本文關(guān)鍵詞：大規(guī)模電力系統(tǒng)調(diào)度決策的粗粒度并行計(jì)算

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【摘要】：隨著電網(wǎng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大,電力系統(tǒng)調(diào)度決策相關(guān)研究領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出復(fù)雜的大規(guī)模分析計(jì)算問(wèn)題。雖然這些問(wèn)題的串行求解方法都已經(jīng)有深入研究,但工程化應(yīng)用時(shí)對(duì)計(jì)算時(shí)間的苛刻要求與串行求解方法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)之間的矛盾近幾年來(lái)越發(fā)突顯。因此,迫切需要研究提高大規(guī)模分析計(jì)算問(wèn)題求解效率的方法以滿足工程化應(yīng)用的要求。近些年來(lái),處理器的功率密度飆升揭示了單處理器的性能提升已基本達(dá)到物理極限。本文基于集中式對(duì)稱多處理器的并行計(jì)算機(jī),研究了大規(guī)模電力系統(tǒng)調(diào)度決策的多核粗粒度并行計(jì)算問(wèn)題,主要針對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)分析中的蒙特卡羅模擬概率潮流、日前電力系統(tǒng)機(jī)組組合和日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流問(wèn)題進(jìn)行了粗粒度并行計(jì)算方法研究。首先,介紹了并行計(jì)算相關(guān)的基本概念,并重點(diǎn)闡述了OpenMP(Open Multi-Processing,創(chuàng)建多線程)和MPI(Message Passing Interface,消息傳遞接口)兩種典型并行編程模型以及“MPI+OpenMP”雙層并行編程模型。針對(duì)并行化處理過(guò)程中可能出現(xiàn)的各線程負(fù)載不均衡、數(shù)據(jù)沖突問(wèn)題進(jìn)行了研究并給出了相應(yīng)的解決辦法。給出了考慮并行開(kāi)銷(xiāo)的并行算法評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法,結(jié)合集中式對(duì)稱多處理器的并行計(jì)算機(jī)探討了對(duì)稱并行這一典型粗粒度并行模型所適合的最佳并行線程數(shù)�；贠penMP并行模型,提出了蒙特卡羅模擬概率潮流的粗粒度并行計(jì)算方法。本文簡(jiǎn)要介紹了Newton法潮流計(jì)算的基本原理、蒙特卡羅模擬的抽樣原理和實(shí)現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上基于風(fēng)電有功功率和負(fù)荷有功功率的概率模型給出了模擬法概率潮流的實(shí)現(xiàn)方法。然后對(duì)并行化處理中的隨機(jī)數(shù)問(wèn)題和變量作用域問(wèn)題進(jìn)行了研究并給出了解決辦法。算例仿真結(jié)果顯示所提出的大規(guī)模電力系統(tǒng)蒙特卡羅模擬概率潮流并行計(jì)算方法能明顯提高計(jì)算效率�；贛PI并行模型,提出了考慮網(wǎng)絡(luò)約束的日前電力系統(tǒng)機(jī)組組合問(wèn)題的并行求解方法。本文建立了機(jī)組組合問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型,模型中同時(shí)考慮了火電機(jī)組的閥點(diǎn)效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)約束,采用雙層遺傳算法求解所構(gòu)建的機(jī)組組合模型。其中,外層遺傳算法用于求解機(jī)組啟停計(jì)劃,內(nèi)層遺傳算法用于負(fù)荷的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)分配。針對(duì)雙層遺傳算法計(jì)算耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題,提出了機(jī)組組合問(wèn)題的粗粒度并行求解方法,即先不考慮各時(shí)段之間的耦合約束,通過(guò)MPI并行求解各時(shí)段的機(jī)組啟停計(jì)劃并保留多組可行解作為備選方案,最后通過(guò)遺傳算法在可行解中搜索滿足耦合約束的機(jī)組組合方案。在各時(shí)段解耦之后,雙層遺傳算法的內(nèi)層約束條件對(duì)可行解空間的壓縮程度遠(yuǎn)大于外層約束條件。為了進(jìn)一步提高內(nèi)層遺傳算法的解的質(zhì)量,對(duì)內(nèi)層遺傳算法的種群初始化過(guò)程進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種基于數(shù)學(xué)期望的種群初始化方法。同時(shí),為了提高雙層遺傳算法的種群多樣性以提高整體解的質(zhì)量,將交叉概率和變異概率設(shè)置為一定范圍內(nèi)的變量。IEEE118系統(tǒng)的仿真結(jié)果表明本文所提出的機(jī)組組合粗粒度并行求解方法能夠明顯提高計(jì)算效率,獲得可觀的加速比。在日前機(jī)組組合和經(jīng)濟(jì)出力曲線確定的基礎(chǔ)上,基于“MPI+OpenMP”雙層并行模型,提出了日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的雙層并行計(jì)算方法。本文建立了日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃的數(shù)學(xué)模型,由于同樣考慮了火電機(jī)組的閥點(diǎn)效應(yīng),采用遺傳算法求解各滾動(dòng)周期內(nèi)的動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流問(wèn)題。為了提高日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的計(jì)算效率,對(duì)滾動(dòng)周期內(nèi)各時(shí)段的最優(yōu)潮流問(wèn)題并行求解。同時(shí),為了最大化并行計(jì)算效率,在多時(shí)段并行的基礎(chǔ)上對(duì)遺傳算法進(jìn)行了并行化處理,提出了基于種群分解的并行遺傳算法,即“MPI+OpenMP”雙層并行模型,外層多時(shí)段之間并行通過(guò)MPI實(shí)現(xiàn),內(nèi)層遺傳算法的并行通過(guò)OpenMP實(shí)現(xiàn)。IEEE118系統(tǒng)仿真結(jié)果表明,在內(nèi)、外層并行線程數(shù)設(shè)置合理的情形下,采用雙層并行模型能夠?qū)崿F(xiàn)算法的“二次加速”,進(jìn)一步提高日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的計(jì)算效率。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TM73;TM744

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