In literature (e.g. in [4], [5] and

In literature (e.g. in [4], [5] and [6]), the Newton-Raphson method is well described and fully
understood. However, not enough space is given to handle the numerical instability. Several different
approaches can be applied to improve its numerical behaviour. Possible algorithms to find suboptimal
value of a relaxation factor for state variable update are introduced in [1] and [2] by Heckmann et al.
and by Koh, Ryu and Fujiwara, respectively. Tate in [9] calls attention to fractal behaviour of the load
flow analysis using the Newton-Raphson method and gives detailed advices, such as r/x ratio
modifications, state update truncations and one-shot fast-decoupled method, to avoid possible
divergence or convergence to non-physical load flow solutions. Several different procedures using
second Taylor series expansion, Jacobian adjustments and Levenberg-Marquardt method are
introduced in [3]. Schmidt in [8] offers several changes in input data files of tested power systems,
which may lead to better numerical stability and convergence.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในวรรณคดี (เช่นใน [4], [5] และ [6]), วิธีการนิวตัน-Raphson มีอธิบายไว้ดีและเข้าใจ อย่างไรก็ตาม เนื้อที่ว่างไม่เพียงพอจะให้จัดการความไม่แน่นอนเป็นตัวเลข หลายแตกต่างกันสามารถใช้วิธีการปรับปรุงพฤติกรรมของตัวเลข อัลกอริทึมสามารถหาสภาพค่าตัวผ่อนคลายปรับปรุงแปรรัฐจะเปิดตัวใน [1] และ [2] โดย Heckmann et alและเกาะ Ryu และฟุจิ วะ ตามลำดับ เทใน [9] เรียกความสนใจพฤติกรรมแฟร็กทัลของโหลดการวิเคราะห์การไหลนิวตัน-Raphson วิธีการและให้รายละเอียดใบแจ้ง เช่น r / x อัตราการใช้ปรับปรุงแก้ไข รัฐ truncations และ one-shot decoupled เร็ววิธี หลีกเลี่ยงไปได้divergence หรือบรรจบกันเพื่อแก้ปัญหากระแสโหลดไม่ หลายขั้นตอนแตกต่างกันโดยใช้ขยายชุดข้อมูลที่สองเทย์เลอร์ ปรับปรุง Jacobian และวิธี Levenberg Marquardtแนะนำใน [3] Schmidt ใน [8] มีการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ ในแฟ้มข้อมูลการป้อนเข้าของพลังงานผ่านการทดสอบระบบซึ่งอาจจะดีขึ้นแทนความมั่นคงและบรรจบกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในวรรณคดี (เช่นใน [4], [5] และ [6]) วิธีนิวตันราฟสันอธิบายไว้อย่างดีและอย่างเต็มที่
เข้าใจ แต่พื้นที่ไม่เพียงพอที่จะได้รับการจัดการกับความไม่แน่นอนที่เป็นตัวเลข แตกต่างกันหลาย
วิธีสามารถนำไปใช้ในการปรับปรุงพฤติกรรมของตัวเลข ขั้นตอนวิธีการที่เป็นไปได้ที่จะหาด้อย
ค่าของปัจจัยการผ่อนคลายของรัฐปรับปรุงตัวแปรจะถูกนำมาใช้ใน [1] และ [2] โดย Heckmann และคณะ
และเกาะรและฟูจิวาระตามลำดับ ต่อมลูกหมากใน [9] เรียกความสนใจกับพฤติกรรมเศษส่วนของโหลด
การวิเคราะห์การไหลโดยใช้วิธีนิวตันราฟสันและให้คำแนะนำรายละเอียดเช่น R / x อัตราการ
ปรับเปลี่ยนปรับปรุง truncations รัฐและหนึ่งในวิธีการยิงอย่างรวดเร็วเนื่องเพื่อหลีกเลี่ยงความเป็นไปได้ที่
แตกต่าง หรือการบรรจบกันเพื่อแก้ปัญหาการไหลของโหลดที่ไม่ได้ทางกายภาพ ขั้นตอนที่แตกต่างกันโดยใช้
ชุดที่สองขยายตัวเทย์เลอร์, ปรับเปลี่ยนจาโคเบียนและวิธีการ Levenberg-Marquardt จะ
นำมาใช้ใน [3] ชมิดท์ใน [8] เสนอการเปลี่ยนแปลงหลายอย่างในการป้อนข้อมูลแฟ้มข้อมูลของระบบไฟฟ้ากำลังทดสอบ
ซึ่งอาจนำไปสู่ความมั่นคงที่เป็นตัวเลขที่ดีขึ้นและการบรรจบกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในวรรณคดี ( เช่น [ 4 ] , [ 5 ] และ [ 6 ] ) , นิวตันราฟสันอธิบายวิธีการเป็นอย่างดีและเต็ม
เข้าใจ อย่างไรก็ตาม พื้นที่ไม่เพียงพอก็ให้จัดการเสถียรภาพเชิงตัวเลข วิธีการที่แตกต่างกัน
หลายสามารถนำไปใช้ปรับปรุงพฤติกรรมเชิงตัวเลขของ ขั้นตอนวิธีหา suboptimal
เป็นไปได้ค่าของตัวประกอบผ่อนคลายสำหรับตัวแปรสถานะการปรับปรุงจะแนะนำใน [ 1 ] และ [ 2 ] โดย heckmann et al .
และเกาะริว และฟูจิวาระ ตามลำดับ เททใน [ 9 ] เรียกความสนใจกับพฤติกรรมเศษส่วนโหลด
การวิเคราะห์การไหลของการใช้วิธีและให้คำแนะนำรายละเอียดของนิวตันราฟสัน เช่น R / x การปรับเปลี่ยนอัตราส่วน
, รัฐปรับปรุง truncations และยิงเร็วแบบวิธี หลีกเลี่ยงที่สุด
ความแตกต่างกันทางกายภาพหรือไม่โหลดโฟลว์โซลูชั่น วิธีการที่แตกต่างกันหลายที่ใช้
การขยายอนุกรมเทย์เลอร์ที่สองและวิธีปรับจาโคเบียน levenberg มาร์คว
แนะนำ [ 3 ] ชมิดท์ใน [ 8 ] มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลไฟล์ทดสอบระบบพลังงานหลาย
ซึ่งอาจนำไปสู่เสถียรภาพเชิงตัวเลขและการลู่เข้าดีกว่า