连续潮流计算是电力系统静态稳定分析的重要工具，主要用于研究系统在负荷增长或发电出力变化情况下的电压稳定性。传统的连续潮流计算方法在处理大规模电力系统时存在计算效率低、收敛性差等问题。近年来，随着智能电网的发展和可再生能源的大规模并网，电力系统运行工况更加复杂，对连续潮流算法的鲁棒性和计算速度提出了更高要求。针对这些问题，当前的研究主要集中在以下几个方面的改进：1.参数化方法的优化，如改进的局部参数化技术和自适应步长控制策略；2.非线性方程求解算法的改进，如结合同伦延拓法、预测-校正技术等；3.并行计算和分布式算法的应用，以提高大规模系统的计算效率；4.人工智能方法的引入，如机器学习辅助的初值估计和收敛性判断。本文针对连续潮流计算的关键技术问题，提出了一种改进算法，通过优化参数化策略和校正环节，提高了算法的收敛性和计算效率。仿真结果表明，所提方法在IEEE标准系统和实际电网中均表现出良好的性能，为电力系统电压稳定性分析提供了更有效的工具。
