power_flow_viz

power_flow_v5.html - 包括的潮流計算アルゴリズム比較プラットフォーム

📋 概要

power_flow_v5.htmlは、20種類以上の潮流計算アルゴリズムを実装し、性能比較とベンチマーク分析を行う包括的なプラットフォームです。研究用途と教育用途の両方に対応した高度な可視化機能を提供します。

🎯 主要機能

アルゴリズム実装（20+手法）

基本手法

高度な手法

数値解法バリエーション

性能分析機能

リアルタイム比較

統計的分析

🖥️ ユーザーインターフェース

コントロールパネル

[系統選択] [手法選択] [パラメータ設定] [実行制御]
  ↓          ↓          ↓           ↓
IEEE系統    全手法     収束判定    一括実行
カスタム    選択手法   最大反復    個別実行
ランダム    比較対象   初期値      リセット

可視化エリア

  1. メイン表示: リアルタイム収束カーブ
  2. 性能比較: バーチャート・散布図
  3. 詳細分析: 数値テーブル・統計情報
  4. 系統表示: ネットワーク図・母線状態

設定オプション

🔬 技術実装

数値計算エンジン

PowerFlowEngine クラス

class PowerFlowEngine {
    // 系統データ管理
    loadSystemData(systemType)
    buildYbus()
    
    // アルゴリズム実装
    newtonRaphsonPolar()
    newtonRaphsonRectangular() 
    fastDecoupledXB()
    gaussSeidel()
    levenbergMarquardt()
    // ... 他15+手法
    
    // 数値解析
    jacobianMatrix()
    luDecomposition()
    forwardBackwardSubstitution()
    convergenceCheck()
}

行列演算最適化

データ構造

系統データ形式

const powerSystem = {
    name: "IEEE-14",
    baseMVA: 100,
    bus: [
        {id: 1, type: 'slack', V: 1.06, theta: 0, PD: 0, QD: 0},
        {id: 2, type: 'PV', V: 1.045, theta: 0, PG: 40, PD: 21.7, QD: 12.7},
        // ...
    ],
    branch: [
        {from: 1, to: 2, R: 0.01938, X: 0.05917, B: 0.0528},
        // ...
    ],
    generator: [
        {bus: 1, PG: 232.4, QG: -16.9, Qmax: 10, Qmin: 0},
        // ...
    ]
};

結果データ構造

const results = {
    converged: boolean,
    iterations: number,
    executionTime: number,
    finalError: number,
    busVoltages: Array,
    branchFlows: Array,
    convergenceHistory: Array
};

可視化技術

Chart.js統合

カスタム描画

📊 ベンチマーク結果例

IEEE 14母線系統での典型的性能

手法 反復数 時間(ms) 精度 成功率
Newton-Raphson 4 15.2 1e-12 100%
Fast Decoupled 7 12.8 1e-10 99.8%
Gauss-Seidel 23 25.6 1e-8 95.2%
Levenberg-Marquardt 5 18.9 1e-12 100%

大規模系統での性能特性

🎓 教育的価値

学習シナリオ

初心者向け

  1. 基本手法比較: Newton vs Gauss-Seidel
  2. 収束特性理解: 二次収束vs一次収束
  3. パラメータ感度: 許容誤差の影響

中級者向け

  1. 高速化技法: Fast Decoupled法の原理
  2. 数値安定性: 条件数と収束性の関係
  3. 実用性評価: 計算速度vs解精度

上級者向け

  1. 先進手法: Holomorphic Embedding理論
  2. 最適化理論: Levenberg-Marquardt法
  3. 研究動向: 最新アルゴリズムの特徴

インタラクティブ学習

仮説検証学習

問題発見学習

🔧 カスタマイズ

アルゴリズム追加

新手法実装テンプレート

function customPowerFlow(Ybus, busData, tolerance) {
    // 初期化
    let V = initializeVoltages();
    let iteration = 0;
    
    // 反復ループ
    while (iteration < maxIterations) {
        // 電力ミスマッチ計算
        let mismatch = calculateMismatch(V, Ybus, busData);
        
        // 収束判定
        if (maxAbsolute(mismatch) < tolerance) {
            return {converged: true, V, iteration};
        }
        
        // 電圧更新（カスタムアルゴリズム）
        V = updateVoltages(V, mismatch, Ybus);
        iteration++;
    }
    
    return {converged: false, V, iteration};
}

系統データ拡張

独自系統の追加

const customSystem = {
    name: "Custom System",
    description: "ユーザー定義系統",
    baseMVA: 100,
    bus: [...],      // 母線データ
    branch: [...],   // 送電線データ
    generator: [...] // 発電機データ
};

addSystemToLibrary(customSystem);

可視化カスタマイズ

チャートオプション

🚀 将来拡張

計画中機能

  1. 機械学習統合: AI支援による収束予測
  2. 並列計算: Web Worker活用の高速化
  3. 3D可視化: WebGLベース空間表示
  4. クラウド連携: オンライン共有機能

研究応用

  1. アルゴリズム研究: 新手法のプロトタイピング
  2. 性能評価: 標準ベンチマーク提供
  3. 教育研究: 学習効果の定量評価
  4. 産業応用: 実系統での性能検証

📈 使用統計

パフォーマンス指標

対応環境

ファイル: power_flow_v5.html
作成日: 2024年12月30日
更新日: 2024年12月30日
バージョン: 5.0