基于GPU加速的大电网N-1故障扫描批量计算方法

发布时间：2021-02-04 08:16

　　随着电网规模的不断扩大,从各种可能的设备开断情况中筛选出严重故障集成为N-1安全校验的重要耗时部分。为了加速大电网N-1安全校验的故障筛选,提出了一种基于中央处理器-图形处理器（CPU-GPU）异构计算框架的实时N-1故障扫描批量计算方法。考虑到不同工况下的计算存在粗粒度并行性,进一步挖掘计算中的细粒度并行性是提高计算效率的有效途径。提出了同时考虑断线故障和发电机开断故障这2种预想事故下的细粒度并行计算方法,并设计了关键计算步骤的核函数。增加考虑了网络拓扑中的移相器,使得计算精度更高,通过与IEEE标准算例和欧洲真实电网算例对比,验证了各工况下批量计算方法的正确性,并取得了显著的加速效果。 

【文章来源】：电力自动化设备. 2020,40(08)北大核心

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

图1 双层并行算法架构

以下2种情形将导致等效功率注入列向量Pdc发生改变：(1)断线支路中含有移相器；(2)发电机开断故障。创建m+s个线程，前m个线程处理断线故障，后s个线程处理发电机开断故障。针对情形(1)，假设支路ij开断，根据上文分析Pdc中节点i对应元素和节点j对应元素将发生改变，节点i处修改变量表示为ΔPidc=-θshift(ij)/(kijxij)，节点j处修改变量与节点i处修改变量互为相反数，即ΔPjdc=-ΔPidc，若支路中不含移相器，则θshift(ij)=0；针对情形(2)，假设节点a处的发电机开断，节点a处的注入功率将发生改变，进而改变Padc。图2为潮流方程右端项的并行计算过程。图中，i(1)和j(1)分别为支路1对应的流出和流入节点；a(1)为发电机1对应的节点编号；(Pdci(1))1为场景1中的向量Pdc中节点i(1)对应的元素，其余同理。当线程编号索引小于m时，由线程编号索引到断线支路编号，根据对应的支路编号将等效功率注入列向量的第i个元素和第j个元素进行修改；当线程编号索引为m到m+s时，由发电机编号索引对应的节点编号，对节点注入功率进行修改。上述设计过程中不同的计算指令将分配到不同的线程束中，GPU并行处理此类运算，且并行度很高。

直流潮流模型平衡节点的相角为0，因此，对于2.5节中求得的电压相角向量，需要在平衡节点的位置加零元素，其核函数设计思路如图3所示。伪代码见附录A中表A2，令x为2.5节求得的电压相角向量数组，新数组用x1表示。创建包含(m+s)×(n+1)个元素的一维数组，采用cudaMemset函数将其全部置0；然后创建(m+s)×n个线程，每个线程处理1个元素。CUDA异构平台采用单指令多线程架构管理和执行线程，每32个线程为1个线程束，线程束中所有线程同时执行相同的指令，由于线程并不能根据批量处理规模完美分配，此处对线程编号设置判断条件如下：编号小于(m+s)×n的线程执行任务，多余的线程被过滤。此时，同1个线程束中依然执行相同的指令，不会导致线程束的分支，保持很高的并行性。同时上述算法中内存连续读取，保证同一线程束下内存的合并访问，使算法具有高效性。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3018019