隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,從各種可能的設(shè)備開斷情況中篩選出嚴(yán)重故障集成為N-1安全校驗(yàn)的重要耗時(shí)部分。為了加速大電網(wǎng)N-1安全校驗(yàn)的故障篩選,提出了一種基于中央處理器-圖形處理器（CPU-GPU）異構(gòu)計(jì)算框架的實(shí)時(shí)N-1故障掃描批量計(jì)算方法�？紤]到不同工況下的計(jì)算存在粗粒度并行性,進(jìn)一步挖掘計(jì)算中的細(xì)粒度并行性是提高計(jì)算效率的有效途徑。提出了同時(shí)考慮斷線故障和發(fā)電機(jī)開斷故障這2種預(yù)想事故下的細(xì)粒度并行計(jì)算方法,并設(shè)計(jì)了關(guān)鍵計(jì)算步驟的核函數(shù)。增加考慮了網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲械囊葡嗥?使得計(jì)算精度更高,通過與IEEE標(biāo)準(zhǔn)算例和歐洲真實(shí)電網(wǎng)算例對比,驗(yàn)證了各工況下批量計(jì)算方法的正確性,并取得了顯著的加速效果。 

【文章來源】：電力自動(dòng)化設(shè)備. 2020,40(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

圖1 雙層并行算法架構(gòu)

以下2種情形將導(dǎo)致等效功率注入列向量Pdc發(fā)生改變：(1)斷線支路中含有移相器；(2)發(fā)電機(jī)開斷故障。創(chuàng)建m+s個(gè)線程，前m個(gè)線程處理斷線故障，后s個(gè)線程處理發(fā)電機(jī)開斷故障。針對情形(1)，假設(shè)支路ij開斷，根據(jù)上文分析Pdc中節(jié)點(diǎn)i對應(yīng)元素和節(jié)點(diǎn)j對應(yīng)元素將發(fā)生改變，節(jié)點(diǎn)i處修改變量表示為ΔPidc=-θshift(ij)/(kijxij)，節(jié)點(diǎn)j處修改變量與節(jié)點(diǎn)i處修改變量互為相反數(shù)，即ΔPjdc=-ΔPidc，若支路中不含移相器，則θshift(ij)=0；針對情形(2)，假設(shè)節(jié)點(diǎn)a處的發(fā)電機(jī)開斷，節(jié)點(diǎn)a處的注入功率將發(fā)生改變，進(jìn)而改變Padc。圖2為潮流方程右端項(xiàng)的并行計(jì)算過程。圖中，i(1)和j(1)分別為支路1對應(yīng)的流出和流入節(jié)點(diǎn)；a(1)為發(fā)電機(jī)1對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)編號(hào)；(Pdci(1))1為場景1中的向量Pdc中節(jié)點(diǎn)i(1)對應(yīng)的元素，其余同理。當(dāng)線程編號(hào)索引小于m時(shí)，由線程編號(hào)索引到斷線支路編號(hào)，根據(jù)對應(yīng)的支路編號(hào)將等效功率注入列向量的第i個(gè)元素和第j個(gè)元素進(jìn)行修改；當(dāng)線程編號(hào)索引為m到m+s時(shí)，由發(fā)電機(jī)編號(hào)索引對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)編號(hào)，對節(jié)點(diǎn)注入功率進(jìn)行修改。上述設(shè)計(jì)過程中不同的計(jì)算指令將分配到不同的線程束中，GPU并行處理此類運(yùn)算，且并行度很高。

直流潮流模型平衡節(jié)點(diǎn)的相角為0，因此，對于2.5節(jié)中求得的電壓相角向量，需要在平衡節(jié)點(diǎn)的位置加零元素，其核函數(shù)設(shè)計(jì)思路如圖3所示。偽代碼見附錄A中表A2，令x為2.5節(jié)求得的電壓相角向量數(shù)組，新數(shù)組用x1表示。創(chuàng)建包含(m+s)×(n+1)個(gè)元素的一維數(shù)組，采用cudaMemset函數(shù)將其全部置0；然后創(chuàng)建(m+s)×n個(gè)線程，每個(gè)線程處理1個(gè)元素。CUDA異構(gòu)平臺(tái)采用單指令多線程架構(gòu)管理和執(zhí)行線程，每32個(gè)線程為1個(gè)線程束，線程束中所有線程同時(shí)執(zhí)行相同的指令，由于線程并不能根據(jù)批量處理規(guī)模完美分配，此處對線程編號(hào)設(shè)置判斷條件如下：編號(hào)小于(m+s)×n的線程執(zhí)行任務(wù)，多余的線程被過濾。此時(shí)，同1個(gè)線程束中依然執(zhí)行相同的指令，不會(huì)導(dǎo)致線程束的分支，保持很高的并行性。同時(shí)上述算法中內(nèi)存連續(xù)讀取，保證同一線程束下內(nèi)存的合并訪問，使算法具有高效性。

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3018019