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Accelerating Batched Power Flow on Heterogeneous CPU-GPU Platform
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AI
DOI：10.3390/en17246269.png)
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摘要
En 中文
随着中国互联电网规模的持续扩大，传统串行计算方法因其规模小、效率低，已无法满足对包含数万个节点的电力网络进行快速分析和计算的需求。为提升电网在线分析能力，本文提出了一种基于异构CPU-GPU平台的加速批量潮流计算方法。该方法基于快速解耦法，结合GPU的强大并行计算能力与CPU的多线程并行处理，高效解决了GPU批量潮流计算中的母线类型转换问题，并提高了潮流计算精度。随后，引入了一种基于二进制的潮流数据交换格式，采用单个二进制文件进行数据交换。该格式显著降低了I/O时间开销并减小了文件大小，进一步提升了方法效率。实际电网案例研究表明，该方法具有高精度和可靠性。与传统单线程潮流计算方法相比，该方法在批量潮流计算中大幅降低了时间消耗，证明了其在处理大规模潮流计算中的显著优势。
Keyword:
batch power flow
heterogeneous CPU-GPU
bus type conversion
binary data exchange
GPU acceleration
期刊
IF:
3.2
论文数:
1.6W
被引数:
14.2W
机构
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