潮流计算程序————电力网络的节点编号优化（Tinney-1编号）(Python语言描述)

在电力系统计算中，最常用的稀疏矩阵的节点优化编号方法是Tinney提出的三种方法，其实现的复杂程度和最终的编号效果各不相同

Tinney W F,Walker J W. Direct solutions of sparse network equations by optimally ordered triangular factorization. Proc. of the IEEE. Nov.1967,55(11):1801～1809

Tinney-1编号

这种方法又称为静态优化法。在编号以前，首先统计电力网络各节点的出线支路数，然后，按出线支路数由少到多的节点顺序编号，当有n个节点的出线支路数相同时，则可以按任意次序对这n个节点进行编号。
这种编号方法的根据是，在导纳矩阵中，出线支路数最少的节点所对应的行中非零元素也最少，因此在消去过程中产生注入元素的可能性也比较小。这种方法非常简单，适用于接线方式比较简单，即环路较少的电力网络。

import numpy as np


def tinney_1(id):
    it = np.mat(np.zeros((1, len(id))))
    flag = np.mat(np.zeros((1, len(id))))
    k = 1
    newnum = 0
    while 1:
        have = 0
        for i in range(len(id)):
            if flag[0, i] == 0:
                have = 1
                if id[i] < k:
                    newnum = newnum + 1
                    it[0, i] = newnum
                    flag[0, i] = 1
        if have == 0:
            break
        k = k+1
    return it

电力网络节点编号的例子

电力网络各节点的出现表

以这个网络作为例子，

print('静态优化法的节点编号优化结果：')
print(tinney_1([4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 6]))