大規(guī)模電力系統(tǒng)調(diào)度決策的粗粒度并行計(jì)算.pdf

1、隨著電網(wǎng)規(guī)模的逐漸擴(kuò)大，電力系統(tǒng)調(diào)度決策相關(guān)研究領(lǐng)域不斷涌現(xiàn)出復(fù)雜的大規(guī)模分析計(jì)算問題。雖然這些問題的串行求解方法都已經(jīng)有深入研究，但工程化應(yīng)用時(shí)對(duì)計(jì)算時(shí)間的苛刻要求與串行求解方法耗時(shí)過長之間的矛盾近幾年來越發(fā)突顯。因此，迫切需要研究提高大規(guī)模分析計(jì)算問題求解效率的方法以滿足工程化應(yīng)用的要求。近些年來，處理器的功率密度飆升揭示了單處理器的性能提升已基本達(dá)到物理極限。本文基于集中式對(duì)稱多處理器的并行計(jì)算機(jī)，研究了大規(guī)模電力系統(tǒng)調(diào)度決策的多

2、核粗粒度并行計(jì)算問題，主要針對(duì)電力系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)分析中的蒙特卡羅模擬概率潮流、日前電力系統(tǒng)機(jī)組組合和日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流問題進(jìn)行了粗粒度并行計(jì)算方法研究。
　　首先，介紹了并行計(jì)算相關(guān)的基本概念，并重點(diǎn)闡述了OpenMP（Open Multi-Processing，創(chuàng)建多線程）和MPI（Message Passing Interface，消息傳遞接口）兩種典型并行編程模型以及“MPI+OpenMP”雙層并行編程模型。針對(duì)并行化處

3、理過程中可能出現(xiàn)的各線程負(fù)載不均衡、數(shù)據(jù)沖突問題進(jìn)行了研究并給出了相應(yīng)的解決辦法。給出了考慮并行開銷的并行算法評(píng)價(jià)指標(biāo)計(jì)算方法，結(jié)合集中式對(duì)稱多處理器的并行計(jì)算機(jī)探討了對(duì)稱并行這一典型粗粒度并行模型所適合的最佳并行線程數(shù)。
　　基于OpenMP并行模型，提出了蒙特卡羅模擬概率潮流的粗粒度并行計(jì)算方法。本文簡要介紹了Newton法潮流計(jì)算的基本原理、蒙特卡羅模擬的抽樣原理和實(shí)現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上基于風(fēng)電有功功率和負(fù)荷有功功率的概率模型

4、給出了模擬法概率潮流的實(shí)現(xiàn)方法。然后對(duì)并行化處理中的隨機(jī)數(shù)問題和變量作用域問題進(jìn)行了研究并給出了解決辦法。算例仿真結(jié)果顯示所提出的大規(guī)模電力系統(tǒng)蒙特卡羅模擬概率潮流并行計(jì)算方法能明顯提高計(jì)算效率。
　　基于MPI并行模型，提出了考慮網(wǎng)絡(luò)約束的日前電力系統(tǒng)機(jī)組組合問題的并行求解方法。本文建立了機(jī)組組合問題的數(shù)學(xué)模型，模型中同時(shí)考慮了火電機(jī)組的閥點(diǎn)效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)約束，采用雙層遺傳算法求解所構(gòu)建的機(jī)組組合模型。其中，外層遺傳算法用于求解機(jī)組

5、啟停計(jì)劃，內(nèi)層遺傳算法用于負(fù)荷的最優(yōu)經(jīng)濟(jì)分配。針對(duì)雙層遺傳算法計(jì)算耗時(shí)較長的問題，提出了機(jī)組組合問題的粗粒度并行求解方法，即先不考慮各時(shí)段之間的耦合約束，通過MPI并行求解各時(shí)段的機(jī)組啟停計(jì)劃并保留多組可行解作為備選方案，最后通過遺傳算法在可行解中搜索滿足耦合約束的機(jī)組組合方案。在各時(shí)段解耦之后，雙層遺傳算法的內(nèi)層約束條件對(duì)可行解空間的壓縮程度遠(yuǎn)大于外層約束條件。為了進(jìn)一步提高內(nèi)層遺傳算法的解的質(zhì)量，對(duì)內(nèi)層遺傳算法的種群初始化過程進(jìn)行了

6、改進(jìn)，提出了一種基于數(shù)學(xué)期望的種群初始化方法。同時(shí)，為了提高雙層遺傳算法的種群多樣性以提高整體解的質(zhì)量，將交叉概率和變異概率設(shè)置為一定范圍內(nèi)的變量。IEEE118系統(tǒng)的仿真結(jié)果表明本文所提出的機(jī)組組合粗粒度并行求解方法能夠明顯提高計(jì)算效率，獲得可觀的加速比。
　　在日前機(jī)組組合和經(jīng)濟(jì)出力曲線確定的基礎(chǔ)上，基于“MPI+OpenMP”雙層并行模型，提出了日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的雙層并行計(jì)算方法。本文建立了日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃的數(shù)學(xué)

7、模型，由于同樣考慮了火電機(jī)組的閥點(diǎn)效應(yīng)，采用遺傳算法求解各滾動(dòng)周期內(nèi)的動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流問題。為了提高日內(nèi)滾動(dòng)發(fā)電計(jì)劃動(dòng)態(tài)最優(yōu)潮流的計(jì)算效率，對(duì)滾動(dòng)周期內(nèi)各時(shí)段的最優(yōu)潮流問題并行求解。同時(shí)，為了最大化并行計(jì)算效率，在多時(shí)段并行的基礎(chǔ)上對(duì)遺傳算法進(jìn)行了并行化處理，提出了基于種群分解的并行遺傳算法，即“MPI+OpenMP”雙層并行模型，外層多時(shí)段之間并行通過MPI實(shí)現(xiàn)，內(nèi)層遺傳算法的并行通過OpenMP實(shí)現(xiàn)。IEEE118系統(tǒng)仿真結(jié)果表明，在內(nèi)