【摘 要】
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电力系统的小干扰稳定分析对电网的安全稳定运行至关重要。随着电网规模的不断扩张,仿真计算量的不断增长,传统的串行算法很难满足电力系统实时仿真的需求,探究小干扰稳定特
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电力系统的小干扰稳定分析对电网的安全稳定运行至关重要。随着电网规模的不断扩张,仿真计算量的不断增长,传统的串行算法很难满足电力系统实时仿真的需求,探究小干扰稳定特征值计算的高性能实现具有很高的实用价值。利用多核CPU/众核GPU进行算法并行和稀疏计算是当前提升程序执行效率的主要手段。本文一方面研究了全特征值QR方法中的上Hessenberg约化部分的并行计算。通过算法分块将约化过程中的浮点数运算整合为高层次的BLAS运算,根据CPU和GPU的硬件特性进行任务划分,将其部署到CPU/GPU异构并行平台上,并最终应用到了大规模电力系统小干扰稳定全特征值分析之中。仿真结果表明,基于CPU/GPU异构的分块算法相比于多核CPU并行,获得了高达5倍的加速比。包含本文所提方法的全特征值计算的整体速度获得了明显提升,提高了QR方法在大规模电力系统仿真计算中的适用性。本文还对部分特征值计算中的求解稀疏线性方程组的多波前方法适用性进行了评估。多波前方法的计算效率很大程度上依赖于波前矩阵规模,波前规模又由电力网络的树宽决定。本文提出了一种估算电力网络树宽的树宽逼近方法,并将其推广应用到了潮流计算和小干扰稳定计算之中,仿真结果表明了本文所提树宽逼近方法的准确性和有效性。进一步的仿真结果表明,电力系统低树宽的特性限制了多波前方法的效率,只有当波前规模足够大时,多波前方法才能发挥其加速效果。
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