基于GPU加速的大電網(wǎng)N-1故障掃描批量計算方法
發(fā)布時間：2021-02-04 08:16
隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大,從各種可能的設備開斷情況中篩選出嚴重故障集成為N-1安全校驗的重要耗時部分。為了加速大電網(wǎng)N-1安全校驗的故障篩選,提出了一種基于中央處理器-圖形處理器（CPU-GPU）異構計算框架的實時N-1故障掃描批量計算方法�？紤]到不同工況下的計算存在粗粒度并行性,進一步挖掘計算中的細粒度并行性是提高計算效率的有效途徑。提出了同時考慮斷線故障和發(fā)電機開斷故障這2種預想事故下的細粒度并行計算方法,并設計了關鍵計算步驟的核函數(shù)。增加考慮了網(wǎng)絡拓撲中的移相器,使得計算精度更高,通過與IEEE標準算例和歐洲真實電網(wǎng)算例對比,驗證了各工況下批量計算方法的正確性,并取得了顯著的加速效果。
【文章來源】：電力自動化設備. 2020,40(08)北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
圖1 雙層并行算法架構
以下2種情形將導致等效功率注入列向量Pdc發(fā)生改變：(1)斷線支路中含有移相器；(2)發(fā)電機開斷故障。創(chuàng)建m+s個線程，前m個線程處理斷線故障，后s個線程處理發(fā)電機開斷故障。針對情形(1)，假設支路ij開斷，根據(jù)上文分析Pdc中節(jié)點i對應元素和節(jié)點j對應元素將發(fā)生改變，節(jié)點i處修改變量表示為ΔPidc=-θshift(ij)/(kijxij)，節(jié)點j處修改變量與節(jié)點i處修改變量互為相反數(shù)，即ΔPjdc=-ΔPidc，若支路中不含移相器，則θshift(ij)=0；針對情形(2)，假設節(jié)點a處的發(fā)電機開斷，節(jié)點a處的注入功率將發(fā)生改變，進而改變Padc。圖2為潮流方程右端項的并行計算過程。圖中，i(1)和j(1)分別為支路1對應的流出和流入節(jié)點；a(1)為發(fā)電機1對應的節(jié)點編號；(Pdci(1))1為場景1中的向量Pdc中節(jié)點i(1)對應的元素，其余同理。當線程編號索引小于m時，由線程編號索引到斷線支路編號，根據(jù)對應的支路編號將等效功率注入列向量的第i個元素和第j個元素進行修改；當線程編號索引為m到m+s時，由發(fā)電機編號索引對應的節(jié)點編號，對節(jié)點注入功率進行修改。上述設計過程中不同的計算指令將分配到不同的線程束中，GPU并行處理此類運算，且并行度很高。
直流潮流模型平衡節(jié)點的相角為0，因此，對于2.5節(jié)中求得的電壓相角向量，需要在平衡節(jié)點的位置加零元素，其核函數(shù)設計思路如圖3所示。偽代碼見附錄A中表A2，令x為2.5節(jié)求得的電壓相角向量數(shù)組，新數(shù)組用x1表示。創(chuàng)建包含(m+s)×(n+1)個元素的一維數(shù)組，采用cudaMemset函數(shù)將其全部置0；然后創(chuàng)建(m+s)×n個線程，每個線程處理1個元素。CUDA異構平臺采用單指令多線程架構管理和執(zhí)行線程，每32個線程為1個線程束，線程束中所有線程同時執(zhí)行相同的指令，由于線程并不能根據(jù)批量處理規(guī)模完美分配，此處對線程編號設置判斷條件如下：編號小于(m+s)×n的線程執(zhí)行任務，多余的線程被過濾。此時，同1個線程束中依然執(zhí)行相同的指令，不會導致線程束的分支，保持很高的并行性。同時上述算法中內(nèi)存連續(xù)讀取，保證同一線程束下內(nèi)存的合并訪問，使算法具有高效性。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]電力系統(tǒng)靜態(tài)安全最優(yōu)潮流并行計算方法[J]. 陽育德,陶琢,劉輝,覃智君. 電力自動化設備. 2019(01)
[2]一種GPU-CPU異構運算框架加速的實時N-1交流潮流計算方法[J]. 唐坤杰,董樹鋒,宋永華. 中國電機工程學報. 2018(15)
[3]匹配GPU編程架構的直流故障篩選算法設計[J]. 溫柏堅,謝恩彥,劉明波. 電力自動化設備. 2017(05)
[4]基于網(wǎng)絡分塊算法的靜態(tài)安全快速計算方法[J]. 王方雨,劉文穎,田浩,梁琛,鄭晶晶. 電力自動化設備. 2017(04)
[5]電力系統(tǒng)靜態(tài)安全混合控制方法[J]. 傅旭. 電力自動化設備. 2017(01)
[6]基于補償法的預防性靜態(tài)安全控制[J]. 陽育德,馮彥維,韋化. 電力自動化設備. 2015(12)
[7]一種求解機組組合問題的內(nèi)點半定規(guī)劃GPU并行算法[J]. 張寧宇,高山,趙欣. 電力自動化設備. 2013(07)
[8]基于并行計算和數(shù)據(jù)復用的快速靜態(tài)安全校核技術[J]. 李峰,李虎成,於益軍,馮樹海. 電力系統(tǒng)自動化. 2013(14)
本文編號：3018019
【文章來源】：電力自動化設備. 2020,40(08)北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
圖1 雙層并行算法架構
以下2種情形將導致等效功率注入列向量Pdc發(fā)生改變：(1)斷線支路中含有移相器；(2)發(fā)電機開斷故障。創(chuàng)建m+s個線程，前m個線程處理斷線故障，后s個線程處理發(fā)電機開斷故障。針對情形(1)，假設支路ij開斷，根據(jù)上文分析Pdc中節(jié)點i對應元素和節(jié)點j對應元素將發(fā)生改變，節(jié)點i處修改變量表示為ΔPidc=-θshift(ij)/(kijxij)，節(jié)點j處修改變量與節(jié)點i處修改變量互為相反數(shù)，即ΔPjdc=-ΔPidc，若支路中不含移相器，則θshift(ij)=0；針對情形(2)，假設節(jié)點a處的發(fā)電機開斷，節(jié)點a處的注入功率將發(fā)生改變，進而改變Padc。圖2為潮流方程右端項的并行計算過程。圖中，i(1)和j(1)分別為支路1對應的流出和流入節(jié)點；a(1)為發(fā)電機1對應的節(jié)點編號；(Pdci(1))1為場景1中的向量Pdc中節(jié)點i(1)對應的元素，其余同理。當線程編號索引小于m時，由線程編號索引到斷線支路編號，根據(jù)對應的支路編號將等效功率注入列向量的第i個元素和第j個元素進行修改；當線程編號索引為m到m+s時，由發(fā)電機編號索引對應的節(jié)點編號，對節(jié)點注入功率進行修改。上述設計過程中不同的計算指令將分配到不同的線程束中，GPU并行處理此類運算，且并行度很高。
直流潮流模型平衡節(jié)點的相角為0，因此，對于2.5節(jié)中求得的電壓相角向量，需要在平衡節(jié)點的位置加零元素，其核函數(shù)設計思路如圖3所示。偽代碼見附錄A中表A2，令x為2.5節(jié)求得的電壓相角向量數(shù)組，新數(shù)組用x1表示。創(chuàng)建包含(m+s)×(n+1)個元素的一維數(shù)組，采用cudaMemset函數(shù)將其全部置0；然后創(chuàng)建(m+s)×n個線程，每個線程處理1個元素。CUDA異構平臺采用單指令多線程架構管理和執(zhí)行線程，每32個線程為1個線程束，線程束中所有線程同時執(zhí)行相同的指令，由于線程并不能根據(jù)批量處理規(guī)模完美分配，此處對線程編號設置判斷條件如下：編號小于(m+s)×n的線程執(zhí)行任務，多余的線程被過濾。此時，同1個線程束中依然執(zhí)行相同的指令，不會導致線程束的分支，保持很高的并行性。同時上述算法中內(nèi)存連續(xù)讀取，保證同一線程束下內(nèi)存的合并訪問，使算法具有高效性。
【參考文獻】：
期刊論文
[1]電力系統(tǒng)靜態(tài)安全最優(yōu)潮流并行計算方法[J]. 陽育德,陶琢,劉輝,覃智君. 電力自動化設備. 2019(01)
[2]一種GPU-CPU異構運算框架加速的實時N-1交流潮流計算方法[J]. 唐坤杰,董樹鋒,宋永華. 中國電機工程學報. 2018(15)
[3]匹配GPU編程架構的直流故障篩選算法設計[J]. 溫柏堅,謝恩彥,劉明波. 電力自動化設備. 2017(05)
[4]基于網(wǎng)絡分塊算法的靜態(tài)安全快速計算方法[J]. 王方雨,劉文穎,田浩,梁琛,鄭晶晶. 電力自動化設備. 2017(04)
[5]電力系統(tǒng)靜態(tài)安全混合控制方法[J]. 傅旭. 電力自動化設備. 2017(01)
[6]基于補償法的預防性靜態(tài)安全控制[J]. 陽育德,馮彥維,韋化. 電力自動化設備. 2015(12)
[7]一種求解機組組合問題的內(nèi)點半定規(guī)劃GPU并行算法[J]. 張寧宇,高山,趙欣. 電力自動化設備. 2013(07)
[8]基于并行計算和數(shù)據(jù)復用的快速靜態(tài)安全校核技術[J]. 李峰,李虎成,於益軍,馮樹海. 電力系統(tǒng)自動化. 2013(14)
本文編號：3018019
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