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基于GPU的电力系统静态安全评估的研究

发布时间:2017-10-10 06:02

  本文关键词:基于GPU的电力系统静态安全评估的研究


  更多相关文章: GPU计算 静态安全分析 潮流计算 分块矩阵 并行编程


【摘要】:在电力学科中,静态安全分析技术是保证电网稳定运行的一项关键技术,由于包含非常庞大的计算量,所以通常需要借助于高性能计算机帮助计算。而在经典的计算机架构下计算机的计算能力难以保证其业务的实时性。随着GPU技术的不断发展,NVIDIA公司推出的CUDA架构让GPU在通用计算领域越来越普及,由于GPU在硬件上的特点,拥有良好并行计算能力,能很好应对需要大规模计算量的场景。在静态安全分析系统中引入GPU来加速系统的运行,可以迅速得到计算结果,并可以解决在更大规模的电网上进行静态安全分析速度过慢的问题。电力系统静态安全分析的本质是进行多次开断潮流计算,而潮流计算的本质是求解稀疏非线性方程组。求解非线性方程组通常需要复杂度很高的迭代才能收敛,GPU并不擅长于做迭代运算。研究降低迭代层数,保持代码的高度并行性的方法,并选择将合适的任务分配给GPU计算来达到较高效率。结合静态安全分析算法的特性和GPU硬件的特点,选择适合于GPU上进行计算的静态安全分析方法,并提出了一种将稀疏矩阵分块并拆分为小矩阵的方法,通过合并访问的方式优化小维度矩阵运算。因为单GPU的运算能力和存储空间有限,所以拓展了在多GPU上进行计算的解决方法。选取多线程静态安全分析方法在CPU上的实现程序进行对比,系统基于GPU在静态安全分析上的速度可提高70%甚至更多。而这种优化的思想并不仅限于在静态安全分析这一个应用场景中,可以推广到其他具有相似计算特点的高性能计算领域,具有普遍意义。
【关键词】:GPU计算 静态安全分析 潮流计算 分块矩阵 并行编程
【学位授予单位】:华中科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TM712
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-8
  • 1 绪论8-17
  • 1.1 研究背景及意义8-9
  • 1.2 国内外研究现状9-14
  • 1.3 研究内容14-15
  • 1.4 文章组织结构15-17
  • 2 基于GPU的静态安全分析系统设计17-29
  • 2.1 前言17
  • 2.2 基于GPU的潮流计算的算法17-21
  • 2.3 基于GPU的静态安全分析法的算法21-23
  • 2.4 基于GPU的静态安全分析系统架构与模块设计23-27
  • 2.5 本章小结27-29
  • 3 基于GPU的静态安全分析系统优化29-43
  • 3.1 基于GPU的矩阵操作优化29-33
  • 3.2 矩阵操作的访存优化33-39
  • 3.3 多GPU集群方案39-41
  • 3.4 本章小结41-43
  • 4 测试和分析43-50
  • 4.1 实验环境和测试方法43-44
  • 4.2 小维度矩阵运算优化测试44-46
  • 4.3 静态安全分析性能测试与分析46-48
  • 4.4 多GPU集群计算测试48
  • 4.5 本章小结48-50
  • 5 总结与展望50-52
  • 致谢52-54
  • 参考文献54-58
  • 附录1攻读学位期间参与的项目58

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本文编号:1004694

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