基于道路树分层的大电网潮流并行算法及其GPU优化实现
本文选题：潮流计算 + 并行计算 ； 参考：《电力系统自动化》2014年22期
【摘要】：针对大规模电网分析及能量管理系统对快速潮流计算的需求,提出了一种适于图形处理器(GPU)的基于道路树分层的稀疏矩阵直接分解算法,并结合该算法在GPU上实现了基于牛顿—拉夫逊法的潮流计算。为提高基于GPU的计算效率,首先在GPU上实现了潮流方程式右端项生成、雅可比矩阵生成、LU分解以及前推回代求解,减少了CPU和GPU之间的数据传输时间。其次,针对GPU中寄存器—缓存—显存多级存储架构,改进数据存储方式,减少了读取延迟。进一步,考虑GPU线程组织特点,优化任务分配,增加了计算并行度。最后,对比基于CPU的电力系统分析综合程序(PSASP)潮流计算模块,进行了数值仿真测试。结果表明,随着节点数的增加,所提出的程序计算优势越来越显著,算例规模达到43 602个节点时可获得5.172倍的加速比,验证了算法的有效性和实用性。
[Abstract]:In order to meet the requirement of fast power flow calculation in large-scale power network analysis and energy management system, a sparse matrix direct decomposition algorithm based on road tree layer is proposed for GPU.Combined with this algorithm, the power flow calculation based on Newton-Raphson method is realized on GPU.In order to improve the computational efficiency based on GPU, the right end term generation of power flow equation is realized on GPU, the Jacobian matrix generation LU decomposition and forward pushback solution are realized, and the data transmission time between CPU and GPU is reduced.Secondly, the data storage mode is improved to reduce the read delay for the register-cache-visual memory multistage storage architecture in GPU.Furthermore, considering the characteristics of GPU thread organization and optimizing task allocation, computational parallelism is increased.Finally, the power flow calculation module based on CPU is compared, and the numerical simulation test is carried out.The results show that with the increase of the number of nodes, the advantages of the proposed program are more and more obvious, and the speedup ratio of 5.172 times can be obtained when the calculation example size reaches 43,602 nodes, which verifies the validity and practicability of the algorithm.
【作者单位】： 中国电力科学研究院;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)资助项目(2013CB228203) 国家电网公司大电网重大专项资助项目(SGCC-MPLG001(001-031)-2012)~~
【分类号】：TM744
【参考文献】
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