电力系统状态估计并行计算研究

发布时间：2017-08-11 07:05

  本文关键词：电力系统状态估计并行计算研究

  更多相关文章： 电力系统 状态估计 并行计算 共轭梯度法 图形处理器

【摘要】：随着电力系统调度自动化的飞速发展,国家对电力系统运行安全性、经济性、供电质量以及电网事故后的恢复措施提出了更高的要求,而电网规模的扩大,电网量测设备增加,以及各种EMS高级应用软件(PAS)的实现,导致SCADA系统需要采集的数据量也越来越多。作为PAS其他应用的基础,进行拓扑分析后的状态估计计算需要稳定、高效、快速的实现,因此,对量测数据稳定快速的计算,对状态估计提出了不小的挑战,而并行计算的发展,对电力系统状态估计实时快速计算提供了可能。本论文以电力系统状态估计的计算为背景,选择经典的基本加权最小二乘状态估计算法,通过对算法的仿真和分析,得出了状态估计中LU分解法解高维稀疏线性修正方程组占用了算法的主要时间,介于LU分解法前推回代不适合并行的特点,以及状态估计计算中信息矩阵对称正定的性质,选择迭代法中的适合求解对称正定矩阵的共轭梯度法,结合预处理技术,首先,提出了一种基于预处理共轭梯度法的加权最小二乘状态估计改进算法,即PCG-WLS法。其次,对PCG-WLS状态估计改进算法进行了并行化设计与分析,由于信息矩阵稀疏度较高,结合稀疏矩阵技术,对信息矩阵进行分块并行计算,在状态估计的持续计算中,一次变动仅仅是信息矩阵的部分变动,由此,只需传输需要改变的子矩阵部分,从而提高计算效率。最后,借助GPU的强大并行计算性能,基于CUDA的GPU进行了并行编程,然后对CUDA平台下的状态估计并行计算进行了设计,利用GPU进行了PCG-WLS状态估计改进算法的并行实验,由仿真实验结果分析得出起到了良好的加速效果,验证了该并行方法的有效性。通过仿真实验,本文提出的基于预处理共轭梯度法的加权最小二乘状态估计改进算法有良好的计算效果,其并行计算方法在实际状态估计系统中应具有较好的工程加速效果。
【关键词】：电力系统 状态估计 并行计算 共轭梯度法 图形处理器
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73;TP338.6
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 论文研究背景及意义10-11
• 1.2 国内外研究现状与发展趋势11-13
• 1.3 论文的主要研究内容及工作13-14
• 1.4 论文的组织结构14-16
• 第2章 相关理论与技术16-24
• 2.1 电力系统状态估计介绍16
• 2.2 状态估计与常规潮流的比较16-17
• 2.3 电力系统状态估计问题中的数学模型17-19
• 2.3.1 量测系统的数学模型17-18
• 2.3.2 最小二乘估计的数学模型18-19
• 2.4 牛顿法解加权最小二乘估计问题19-22
• 2.4.1 加权最小二乘法的基础理论概述19-21
• 2.4.2 量测雅可比矩阵的求解方法21-22
• 2.5 加权最小二乘法状态估计程序流程图22-23
• 2.6 本章小结23-24
• 第3章 基于预处理共轭梯度法的电力系统状态估计算法改进(PCG-WLS)24-32
• 3.1 当前状态估计算法的问题及分析24-25
• 3.1.1 基于LU分解法的状态估计计算方法24
• 3.1.2 LU分解法求解存在的问题24-25
• 3.2 状态估计算法的改进方法25-28
• 3.2.1 Krylov子空间法的优势25
• 3.2.2 基于共轭梯度法的状态估计算法25-26
• 3.2.3 预处理的共轭梯度法26-28
• 3.3 预处理方法的选取28-30
• 3.3.1 对角线预处理法28
• 3.3.2 不完全LU分解预处理法28-29
• 3.3.3 不完全Cholesky分解预处理法29-30
• 3.4 PCG-WLS法状态估计算流程图30-31
• 3.5 本章小结31-32
• 第4章 基于改进算法(PCG-WLS)的电力系统状态估计并行设计与分析32-40
• 4.1 状态估计算法并行设计基本思路32-33
• 4.2 状态估计中稀疏矩阵优化并行33-34
• 4.2.1 量测雅可比矩阵的稀疏存储优化方案33-34
• 4.2.2 信息矩阵的稀疏存储优化方案34
• 4.3 预处理共轭梯度法的并行化设计34-35
• 4.3.1 共轭梯度法的并行化34-35
• 4.3.2 预处理方法的并行化35
• 4.4 信息矩阵的分块及并行实现35-38
• 4.4.1 分布式阵列并行方案36-37
• 4.4.2 联合分布式阵列并行方案37-38
• 4.5 并行计算程序设计与分析38-39
• 4.5.1 CPU多核并行计算平台38-39
• 4.5.2 并行计算复杂度分析39
• 4.5.3 并行计算数据通信分析39
• 4.6 本章小结39-40
• 第5章 基于图形处理器(GPU)的PCG-WLS状态估计并行计算40-58
• 5.1 基于统一计算设备架构(CUDA)的GPU并行40-43
• 5.1.1 CUDA技术40
• 5.1.2 CUDA编程模型40-41
• 5.1.3 CUDA软件体系41-42
• 5.1.4 CUDA并行环境搭建42-43
• 5.2 CUDA平台下的状态估计并行计算设计43
• 5.3 基于CUDA的状态估计并行计算程序流程43-44
• 5.4 电力系统状态估计的并行模拟实验44-46
• 5.4.1 常规潮流模拟电力系统的运行44
• 5.4.2 遥测系统的模拟44-45
• 5.4.3 状态估计结果的统计分析45-46
• 5.5 实验与分析46-57
• 5.5.1 不同预处理方法下的状态估计计算与分析46-52
• 5.5.2 CPU多核下的并行计算结果与分析52-55
• 5.5.3 基于GPU的并行结果与分析55-57
• 5.6 本章小结57-58
• 第6章 结论与展望58-60
• 6.1 全文总结58-59
• 6.2 未来的工作展望59-60
• 参考文献60-64
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及其它成果64-65
• 致谢65

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