一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法技术

本申请涉及仿真技术领域，提供了一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法和装置，通过构建电力系统在t时刻的微分方程组与代数方程组，利用隐式梯形法，到雅可比矩阵方程，利用各元件的状态变量与代数变量数值，对雅可比矩阵方程进行迭代更新，在第一次迭代更新前，拆分雅可比矩阵的更新任务，得到多个子更新任务，且多个子更新任务被分配给多个核心并行执行；其中，在多次迭代更新中，判断每一次迭代的残差是否满足收敛条件，若结果为满足，则停止迭代更新，将本次迭代更新所用的各元件的状态变量数值与代数变量数值，对电力系统进行t+1时刻的时域仿真，实现了对于雅可比矩阵更新任务进行拆分，提升了对与雅克比矩阵更新任务的计算效率。任务的计算效率。任务的计算效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法


[0001]本申请涉及仿真
，特别是涉及一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在电力系统机电时域仿真中，需要反复多次迭代求解雅克比矩阵更新任务，而传统的电力系统机电时域仿真方法，将雅可比矩阵作为一个整体，来反复多次迭代更新，在计算任务量大时，计算效率低。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
[0004]本申请提供一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法，所述方法包括：
[0005]基于电力系统中各元件的状态变量与代数变量，构建所述电力系统在t时刻的微分方程组与代数方程组；
[0006]利用联立求解的隐式梯形法，对所述微分方程组与代数方程组进行处理，得到雅可比矩阵方程；其中，所述雅可比矩阵方程的等式一边包括残差向量，另一边包括雅可比矩阵；r/>[0007]利本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法，其特征在于，所述方法包括：基于电力系统中各元件的状态变量与代数变量，构建所述电力系统在t时刻的微分方程组与代数方程组；利用联立求解的隐式梯形法，对所述微分方程组与代数方程组进行处理，得到雅可比矩阵方程；其中，所述雅可比矩阵方程的等式一边包括残差向量，另一边包括雅可比矩阵；利用各元件的状态变量数值与代数变量数值，对所述雅可比矩阵方程进行多次迭代更新；其中，在每次迭代时，对雅克比矩阵进行更新；在第一次迭代更新前，以元件为单位拆分所述雅可比矩阵的更新任务，得到多个子更新任务，不同的子更新任务对应不同的元件，且多个子更新任务被分配给多个核心并行执行；其中，在所述多次迭代更新中，判断每一次迭代的残差向量表示的残差是否满足收敛条件；若本次判断结果为满足，则停止迭代更新，并将本次迭代更新所用的各元件的状态变量数值与代数变量数值，对所述电力系统进行t+1时刻的时域仿真。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述雅可比矩阵的等式另一边还包括：迭代修正量；在所述多次迭代更新中，判断每一次迭代的残差向量表示的残差是否满足收敛条件之后，所述方法还包括：若本次不满足，则利用本次迭代更新得到的残差向量以及本次迭代更新得到的雅克比矩阵，得到本次迭代更新的迭代修正量；利用本次迭代更新的迭代修正量，修正本次迭代更新所用的各元件的状态变量值与代数变量值，得到下次迭代更新所用的各元件的状态变量值与代数变量值。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，首次迭代更新所用的各元件的状态变量数值与代数变量数值为预设的。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，以元件为单位拆分所述雅可比矩阵的更新任务，得到多个子更新任务，包括：根据微分方程对于状态变量的偏微分位于雅可比矩阵的左上方，微分方程对于代数变量的偏微分位于雅可比矩阵的右上方，代数方程对于状态变量的偏微分位于雅可比矩阵的左下方，代数方程对于代数变量的偏微分位于雅可比矩阵的右下方，从所述雅克比矩阵中，提取对应于同一元件的微分方程对于状态变量的偏微分、微分方程对于代数变量的偏微分、代数方程对于状态变量的偏微分、以及代数方程对于代...

【专利技术属性】
技术研发人员：许一泽，杨铎烔，马溪原，包涛，葛俊，李卓环，潘世贤，王鹏宇，周长城，
申请(专利权)人：南方电网数字电网研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：