基于并行處理的大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流計(jì)算與可靠性評估.pdf

1、并行處理已經(jīng)成為當(dāng)前計(jì)算科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)的關(guān)鍵技術(shù)。隨著電力需求的急劇增長，跨大區(qū)互聯(lián)和遠(yuǎn)距離輸電系統(tǒng)相繼出現(xiàn)，電力系統(tǒng)的規(guī)模正變得越來越龐大。網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的復(fù)雜化使得大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流計(jì)算與可靠性評估可能需要超大規(guī)模的計(jì)算量，傳統(tǒng)串行單處理技術(shù)有限的時(shí)空處理能力將難以實(shí)現(xiàn)。與此同時(shí)，并行計(jì)算在電力系統(tǒng)中應(yīng)用的研究方興未艾。提高并行加速比與并行效率是電力系統(tǒng)并行研究的主要目的。鑒于此，本文研究了大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流與可靠性評估并行計(jì)算的模型、算法及

2、并行化方法，并取得了一些相關(guān)方面的初步成果。本文研究成果如下：
　　 ①基于FGMRES方法的電力系統(tǒng)牛頓潮流計(jì)算;
　　 高維稀疏方程組的求解是電力系統(tǒng)潮流計(jì)算問題中最基本和最核心的部分。為了提高其收斂的速度及可靠性，根據(jù)牛頓潮流迭代過程中Jacobi矩陣的改變情況，選擇柔性的預(yù)條件子，提出了基于FGMRES法的牛頓潮流算法。FGMRES法的收斂性及收斂速度依賴于其線性方程組系數(shù)矩陣的條件數(shù)，為改善系數(shù)矩陣的條件數(shù)，時(shí)

3、常對線性方程組進(jìn)行適當(dāng)變換，以實(shí)現(xiàn)預(yù)條件處理。預(yù)條件子一般由系數(shù)矩陣變換而來，本文根據(jù)潮流計(jì)算過程中系數(shù)矩陣的改變情況，實(shí)時(shí)生成新的預(yù)條件子，以達(dá)到最佳的預(yù)條件處理效果，實(shí)現(xiàn)了柔性預(yù)條件處理的目的。根據(jù)系數(shù)矩陣高度稀疏的特點(diǎn)，為避免大量非零元的填入，本文為預(yù)條件子計(jì)算過程選擇了不完全LU分解算法。然后通過由IEEE30、IEEE118和多個(gè)合成的大規(guī)模電力系統(tǒng)進(jìn)行算例分析，驗(yàn)證了FGMRES法牛頓潮流算法可有效減低迭代次數(shù)，提高潮流計(jì)算

4、過程中的收斂可靠性。FGMRES法潮流計(jì)算的實(shí)現(xiàn)可使潮流計(jì)算的并行化過程大為簡化。
　　 ②大規(guī)模電力系統(tǒng)潮流計(jì)算的分布式GESP算法;
　　 GESP(Gaussian Elimination with Static Pivoting)算法適用于分布式并行處理大規(guī)模稀疏方程組。該算法通過采用靜態(tài)選主元技術(shù)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)稀疏高斯消去過程中的部分選主元技術(shù)。在分布式集群環(huán)境下，可利用GESP算法對潮流計(jì)算中修正的大型稀疏方程組

5、進(jìn)行并行LU分解。為在潮流計(jì)算過程中取得良好的加速比和并行效率，本文基于GESP算法提出牛頓法潮流迭代計(jì)算中修正方程組求解的分布式算法。根據(jù)方程組系數(shù)矩陣非零元主要集中于對角帶及高度稀疏等特點(diǎn)確定系數(shù)矩陣的超節(jié)點(diǎn)，并基于超節(jié)點(diǎn)的邊界將潮流修正方程組的系數(shù)矩陣劃分為若干個(gè)2維分塊矩陣以實(shí)現(xiàn)分塊存儲(chǔ)；在LU分解過程中，采用基于流水線技術(shù)的并行分解以提高計(jì)算速度。本文設(shè)計(jì)了分布式存儲(chǔ)的并行算法，并應(yīng)用于3000、12000節(jié)點(diǎn)等不同規(guī)模電力系

6、統(tǒng)。算例分析表明：在網(wǎng)絡(luò)達(dá)到2000節(jié)點(diǎn)及以上時(shí)，本文分布式GESP法相對串行計(jì)算和分布式牛頓法具有明顯的速度優(yōu)勢。
　　 ③基于狀態(tài)枚舉的大電力系統(tǒng)可靠性評估并行仿真;
　　 研究大電力系統(tǒng)可靠性評估基于狀態(tài)枚舉法的并行仿真問題。在并行計(jì)算過程中，為減小并行仿真過程中不同計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的通信量并獲得節(jié)點(diǎn)間最佳負(fù)載平衡，本文以狀態(tài)枚舉法的系統(tǒng)狀態(tài)為任務(wù)劃分單位，設(shè)計(jì)了兩種可靠性并行仿真的任務(wù)分配算法。根據(jù)分布式集群環(huán)境中各處

7、理節(jié)點(diǎn)的計(jì)算性能各異，設(shè)計(jì)了計(jì)及處理節(jié)點(diǎn)性能的靜態(tài)任務(wù)分配方案，以實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)所分配得的任務(wù)數(shù)與其計(jì)算性能相匹配。在此基礎(chǔ)上，因可靠性評估過程中各系統(tǒng)狀態(tài)的計(jì)算分析時(shí)間相差較大，設(shè)計(jì)了基于處理節(jié)點(diǎn)工作狀態(tài)的動(dòng)態(tài)分配方案。本文在分布式計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)上述兩種任務(wù)分配算法，通過對RBTS系統(tǒng)和IEEE-RTS79系統(tǒng)的算例測試表明：本文設(shè)計(jì)的任務(wù)分配算法簡單、可靠，并有效地提高了并行計(jì)算中過程的加速比和并行效率。本文的兩種任務(wù)分配算法對不同并行