基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度

发布时间：2022-02-19 01:20

　　为了满足大规模梯级水库群优化调度精细化管理需求,解决决策计算耗时长及求解效率低等困难,提出了基于Fork/Join多核并行框架的梯级水库群优化调度并行求解方法,并以离散微分动态规划方法并行化为例,给出了梯级水库群优化调度方法在Fork/Join框架下的并行化实现方式。红水河大规模梯级水库群长期发电优化调度测试结果表明,并行计算能够充分发挥多核处理器的加速性能,有效缩短计算耗时,提高求解效率;选择合理的Fork/Join框架规模控制阈值是充分发挥并行优势的关键因素。 

【文章来源】：水利水电科技进展. 2017,37(02)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
1 基于Fork/Join框架的并行化设计方法
    1.1 Fork/Join框架基本原理
    1.2 Fork/Join框架实现方法
    1.3 DDDP并行化设计方法
        1.3.1 DDDP方法并行性分析
        1.3.2 DDDP方法并行化设计
2 计算实例
    2.1 测试方案
    2.2 机器配置及并行指标
    2.3 并行性能分析
    2.4 Fork/Join阈值分析
3 结论


【参考文献】：
期刊论文
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[3]狼群算法在水电站水库优化调度中的应用[J]. 王建群,贾洋洋,肖庆元.  水利水电科技进展. 2015(03)
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本文编号：3631921