一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法，该方法针对在电力系统状态估计时，现有方法在迭代过程中需要多次生成雅可比矩阵，尤其当系统规模较大时，传统的串行生成方法难以满足实时性需求的问题，利用图形加速器来并行加速电力系统状态估计中的雅可比矩阵生成，图形处理器开启一个线程网格，其中线程块数量设置为雅可比矩阵的行数，每个线程块中的线程数量设置为雅可比矩阵的列数，计算与每个线程对应的雅可比矩阵的元素；在系统规模较大时，该方法能显著提高计算效率，满足状态估计的实时性需求。同时，该方法可操作性强，易于实现。

A state estimation method of power system based on parallel acceleration of graphics processor

【技术实现步骤摘要】
一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法
本专利技术涉及电力系统状态估计，尤其涉及一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法。
技术介绍
电力系统状态估计是电网调度运行的基础，随着电网规模不断扩大，为满足计算实时性，提升电力系统状态估计计算效率的需求也随之提高。目前广泛应用的牛顿法求解最小二乘模型操作简单，收敛速度快，但在迭代过程中需要多次生成雅可比矩阵，当系统规模较大时，传统的串行生成方法难以满足实时性需求。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题针对现有技术的不足，提供一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法，以提高整体收敛性能和计算效率。本专利技术采取以下技术方案：一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法，包括：(1)获取状态估计信息，包括：量测信息——节点电压、节点注入功率、线路潮流和变压器潮流、线路参数信息、量测误差方差阵R，形成量测向量z、节点导纳矩阵Y，确定需要进行状态估计的变量x和量测函数h(x)；(2)状态估计初值设定：设定需要进行状态估计的变量的初值x0、残差向量目标收敛精度ε；设定当前迭代步数k等于0。(3)雅可比矩阵计算：基于图形加速器并行计算当前迭代步的雅可比矩阵H(xk)。(4)修正方程组求解：求解下式中表示的线性方程组得到修正量Δxk。Δxk＝[HT(xk)R-1H(xk)]-1HT(xk)R-1[z-h(xk)](5)状态变量修正：按下式计算xk+1＝Δxk+xk(6)收敛性判断：若下式满足，即修正量的无穷范数小于残差向量目标收敛精度ε，则算法收敛，结束；否则令当前迭代步数k加1，然后返回步骤(3)。|Δxk|∞≤ε上述技术方案中，进一步的，步骤(3)中雅可比矩阵计算包含以下三个子步骤：(301)并行线程开启：图形处理器开启一个线程网格，其中线程块数量设置为雅可比矩阵的行数，每个线程块中的线程数量设置为雅可比矩阵的列数。(302)雅可比矩阵元素计算：对于第i个线程块中的第j个线程，计算雅可比矩阵第i行第j列的元素。雅可比矩阵各元素的计算表达式如文献(于尔铿.电力系统状态估计[M].北京：水利电力出版社，1985.)附录中所示。(303)线程同步：等待所有线程完成雅可比矩阵元素计算。本专利技术的有益效果：本专利技术技术方案利用图形加速器来并行加速电力系统状态估计中的雅可比矩阵生成，在系统规模较大时，能显著提高计算效率，满足状态估计的实时性需求。同时，该方法可操作性强，易于实现。附图说明图1是本专利技术方法的流程示意图。图2是本专利技术方法中图形加速器工作模式的示意图。图3是本专利技术方法中雅可比矩阵对应到图形加速器线程块的示意图。具体实施方式以下结合说明书附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明。如图1所示，本专利技术方法主要包括状态估计信息导入、状态估计初值设定、雅可比矩阵计算、修正方程组求解、状态变量修正、收敛性判断共六个步骤。步骤S1：状态估计信息导入：导入量测信息、线路参数信息、权重矩阵R，确定需要进行状态估计的变量。步骤2：状态估计初值设定：设定需要进行状态估计的变量的初值x0、残差向量目标收敛精度ε。设定算法当前迭代步数k等于0。步骤3：雅可比矩阵计算：基于图形加速器并行计算当前迭代步的雅可比矩阵H(xk)。步骤4：修正方程组求解：求解下式中表示的线性方程组得到修正量Δxk。Δxk＝[HT(xk)R-1H(xk)]-1HT(xk)R-1[z-h(xk)]步骤5：状态变量修正：按下式计算xk+1＝Δx+xk步骤S6：收敛性判断：若下式满足(即修正量的无穷范数小于残差向量目标收敛精度ε)，则算法收敛，结束；否则令当前迭代步数k加1，然后返回步骤S3。|Δxk|∞≤ε其中，如图1所示，步骤S3包含三个子步骤：步骤301：并行线程开启：如图2所示，图形处理器开启一个线程网格，其中线程块数量设置为雅可比矩阵的行数，每个线程块中的线程数量设置为雅可比矩阵的列数。步骤302：雅可比矩阵元素计算：对于第i个线程块中的第j个线程，计算雅可比矩阵第i行第j列的元素。雅可比矩阵各元素的计算表达式如参考文献(于尔铿.电力系统状态估计[M].北京：水利电力出版社，1985.)附录中所示。步骤303：线程同步：等待所有线程完成雅可比矩阵元素计算。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法，其特征在于，包括：/n1)获取状态估计信息，包括：量测信息——节点电压、节点注入功率、线路潮流和变压器潮流、线路参数信息、量测误差方差阵R，形成量测向量z、节点导纳矩阵Y，确定需要进行状态估计的变量x和量测函数h(x)；/n2)状态估计初值设定：设定需要进行状态估计的变量的初值x

【技术特征摘要】
1.一种基于图形处理器并行加速的电力系统状态估计方法，其特征在于，包括：
1)获取状态估计信息，包括：量测信息——节点电压、节点注入功率、线路潮流和变压器潮流、线路参数信息、量测误差方差阵R，形成量测向量z、节点导纳矩阵Y，确定需要进行状态估计的变量x和量测函数h(x)；
2)状态估计初值设定：设定需要进行状态估计的变量的初值x0、残差向量目标收敛精度ε；设定当前迭代步数k等于0；
3)雅可比矩阵计算：基于图形加速器并行计算当前迭代步的雅可比矩阵H(xk)；具体是：
①并行线程开启：图形处理器开启一个线程网格，其中线程块数量设置为雅可比矩阵的行数，每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：董树锋，方睿，唐坤杰，毛航银，
申请(专利权)人：国网浙江省电力公司，浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33