使用Python的OpenCV库进行仿射变换操作。 #### 第6章：Python中的图像平滑方法 - **中值滤波**：去除椒盐噪声的有效方法。 - **双边滤波**：保留边缘的同时平滑图像，适用于模糊处理。 - **比较分析**：讨论两种方法的优缺点及适用场景。 #### 第7章：图像分割技术 - **图像分割意义**：将图像划分为有意义的区域，便于后续分析。 - **常用算法**：阈值分割、区域生长、分水岭算法等。 - **评估指标**：准确率、召回率、F1分数等。 #### 第8章：使用PIL进行基本图像操作 - **PIL简介**：Python Imaging Library，用于图像处理的库。 - **基本操作**：裁剪、缩放、旋转、颜色调整等。 - **代码示例**：展示如何使用PIL库对图像进行简单编辑。 #### 第9章：基于特征的图像配准方法 - **图像配准**：将多张图像对齐到同一坐标系下的过程。 - **特征提取**：SIFT、SURF、ORB等算法用于关键点检测和描述。 - **匹配与融合**：寻找最佳匹配点，将图像融合在一起。 #### 第10章：Python实现LBP纹理提取 - **LBP定义**：局部二值模式，用于纹理描述。 - **实现步骤**：计算像素周围邻域的二值模式，统计频率分布。 - **应用案例**：物体识别、纹理分类等。 通过以上章节的学习，我们可以深入了解图像处理和机器视觉的基础理论与实践技术，为今后的研究和开发工作打下坚实的基础。这些知识点不仅涵盖了理论层面的讲解，还提供了具体的编程实现案例，有助于学生全面掌握图像处理和机器视觉的相关技能。

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数据库课程设计报告（人事管理系统） 一、题目分析： 人事管理系统是企、事业单位常见的计算机信息管理系统。它的主要任务是对各种人事信息进行日常的信息管理，如人员信息的输入、查询、修改、增加、删除，迅速准确地完成各种人员信息的统计计算和汇总，快速打印出报表。在建立与实现人事管理系统时，进行了功能划分，能够由数据库管理系统完成的功能应尽可能由数据库管理系统守成，充分发挥数据库管理系统高效、完全、可靠、便捷的性能，减少编程人员的工作量。 二、设计分析： 1. 数据表的设计： （1）基本信息表： * 员工编号(char, 8)：主键 * 姓名(char, 8)：Not null * 性别(char, 2)：null * 籍贯(char, 10)：null * 年龄(int)：null * 学历(char, 20)：null * 婚姻状况(char, 20)：null * 部门(char, 4)：null * 职称(char, 12)：null * 身份证号(Varchar, 50)：null * 婚姻状况(Char, 20)：null （2）基本部门表： * 部门编号(char, 4)：主键 * 部门名称(char, 20)：null * 部门负责人(char, 8)：null * 部门人数(int, 4)：null （3）职工工资表： * 员工编号(char, 8)：主键、外键 * 部门编号(char, 4)：外键 * 基本工资(numeric, 5, 8, 2)：null * 奖金(numeric, 5, 8, 2)：null 2. ER 图设计： * 员工编号 * 姓名 * 性别 * 籍贯 * 年龄 * 学历 * 婚姻状况 * 部门 * 职称 * 参加工作时间 * 岗位 * 工资 * 身份证号 * 电话号码 * 备注 * 部门 + 部门编号 + 部门名称 + 部门负责人 + 部门人数 + 职员编号 + 职工工资编号 + 姓名 + 工资 + 奖金 + 部门姓名 + 身份证号 + 电话 + 部门编号 + 部门名称 + 编号 + 姓名 3. ER 图转换成关系模式： （1）基本信息： * 编号 * 姓名 * 性别 * 籍贯 * 年龄 * 学历 * 婚姻状况 * 部门 * 职称 * 参加工作时间 * 岗位 * 工资 * 身份证号 * 电话号码 * 备注 （2）职工部门： * 部门编号 * 部门名称 * 职工总数 * 部门负责人 * 所有职工编号 （3）职工工资表： * 编号 * 姓名 * 工资 * 奖金 （4）人事管理： * 编号 * 部门编号 * 姓名 三、创建人事管理系统（数据库部分） 1. 创建数据库： （1）创建数据库的实现： Create database 人事管理系统 on primary ( name=人事管理系统, filename='G:\数据库\人事管理系统.mdf', size=5, maxsize=100, filegrowth=10% ) log on ( name=人事信息管理系统, filename='G:\数据库\人事管理系统.ldf', size=3, maxsize=100, filegrowth=5 ) （2）创建数据库： use 人事管理系统 2. 创建基本数据表： （1）创建数据表的实现： Create table 基本职工信息表 ( 姓名 varchar(20), 编号 char(8), 性别 char(8), 籍贯 char(10), 年龄 int, 学历 varchar(20), 婚姻状况 varchar(20), 部门 varchar(20), 职称 varchar(20), 参加工作时间 char(10), 岗位 varchar(30) )

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