[发明专利]一种基于GPU分层加速的电网拓扑分析方法

说明书

本发明公开了一种基于GPU分层加速的电网拓扑分析方法，包括如下步骤：CPU中读入实际电网断面文件，提取电网模型为电网物理模型，进行无向图的编制，并对拓扑分析所需信息进行压缩存储并传递到GPU；GPU中调用分厂站并行拓扑分析内核函数StationBus_kernel，生成d_Visited并传递给h_Visited；将全网计算节点划分结果整理成为计算节点，编制计算节点邻接链表形成全网计算节点的邻接数组并以压缩形式储存和传递；GPU中调用系统拓扑分析函数System_Kernel_new，形成拓扑分析结果。本发明采用并行潜能较高的GPU进行大规模电网的拓扑分析，提高电网拓扑分析的实时性和稳定性。

技术领域

本发明涉及一种电网拓扑分析方法，尤其涉及一种基于GPU分层加速的电网拓扑分析方法。

背景技术

电网拓扑分析，是电力能量流动过程中，对用于转换、保护和控制这一过程的元件状态进行分析，进而得到电网结构关系的过程。进行电网拓扑分析的目的是将分析得到的电网结构用于应用层的众多电网分析运算，包括潮流计算和电网状态估计等。因此，拓扑分析构成电网分析计算的基础模块，其性能直接影响到众多电网分析算法应用层的性能。高性能的电网拓扑分析算法，是实时电网分析系列算法的关键组成部分，具有重要的研究价值。

电网拓扑分析算法利用厂站接线中母线段和开关信息，得到进行计算时使用的相关联的“节点”，并明确各个“节点”之间的联通关系，即形成电网在线分析计算中使用的母线-支路计算模型。该模型的划分涉及三个概念和两个步骤，第一步，将电气元件上客观存在的电气连接点，即物理节点，根据开关和刀闸的开关信息，合并为抽象的计算节点，计算节点内部各物理节点具有相同的电气量，可以共同参与潮流计算等应用层面的计算；第二步，将抽象出的计算节点，根据变压器、输电线路等电气联系，合并为抽象的子系统，子系统内各计算节点存在电气联系，若子系统内发生开关开断等变化，变化仅影响当前子系统内的所有计算节点，属于其他子系统的计算节点不受影响。

目前处于应用中的传统电网拓扑分析算法，大多采用串行方法，尽管在长期的应用中开发出了大量不同类别的优化方案，仍无法避免随着算例规模提升，算法性能迅速下降的问题。近年来，随着中央处理器(Central Processing Unit，CPU)多线程技术和多机集群系统的进步，提出了一些采用CPU多线程进行加速的电网拓扑分析算法。但由于CPU硬件多核工艺发展慢，CPU核心数增长速度缓慢，此类算法一般仅能利用4线程或8线程，其并行性仍不足以满足大规模电网的实时运算需求。

针对CPU多核算法并行度低下的问题，一些采用GPU(Graphic Processing Unit，GPU)的电网拓扑分析算法被提出来，这些算法对传统串行算法进行并行化，并在大规模算例下充分挖掘GPU的并行潜能。但是这些算法基本上是传统算法在并行程序下的粗糙复现，未能考虑到电网拓扑分析计算中能够利用的独特性质，导致在分析的最后几次迭代，仅剩极少数线程运转，并行度降低到十分低下的水平，这无疑导致了性能的损失。

因此，亟需解决上述问题。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种可解决传统串行电网拓扑分析效率差，大幅减少电网拓扑结构分析运算时间，以及提高潮流计算实时性的基于GPU分层加速的电网拓扑分析方法。

技术方案：为实现以上目的，本发明公开了一种基于GPU分层加速的电网拓扑分析方法，包括如下步骤：

(1)、CPU中读入实际电网断面文件，CPU中提取电网调度系统中的电网模型为电网物理模型，CPU中对以电网物理模型形式保存的电网断面文件，进行无向图的编制，并对拓扑分析所需信息进行压缩存储，最后将压缩编制的无向图信息传递到GPU；

(2)、GPU中调用分厂站并行拓扑分析内核函数StationBus_kernel，根据全网开关状态，将各个电气元件抽象成的物理节点划分为厂站内独立编号的计算节点，生成d_Visited并传递给h_Visited；