本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)并行計(jì)算研究

  更多相關(guān)文章： 電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計(jì) 并行計(jì)算 共軛梯度法 圖形處理器

【摘要】：隨著電力系統(tǒng)調(diào)度自動化的飛速發(fā)展,國家對電力系統(tǒng)運(yùn)行安全性、經(jīng)濟(jì)性、供電質(zhì)量以及電網(wǎng)事故后的恢復(fù)措施提出了更高的要求,而電網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大,電網(wǎng)量測設(shè)備增加,以及各種EMS高級應(yīng)用軟件(PAS)的實(shí)現(xiàn),導(dǎo)致SCADA系統(tǒng)需要采集的數(shù)據(jù)量也越來越多。作為PAS其他應(yīng)用的基礎(chǔ),進(jìn)行拓?fù)浞治龊蟮臓顟B(tài)估計(jì)計(jì)算需要穩(wěn)定、高效、快速的實(shí)現(xiàn),因此,對量測數(shù)據(jù)穩(wěn)定快速的計(jì)算,對狀態(tài)估計(jì)提出了不小的挑戰(zhàn),而并行計(jì)算的發(fā)展,對電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)實(shí)時(shí)快速計(jì)算提供了可能。本論文以電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的計(jì)算為背景,選擇經(jīng)典的基本加權(quán)最小二乘狀態(tài)估計(jì)算法,通過對算法的仿真和分析,得出了狀態(tài)估計(jì)中LU分解法解高維稀疏線性修正方程組占用了算法的主要時(shí)間,介于LU分解法前推回代不適合并行的特點(diǎn),以及狀態(tài)估計(jì)計(jì)算中信息矩陣對稱正定的性質(zhì),選擇迭代法中的適合求解對稱正定矩陣的共軛梯度法,結(jié)合預(yù)處理技術(shù),首先,提出了一種基于預(yù)處理共軛梯度法的加權(quán)最小二乘狀態(tài)估計(jì)改進(jìn)算法,即PCG-WLS法。其次,對PCG-WLS狀態(tài)估計(jì)改進(jìn)算法進(jìn)行了并行化設(shè)計(jì)與分析,由于信息矩陣稀疏度較高,結(jié)合稀疏矩陣技術(shù),對信息矩陣進(jìn)行分塊并行計(jì)算,在狀態(tài)估計(jì)的持續(xù)計(jì)算中,一次變動僅僅是信息矩陣的部分變動,由此,只需傳輸需要改變的子矩陣部分,從而提高計(jì)算效率。最后,借助GPU的強(qiáng)大并行計(jì)算性能,基于CUDA的GPU進(jìn)行了并行編程,然后對CUDA平臺下的狀態(tài)估計(jì)并行計(jì)算進(jìn)行了設(shè)計(jì),利用GPU進(jìn)行了PCG-WLS狀態(tài)估計(jì)改進(jìn)算法的并行實(shí)驗(yàn),由仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析得出起到了良好的加速效果,驗(yàn)證了該并行方法的有效性。通過仿真實(shí)驗(yàn),本文提出的基于預(yù)處理共軛梯度法的加權(quán)最小二乘狀態(tài)估計(jì)改進(jìn)算法有良好的計(jì)算效果,其并行計(jì)算方法在實(shí)際狀態(tài)估計(jì)系統(tǒng)中應(yīng)具有較好的工程加速效果。
【關(guān)鍵詞】：電力系統(tǒng) 狀態(tài)估計(jì) 并行計(jì)算 共軛梯度法 圖形處理器
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TM73;TP338.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 論文研究背景及意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢11-13
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容及工作13-14
• 1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 相關(guān)理論與技術(shù)16-24
• 2.1 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)介紹16
• 2.2 狀態(tài)估計(jì)與常規(guī)潮流的比較16-17
• 2.3 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)問題中的數(shù)學(xué)模型17-19
• 2.3.1 量測系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型17-18
• 2.3.2 最小二乘估計(jì)的數(shù)學(xué)模型18-19
• 2.4 牛頓法解加權(quán)最小二乘估計(jì)問題19-22
• 2.4.1 加權(quán)最小二乘法的基礎(chǔ)理論概述19-21
• 2.4.2 量測雅可比矩陣的求解方法21-22
• 2.5 加權(quán)最小二乘法狀態(tài)估計(jì)程序流程圖22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基于預(yù)處理共軛梯度法的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)算法改進(jìn)(PCG-WLS)24-32
• 3.1 當(dāng)前狀態(tài)估計(jì)算法的問題及分析24-25
• 3.1.1 基于LU分解法的狀態(tài)估計(jì)計(jì)算方法24
• 3.1.2 LU分解法求解存在的問題24-25
• 3.2 狀態(tài)估計(jì)算法的改進(jìn)方法25-28
• 3.2.1 Krylov子空間法的優(yōu)勢25
• 3.2.2 基于共軛梯度法的狀態(tài)估計(jì)算法25-26
• 3.2.3 預(yù)處理的共軛梯度法26-28
• 3.3 預(yù)處理方法的選取28-30
• 3.3.1 對角線預(yù)處理法28
• 3.3.2 不完全LU分解預(yù)處理法28-29
• 3.3.3 不完全Cholesky分解預(yù)處理法29-30
• 3.4 PCG-WLS法狀態(tài)估計(jì)算流程圖30-31
• 3.5 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于改進(jìn)算法(PCG-WLS)的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)并行設(shè)計(jì)與分析32-40
• 4.1 狀態(tài)估計(jì)算法并行設(shè)計(jì)基本思路32-33
• 4.2 狀態(tài)估計(jì)中稀疏矩陣優(yōu)化并行33-34
• 4.2.1 量測雅可比矩陣的稀疏存儲優(yōu)化方案33-34
• 4.2.2 信息矩陣的稀疏存儲優(yōu)化方案34
• 4.3 預(yù)處理共軛梯度法的并行化設(shè)計(jì)34-35
• 4.3.1 共軛梯度法的并行化34-35
• 4.3.2 預(yù)處理方法的并行化35
• 4.4 信息矩陣的分塊及并行實(shí)現(xiàn)35-38
• 4.4.1 分布式陣列并行方案36-37
• 4.4.2 聯(lián)合分布式陣列并行方案37-38
• 4.5 并行計(jì)算程序設(shè)計(jì)與分析38-39
• 4.5.1 CPU多核并行計(jì)算平臺38-39
• 4.5.2 并行計(jì)算復(fù)雜度分析39
• 4.5.3 并行計(jì)算數(shù)據(jù)通信分析39
• 4.6 本章小結(jié)39-40
• 第5章 基于圖形處理器(GPU)的PCG-WLS狀態(tài)估計(jì)并行計(jì)算40-58
• 5.1 基于統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)的GPU并行40-43
• 5.1.1 CUDA技術(shù)40
• 5.1.2 CUDA編程模型40-41
• 5.1.3 CUDA軟件體系41-42
• 5.1.4 CUDA并行環(huán)境搭建42-43
• 5.2 CUDA平臺下的狀態(tài)估計(jì)并行計(jì)算設(shè)計(jì)43
• 5.3 基于CUDA的狀態(tài)估計(jì)并行計(jì)算程序流程43-44
• 5.4 電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)的并行模擬實(shí)驗(yàn)44-46
• 5.4.1 常規(guī)潮流模擬電力系統(tǒng)的運(yùn)行44
• 5.4.2 遙測系統(tǒng)的模擬44-45
• 5.4.3 狀態(tài)估計(jì)結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分析45-46
• 5.5 實(shí)驗(yàn)與分析46-57
• 5.5.1 不同預(yù)處理方法下的狀態(tài)估計(jì)計(jì)算與分析46-52
• 5.5.2 CPU多核下的并行計(jì)算結(jié)果與分析52-55
• 5.5.3 基于GPU的并行結(jié)果與分析55-57
• 5.6 本章小結(jié)57-58
• 第6章 結(jié)論與展望58-60
• 6.1 全文總結(jié)58-59
• 6.2 未來的工作展望59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及其它成果64-65
• 致謝65

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本文編號：654749