在电力系统潮流计算刚刚开始发展时，高斯--赛德尔迭代法被广泛地运用来进行潮流计算。随后，随着电力系统的复杂化，牛顿--拉夫逊法和PQ分解法开始出现，逐步替代高斯法占据了主要的地位。随着人工智能理论的发展，遗传算法、人工神经网络、模糊算法也逐渐被引入了潮流计算之中[10]。84125

高斯赛德尔法，简称导纳法，原理比较简单，同时要求的数字计算机内存量也比较小，能够很好地适应当时电子数字计算机制造水平和电力系统理论水平。但收敛性比较差，导致迭代次数随着系统规模变大而急剧上升容易出现不收敛的情况。由于高斯赛德尔的局限性，20世纪60年代初，随着计算机内存速度发生巨大进步，阻抗法随之出现，解决了高斯法无法解决的一些潮流计算，曾为电力系统作出了巨大贡献。而后，因为阻抗法每次迭代的运算量很大，占用内存大，出现了克服其缺点的牛顿拉夫逊法，即本文介绍的重点。牛拉法在收敛性、内存性、速度方面都超越了之前的算法成为主流的潮流计算方法。

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