一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法技术

本发明专利技术公开了一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法，该方法以提高电网拓扑的分析效率与优化电网结构为出发点，利用可重构光学处理器的资源优势，构造出大位数的广义加法器和广义乘法器，借助数据拼接和剪辑技术，将高斯消元法一次迭代内部多行、多列的运算作全并行处理，将传统算法中分解、前代、回代的三重循环改进为一重循环完成，以降低高斯消元法分析网络拓扑的延时，提高对复杂网络数据的分析和处理能力。本发明专利技术致力于提升高斯消元法动态实时处理复杂电网拓扑结构的能力，本发明专利技术能有效应对电网拓扑分析面临的海量数据问题，提高电网拓扑结构分析的效率。

A Gauss elimination method for analyzing and optimizing the topology of the power grid

The invention discloses a method for analyzing and optimizing the topology of the Gauss elimination method, the method to improve the efficiency of power grid topology analysis and optimization of power grid structure as the starting point, the use of reconfigurable optical processor resources, construct a large number of generalized adder and generalized multiplier, with the help of data splicing and editing technology, will Gauss elimination method iteration within the plurality of rows and columns of operation for all parallel processing, the traditional algorithm in the decomposition of the previous generation, and three generation heavy recycling improvement of a heavy cycle is completed, in order to reduce the Gauss elimination method of network topology delay, improve the analysis and processing capacity of the complex network data. The invention aims to enhance the ability of Gauss elimination method to deal with the complex network topology structure in real time. The invention can effectively cope with the massive data problems faced by the power grid topology analysis, and improve the efficiency of the topology analysis of the power network.

【技术实现步骤摘要】
一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法
本专利技术涉及一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法。
技术介绍
现实中电力拓扑网络由场站设备和输电线路等组成，可以用无向图G、关联矩阵A等表示节点之间的逻辑关系，抽象出数学模型，以布尔代数的相关运算法则为基础，分析拓扑结构中任意两个结点之间的连通状态。2007年，山东大学的韩学山团队将电网拓扑分析转化为求A的传递闭包阵Ac，并且推导出如下结论：Ac＝An-1，Ac＝AAc+I，可见Ac的计算转化为类似线性方程组的求解，通过高斯消元法完成。传统的高斯消元法分析n结点的拓扑结构时，自乘运算量为n2(n-2)(2n-1)，算法复杂度为O(2n4)，韩学山团队将算法复杂度改进至O(n3)。尽管学者们致力于拓扑分析算法的改进研究，但是现有算法的局限性较大，加之电网拓扑结构复杂多变，拓扑分析的实时性、效率、计算耗时面临着严峻的挑战，设计一种更高效、计算延时更小的高斯消元法实现方案是迫在眉睫需要解决的问题。2000年，上海大学的金翊教授及其科研团队提出三值光学计算机的概念和结构，采用无光态W和偏振方向相互正交的两个偏振光态H、V表达信息，以三值逻辑、MSD数字系统为基础完成运算，其核心优势在于光学处理器是可重构的，即可以根据计算需求，随时构造出用户或者常用工程算法需要的二值或三值逻辑运算器，并且借助光学运算器数据位众多的特点，合理划分出多个运算分区，并行完成计算任务，达到提高算法效率、降低延时的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提出一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法，该方法以三值光学计算机核心计算技术为基础，以提高电网拓扑结构分析和优化的效率为目的。本专利技术为了实现上述目的，采用如下技术方案：一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元方法，以三值光学计算机的核心计算技术为基础，具体包括如下步骤：s1.在三值光学计算机的用户界面上输入关联矩阵A、矩阵维数n以及运算法则，点击“确定”按钮，将运算请求送入到三值光学计算机内部；s2.三值光学计算机生成SZG文件，该SZG文件中包含关联矩阵A的矩阵元素aij、矩阵维数n、广义乘法以及广义加法的运算法则；s3.任务调度模块解析SZG文件获取n，用来申请和分配可重构光学处理器的数据位数；s4.数据位管理模块计算需要的数据位数总量VT＝2n(n-1)，查询当前可重构光学处理器上空闲的数据位区段h～h+VT-1，并将数据位区段h～h+VT-1分配使用，任务调度模块整理关联矩阵A的矩阵元素aij，生成对应的操作数编码，并进行格式标准化处理；s5.任务调度模块将分配的数据位区段h～h+VT-1、关联矩阵A的矩阵元素aij以及重构命令码发送至三值光学计算机的底层控制软件；s6.重构模块根据广义乘法和广义加法的光路设计生成重构命令码，并执行这些重构命令码，构造出一个VM＝n(n-1)位的广义乘法器M和一个VN＝n(n-1)位的广义加法器N；s7.底层控制软件实施高斯消元法的分解、前代以及回代的迭代计算步骤；在每次运算时，将一次迭代内部的运算数据拼接并一次性送入可重构光学处理器进行变换，结束时通过剪辑技术生成每一个变换的结果；回代运算输出的结果，记入矩阵Ac，就是电网拓扑的传递闭包阵；s8.任务调度模块将运算输出矩阵Ac写入SZG结果文件中，经过文件解析步骤转化为十进制表示形式并返回该结果；其中，任务调度模块、数据位管理模块和重构模块为三值光学计算机的软件模块。优选地，所述步骤s7中，高斯消元法的分解、前代以及回代的迭代计算步骤具体为：s71高斯消元法分解运算的实施步骤为：s711.获取关联矩阵A的矩阵元素aij及矩阵维数n，完成迭代变量i、C11、O11、C12、O12、S1、R1的定义和赋值运算，令i的初始值为1；s712.准备分解步骤的广义乘法运算的输入数据将矩阵A第i行的矩阵元素ai,i+1...ain先拼接，复制n-i份，再拼接成一个(n-i)2的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的控制光路编码信息，记入变量C11；当i＝1时，拼接复制补零后，得到数据a12...a1na12...a1n...a12...a1n0...0，将其送入编码器；将矩阵A第i列的矩阵元素ai+1,i...ani先逐位复制n-i份，再拼接成一个(n-i)2的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的主光路编码信息，记入变量O11；当i＝1时，将数据a21...a21a31...a31...an1...an10...0送入编码器；s713.实施分解步骤的广义乘法运算将C11和O11送入n(n-1)位广义乘法器中完成变换，解码器获取并保存结果，记入变量S1；s714.准备分解步骤的广义加法运算的输入数据将矩阵A元素ai+1，i+1～ann以行为单位进行拼接，得到一个(n-i)2位的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义加法器的控制光路编码信息，记入变量C12；当i＝1时，拼接补零后得到的数据为a22...a2na32...a3n...an2...ann；将S1生成广义加法器的主光路编码信息，记入变量O12；s715.实施分解步骤的广义加法运算将C12和O12送入n(n-1)位广义加法器中进行变换，解码器获取变换结果，记入变量R1；s716.解码器对结果R1进行按位剪辑，前(n-i)2位作为矩阵新元素ai+1,i+1～ann更新矩阵A；s717.i增加1，解码器将上一轮迭代得到的矩阵进行回馈处理，重复分解步骤s712～s716，直到i＝n-1，最终结果仍保存至矩阵A，A＝LU，分解运算结束；s72高斯消元法前代运算的实施步骤为：s721.获取分解运算的结果矩阵A、L，完成迭代变量j、C21、O21、C22、O22、S2、R2的定义和赋值运算，矩阵B赋初值为单位矩阵，令j的初始值为1；s722.准备前代步骤的广义乘法运算的输入数据将矩阵B对角线以下的元素bj1...bjjbj1...bj,j+1...bj1...bj,n-1拼接成一个的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的控制光路编码信息，记入变量C21；当j＝1时，拼接复制补零后，得到数据b11b11b12b11b12b13...b11b12...b1,n-10...0，将其送入编码器；对应地，复制矩阵L的第j列元素，拼接成的数据lj+1,j...lj+1,jlj+2,j...lj+2,j...lnj...lnj，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的主光路编码信息，记入变量O21；当j＝1时，将数据l21l31l31l41l41l41...ln1...ln10...0送入编码器；s723.实施前代步骤的广义乘法运算将C21和O21送入n(n-1)位广义乘法器中完成变换，解码器获取并保存结果，记入变量S2；s724.准备前代步骤的广义加法运算的输入数据将矩阵B对角线以下的元素拼接成位数据bj+1,1...bj+1,jbj+2,1...bj+2,j+1...bn1...bn,n-1，末位补零成n(n-1)位数据，送入到编码器生成广义加法器的控制光路编码信息，记入变量C22；当本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元法，其特征在于，该方法以三值光学计算机的核心计算技术为基础，具体包括如下步骤：s1.在三值光学计算机的用户界面上输入关联矩阵A、矩阵维数n以及运算法则，点击“确定”按钮，将运算请求送入到三值光学计算机内部；s2.三值光学计算机生成SZG文件，该SZG文件中包含关联矩阵A的矩阵元素aij、矩阵维数n、广义乘法以及广义加法的运算法则；s3.任务调度模块解析SZG文件获取n，用来申请和分配可重构光学处理器的数据位数；s4.数据位管理模块计算需要的数据位数总量VT＝2n(n‑1)，查询当前可重构光学处理器上空闲的数据位区段h～h+VT‑1，并将数据位区段h～h+VT‑1分配使用，任务调度模块整理关联矩阵A的矩阵元素aij，生成对应的操作数编码，并进行格式标准化处理；s5.任务调度模块将分配的数据位区段h～h+VT‑1、关联矩阵A的矩阵元素aij以及重构命令码发送至三值光学计算机的底层控制软件；s6.重构模块根据广义乘法和广义加法的光路设计生成重构命令码，并执行这些重构命令码，构造出一个VM＝n(n‑1)位的广义乘法器M和一个VN＝n(n‑1)位的广义加法器N；s7.底层控制软件实施高斯消元法的分解、前代以及回代的迭代计算步骤；在每次运算时，将一次迭代内部的运算数据拼接并一次性送入可重构光学处理器进行变换，结束时通过剪辑技术生成每一个变换的结果；回代运算输出的结果，记入矩阵Ac，就是电网拓扑的传递闭包阵；s8.任务调度模块将运算输出矩阵Ac写入SZG结果文件中，经过文件解析步骤转化为十进制表示形式并返回该结果；其中，任务调度模块、数据位管理模块和重构模块为三值光学计算机的软件模块。...

【技术特征摘要】
1.一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元法，其特征在于，该方法以三值光学计算机的核心计算技术为基础，具体包括如下步骤：s1.在三值光学计算机的用户界面上输入关联矩阵A、矩阵维数n以及运算法则，点击“确定”按钮，将运算请求送入到三值光学计算机内部；s2.三值光学计算机生成SZG文件，该SZG文件中包含关联矩阵A的矩阵元素aij、矩阵维数n、广义乘法以及广义加法的运算法则；s3.任务调度模块解析SZG文件获取n，用来申请和分配可重构光学处理器的数据位数；s4.数据位管理模块计算需要的数据位数总量VT＝2n(n-1)，查询当前可重构光学处理器上空闲的数据位区段h～h+VT-1，并将数据位区段h～h+VT-1分配使用，任务调度模块整理关联矩阵A的矩阵元素aij，生成对应的操作数编码，并进行格式标准化处理；s5.任务调度模块将分配的数据位区段h～h+VT-1、关联矩阵A的矩阵元素aij以及重构命令码发送至三值光学计算机的底层控制软件；s6.重构模块根据广义乘法和广义加法的光路设计生成重构命令码，并执行这些重构命令码，构造出一个VM＝n(n-1)位的广义乘法器M和一个VN＝n(n-1)位的广义加法器N；s7.底层控制软件实施高斯消元法的分解、前代以及回代的迭代计算步骤；在每次运算时，将一次迭代内部的运算数据拼接并一次性送入可重构光学处理器进行变换，结束时通过剪辑技术生成每一个变换的结果；回代运算输出的结果，记入矩阵Ac，就是电网拓扑的传递闭包阵；s8.任务调度模块将运算输出矩阵Ac写入SZG结果文件中，经过文件解析步骤转化为十进制表示形式并返回该结果；其中，任务调度模块、数据位管理模块和重构模块为三值光学计算机的软件模块。2.根据权利要求1所述的一种用于分析和优化电网拓扑结构的高斯消元法，其特征在于，所述步骤s7中，高斯消元法的分解、前代以及回代的迭代计算步骤具体为：s71高斯消元法分解运算的实施步骤为：s711.获取关联矩阵A的矩阵元素aij及矩阵维数n，完成迭代变量i、C11、O11、C12、O12、S1、R1的定义和赋值运算，令i的初始值为1；s712.准备分解步骤的广义乘法运算的输入数据将矩阵A第i行的矩阵元素ai,i+1...ain先拼接，复制n-i份，再拼接成一个(n-i)2的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的控制光路编码信息，记入变量C11；当i＝1时，拼接复制补零后，得到数据a12...a1na12...a1n...a12...a1n0...0，将其送入编码器；将矩阵A第i列的矩阵元素ai+1,i...ani先逐位复制n-i份，再拼接成一个(n-i)2的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义乘法器的主光路编码信息，记入变量O11；当i＝1时，将数据a21...a21a31...a31...an1...an10...0送入编码器；s713.实施分解步骤的广义乘法运算将C11和O11送入n(n-1)位广义乘法器中完成变换，解码器获取并保存结果，记入变量S1；s714.准备分解步骤的广义加法运算的输入数据将矩阵A元素ai+1，i+1～ann以行为单位进行拼接，得到一个(n-i)2位的数据，末位补零成n(n-1)位的数据，送入到编码器生成广义加法器的控制光路编码信息，记入变量C12；当i＝1时，拼接补零后得到的数据为a22...a2na32...a3n...an2...ann；将S1生成广义加法器的主光路编码信息，记入变量O12；s715.实施分解步骤的广义加法运算将C12和O12送入n(n-1)位广义加法器中进行变换，解码器获取变换结果，记入变量R1；s716.解码器对结果R1进行按位剪辑，前(n-i)2位作为矩阵新元素ai+1,i+1～ann更新矩阵A；s717.i增加1，解码器将上一轮迭代得到的矩阵进行回馈处理，重复分解步骤s712～s716，直到i＝n-1，最终结果仍保存至矩阵A，A＝LU，分解运算结束；s72高斯消元法前代运算的实施步骤为：s721.获取分解运算的结果矩阵A、L，完成迭代变量j、C21、O21、C22、O22、S2、R2的定义和赋值运算，矩阵B赋初值为单位矩阵，令j的初始值为1；s722.准备前代步骤的广义乘法运算的...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐群，徐超，李仪佳，田波，孙潇潇，安树怀，肖荣洋，矫宏，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司青岛市黄岛区供电公司，
类型：发明
国别省市：山东,37