大规模电力系统并行处理技术及可靠性评估Web计算系统研究.pdf

上传人: 结野凝晨曜装墀带夕暉 IP属地:江苏 文档编号: 20190316174120138 上传时间: 2019-05-31 格式:pdf 页数:108 大小:1.32MB
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资源描述:
本文受到教育部工程项目“大电力系统可靠性并行分析系统研究”课题的资助。论文对电力系统并行处理技术,特别是当前尚未取得实质性进展的前沿性课题——大电力系统可靠性并行计算模型,进行了深入的研究。论文以和模式构建高性能价格比的集群平台处理电力系统并行求解问题。接着基于子空间方法理论,提出一种新的适应电力网络矩阵求解的预条件处理技术,结合迭代有效降低了大规模电力系统高维稀疏线性方程求解的计算复杂度,并基于集群和编程模型将其运用到并行求解大规模电力潮流、状态估计以及电力系统静态安全分析问题中。然后,针对大电力系统可靠性评估问题,提出两种并行仿真模型,建立配合收敛控制的异步化模拟过程,设计消息传递编程模型下的粗粒度算法,并对算法近似线性的加速性能作出理论分析,通过编程在集群上实现了大电力系统可靠性评估的快速并行计算,利用并行处理技术成功缓解了大电力系统可靠性评估的“计算灾”。最后,以大电力系统可靠性评估并行程序为核心,建立基于三层模型的计算系统基本结构,提出对应的网络数据库设计和计算模块装载模型,开发出大电力系统可靠性评估计算系统,以的形式实现了大电力系统可靠性评估的在线计算。论文研究的具体内容如下:()以的和模式构建了高性能价格比的集群平台处理电力系统并行求解问题。基于最新的技术,以实际的构建过程为例,详细分析了电力系统计算集群的基本体系结构,从硬件、网络和软件三个方面解析其高性价比的构建技术。同时,运用基准测试程序(、和)对这一高性能计算平台进行测试,显示该平台高效的并行计算性能,以及对程序可移植性的良好支持。论文介绍的基于集群技术构建的电力系统高性能计算平台为进行大规模电力系统快速、详细的并行仿真计算奠定了基础。()研究了预条件处理的子空间方法求解大规模电力系统方程的问题。采用迭代法代替传统的直接法对高维稀疏潮流方程进行求解,并详细比较各种预条件处理技术对法潮流方程求解的效果。结合电网络矩阵求解的特点,提出一种新的节点优化排序的预处理方法,通过对电网络矩阵条件数的明显改变,有效降低了迭代次数。实验分析证明它是法快速求解潮流的一种高效的预处理方法。对、和多个合成的大规模电力系统进行潮流计算,结果表明这种预处理比其它的预处理需要更少的迭代次数和浮点运算次数,对超大规模电力系统的潮流问题也比传统直接法更具速度和存储优势。在电力系统互联程度的不断增加使其潮流计算面临大规模甚至超大规模计算压力时,论文中的方法能够成为传统方法的一个替代。()将大规模电力系统方程求解问题推广到并行集群。基于构建的分布式集群环境,彻底摒弃矩阵的传统直接分解算法,提出以易并行化实现的多项式预处理法并行求解大规模电力系统方程。论文中的方法无需进行任何形式的电网络划分,也无需进行任何的矩阵三角分解和前推回代过程,适合各种类型的大规模电力系统方程的并行求解。论文分别在潮流计算、状态估计中对大规模电力系统方程实现了并行求解,并获得一定的加速比和并行效率。特别在静态安全分析中,论文提出的结合完全分解因子预处理的法甚至强于传统补偿法对预想事故分析的计算。论文在大规模电力系统方程并行求解方面的研究为大规模电力系统快速仿真计算提供了一种新途径。()研究大电力系统可靠性评估并行仿真问题。分别采用状态采样法和系统状态转移采样法,进行并行仿真。首先提出了与收敛判据相结合的任务分配拓扑结构,并根据两种方法并行模拟的不同需要改进了现有的串行伪随机数生成方式以适应并行性,接着建立了能有效屏蔽并行进程间模拟溢出的配合收敛控制的异步化模拟过程,完整设计出消息传递编程模型下的粗粒度算法,并对算法近似线性的加速性能作出理论分析,最后基于构建的集群环境开发出大电力系统可靠性评估并行程序。通过对测试系统的可靠性评估计算,两种法的并行程序均可达到较高的加速比和并行效率,可靠性指标的计算结果亦与串行环境下得到的结果基本保持一致。考虑到提出的并行算法良好的加速性能以及集群系统的高可扩展性,论文实际利用并行处理技术成功缓解了大电力系统可靠性评估的“计算灾”。该研究工作是对国外若干电力系统可靠性评估并行仿真研究的深入和发展,在国内尚未见报道。()基于集群平台,以大电力系统可靠性评估并行程序为核心,采用模式开发出大电力系统可靠性评估计算系统,实现上的在线分析应用。以为主要网络开发工具,建立基于三层模型的系统基本结构,提出对应的网络数据库设计,并以系统调用的方式实现了对并行可靠性计算模块的装载。该计算系统具有客户端免维护、可远程使用和易于扩展等优点。论文以的形式实现了大电力系统可靠性评估在线计算功能,可为未来研制和开发基于网格技术的新型电力系统服务软件提供技术储备。
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