负荷削减并行计算方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种负荷削减并行计算方法，读取支路节点开断数据，将支路节点开断数据均分到数据并行计算平台的多个分区中，获取Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包；在各分区内分别调用负荷削减算法包计算当前分区内的支路节点开断数据，获取支路节点负荷削减量。通过调用Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包并行计算支路节点开断数据，获取支路节点负荷削减量，大大降低了负荷削减算法并行化开发的难度以及复杂度，当新加入一个负荷削减的算法，只需要对新算法进行Matlab与Java混合编程得到负荷削减算法包，就可以对该算法并行化，具有较好的普适性。

【技术实现步骤摘要】
负荷削减并行计算方法及装置
本专利技术涉及电网
，特别涉及一种负荷削减并行计算方法。
技术介绍
随着电力需求的持续增长及电网互联规模不断扩大，电力系统运行与控制需要处理大量的数据，而且对实时性有较高要求。电力系统负荷削减计算的传统串行方式在可处理规模与求解速度上无法满足大型电力网络的在线分析及实时控制等仿真要求，因此提出可行的支持复杂问题快速求解的并行计算方案。目前电力分析的并行计算一般为基于MPI(Message-Passing-Interface，消息传递接口)实现并行化计算。但是，负荷削减计算用到的算法非常多，将这些算法进行并行化开发难度大、复杂度高，而且如果新加入一个算法，需要再次进行并行化，不具有普适性。
技术实现思路
基于此，有必要针对负荷削减算法并行化开发难度大、复杂高、不具有普适性的问题，提供一种负荷削减并行计算方法。一种负荷削减并行计算方法，包括步骤：读取支路节点开断数据，将支路节点开断数据均分到数据并行计算平台的多个分区中，其中，数据并行计算平台包括分布式文件系统、MatlabRuntime以及计算引擎；获取Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包；在各分本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种负荷削减并行计算方法，其特征在于，包括步骤：读取支路节点开断数据，将所述支路节点开断数据均分到数据并行计算平台的多个分区中，其中，所述数据并行计算平台包括分布式文件系统、Matlab Runtime以及计算引擎；获取Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包；在各所述分区内分别调用所述负荷削减算法包，计算当前分区内的支路节点开断数据，获取支路节点负荷削减量。

【技术特征摘要】
1.一种负荷削减并行计算方法，其特征在于，包括步骤：读取支路节点开断数据，将所述支路节点开断数据均分到数据并行计算平台的多个分区中，其中，所述数据并行计算平台包括分布式文件系统、MatlabRuntime以及计算引擎；获取Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包；在各所述分区内分别调用所述负荷削减算法包，计算当前分区内的支路节点开断数据，获取支路节点负荷削减量。2.根据权利要求1所述的负荷削减并行计算方法，其特征在于，所述读取支路节点开断数据的步骤包括以下步骤：从所述分布式文件系统或本地读取支路节点开断数据。3.根据权利要求1所述的负荷削减并行计算方法，其特征在于，所述获取Matlab与Java混合编程的负荷削减算法包的步骤包括以下步骤：将Matlab负荷削减串行算法封装为Java类，发布为jar包；对所述jar包进行测试，若测试成功，将所述jar包作为负荷削减算法包；若测试失败，则转至将Matlab负荷削减串行算法封装为Java类，发布为jar包的步骤。4.根据权利要求3所述的负荷削减并行计算方法，其特征在于，所述对jar包进行测试的步骤包括以下步骤：记录Matlab负荷削减串行算法的输入数据的值和类以及输出数据的值和类型；根据所述输入数据的值和类，在Java中构建与Matlab相对应的数据结构；导入所述jar包，根据所述jar包获取Java程序；将所述数据结构传入所述Java程序，获取所述数据结构的执行结果，对比所述数据结构的执行结果与Matlab负荷削减串行算法的输出数据，若所述执行结果的值和类型与所述输出数据的值和类型相同，测试成功。5.根据权利要求1所述的负荷削减并行计算方法，其特征在于，所述在各所述分区内分别调用所述负荷削减算法包...

【专利技术属性】
技术研发人员：陆国俊，胡金星，章磊，栾乐，李光茂，何兵，肖天为，冯圣中，崔屹平，
申请(专利权)人：广州供电局有限公司，中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：广东,44