【摘要】：隨著電力系統(tǒng)規(guī)模日益增大,對(duì)潮流計(jì)算速度與實(shí)時(shí)性的要求相應(yīng)提高。為了適應(yīng)大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流計(jì)算需求,根據(jù)Krylov子空間思想,提出了一種基于迭代法求解線性方程組的潮流算法,該算法利用不完全LU分解作為預(yù)處理,并采用CPU-GPU異構(gòu)運(yùn)算架構(gòu),根據(jù)CPU和GPU的不同特點(diǎn),將潮流算法分為CPU處理部分和GPU處理部分,其中GPU用于并行處理計(jì)算量最為密集的線性方程組求解步驟,CPU用于處理潮流算法的其他步驟,實(shí)現(xiàn)快速求解。算例表明,所提算法收斂性能穩(wěn)定、收斂速度快、算法效率高,在系統(tǒng)規(guī)模較大時(shí),與傳統(tǒng)基于LU分解的潮流算法相比具有明顯優(yōu)勢(shì),能夠滿足大規(guī)模電網(wǎng)在線潮流計(jì)算的需求,具有工程應(yīng)用價(jià)值。
[Abstract]:With the increasing scale of power system, the requirement of power flow calculation speed and real-time is improved accordingly. In order to meet the demand of power flow calculation in large-scale power system, a power flow algorithm based on iterative method for solving linear equations is proposed according to the idea of Krylov subspace. The algorithm uses incomplete LU decomposition as preprocessing. According to the different characteristics of CPU and GPU, the power flow algorithm is divided into CPU processing part and GPU processing part. GPU is used to solve linear equations which is the most intensive in parallel processing. GPU is used to deal with other steps of power flow algorithm to realize fast solution. Numerical examples show that the proposed algorithm has the advantages of stable convergence performance, fast convergence speed and high efficiency. When the system scale is large, the proposed algorithm has obvious advantages over the traditional power flow algorithm based on LU decomposition. It can meet the demand of power flow calculation in large scale power network, and has engineering application value.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TM744

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本文編號(hào)：2142558