基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法技术

本发明专利技术提供的基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法，针对支路开断和发电机开断的预想故障，建立支路开断和发电机开断的模型并求解，获得计算所需的工作流和数据流，进一步设计了基于GPU加速的静态安全分析故障识别的细粒度并行算法，并通过批量生成各工况下的线路有功功率，获得故障隐患线路。本发明专利技术提供的静态安全分析故障筛选方法计算精度较高且获得了很大的加速效果，满足在线应用的需求。

A method of fault screening for static security analysis of large power grid based on GPU acceleration

【技术实现步骤摘要】
基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法
本专利技术涉及电网安全分析领域，尤其涉及一种基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法。
技术介绍
随着电网规模的不断增大，故障预想更加全面，也对电网实时准确的调度控制能力提出了更高的要求。静态安全分析用来保证系统在单一元件损失情况下的稳态安全，对电力系统实时运行具有不可或缺的重要作用。传统的静态安全分析是指在各工况下分别计算交流潮流，《现代电力系统分析[M]》王锡凡.北京：科学出版社，2003:98-104中指出，传统的静态安全分析求解速度过慢，对所有的预想事故进行交流潮流求解计算量巨大，图形处理器(GPU)由于其在浮点运算和内存带宽的优越性能具有强大的并行计算能力，被成功运用到电力系统领域在内的众多科学计算领域。潮流计算的核心问题是求解大型稀疏线性方程组，《Large-ScaleTransientStabilitySimulationofElectricalPowerSystemsonParallelGPUs[J]》JalilimarandiV,ZhouZ,DinavahiV.本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法，其特征在于，包括如下步骤：/n针对电网静态安全分析的应用场景，建立支路开断和发电机开断的模型并求解，获得工作流和数据流；/n基于所述工作流和数据流，设计建立细粒度并行求解算法，批量生成支路开断因子和发电机输出功率转移分布因子；/n利用所述支路开断因子和发电机输出功率转移分布因子，生成各工况下的各支路的有功功率，根据该各支路的有功功率判断是否越界，进而筛选出故障隐患支路。/n

【技术特征摘要】
1.基于GPU加速的大电网静态安全分析故障筛选的方法，其特征在于，包括如下步骤：
针对电网静态安全分析的应用场景，建立支路开断和发电机开断的模型并求解，获得工作流和数据流；
基于所述工作流和数据流，设计建立细粒度并行求解算法，批量生成支路开断因子和发电机输出功率转移分布因子；
利用所述支路开断因子和发电机输出功率转移分布因子，生成各工况下的各支路的有功功率，根据该各支路的有功功率判断是否越界，进而筛选出故障隐患支路。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的针对静态安全分析的应用场景，建立支路开断和发电机开断的模型并求解，获得工作流和数据流包括如下子步骤：
在稳态工况下以1/x为支路，建立不包含平衡节点的电纳矩阵B0，求解该电纳矩阵B0获得基础数据；
基于基础数据，并根据各工况支路和发电机信息，批量生成Ml和ei；
其中，x为支路的电抗，支路l为断线支路，Ml为支路l的节点支路关联矢量，支路断点处对应位置为+1和-1，其余为0；ei是单位列矢量，在发电机i的对应位置处为+1，其余为0。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于基础数据，并根据各工况支路和发电机信息，批量生成Ml和ei包括：
创立m+s个线程；
根据线程编号索引到支路编号，确定断线支路的流出流入节点i和j；
批量生成支路l的节点-支路关联矢量Ml；
其中，m为支路数，s为发电机的个数。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的基于工作流和数据流建立细粒度并行求解算法，批量生成支路开断因子和发电机输出功率转移分布因子包括如下子步骤：
批量求解ηl＝X0Ml和Xi＝X0ei，将公式转化为B0ηl＝Ml和B0Xl＝ei，进行一次LU分解、批量前代回代；
批量生成各支路对应的节点对和断线支路节点对之间的自阻抗和互阻抗
批量生成支路开断因子Dk-l和发电机输出功率转移分布因子Gk-i；
其中，X0为...

【专利技术属性】
技术研发人员：许寅，和敬涵，王小君，陈颖，张宸赓，刘思言，苏大威，吴海伟，尚博阳，
申请(专利权)人：北京交通大学，全球能源互联网研究院有限公司，国网江苏省电力有限公司，国家电网有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11