[发明专利]电力优化运行方法、终端设备及计算机可读存储介质有效

专利信息
申请号: 202110386050.8 申请日: 2021-04-12
公开(公告)号: CN113254195B 公开(公告)日: 2022-12-27
发明(设计)人: 石立宝;赵嘉伦 申请(专利权)人: 清华大学深圳国际研究生院
主分类号: G06F9/50 分类号: G06F9/50;G06N3/00;G06N3/12;G06Q10/04;G06Q50/06
代理公司: 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223 代理人: 江耀纯
地址: 518055 广东省深圳市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 电力 优化 运行 方法 终端设备 计算机 可读 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种电力优化运行方法、终端设备及计算机可读存储介质,包括如下步骤:客户端接收用户发起的认证连接请求,促使用户侧计算机在请求通过后被纳为新增计算节点;选择处理器并行计算方式;输入计算任务信息至客户端;指使服务器管理节点接收输入信息,据此测算任务计算量大小,并根据各计算节点的计算能力划分计算任务;指使各计算节点使用处理器多线程,并行计算潮流及适应度值,得到最终结果。本发明可调用不同电力计算库,为不同电力优化需求的用户提供智能共享计算加速,在大规模计算、计算节点计算性能较强时能够取得良好的加速效果;具有一定的通用性,满足实际电力系统多种优化任务的需求。

技术领域

本发明涉及电力领域,特别是涉及一种电力优化运行方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

电力系统优化本质为研究如何通过控制影响电网运行状态的各种因素,让电网在实现某个指标最优化的状态下运行。电力系统优化的实施与实现是电力系统稳定运行、电能质量保持在较高水平的重要保障。

对电网优化问题的求解方法主要有传统数学规划方法与智能计算方法,其中智能计算方法相比传统数学规划方法具有收敛速度快、不易陷入局部最优解等优点,近年来深受不少研究者的青睐。但系统规模达到上万节点时,利用串行计算实现智能计算耗时长达数个小时,无法满足一些具有在线甚至实时性的优化问题求解的要求。

有效缩短智能计算方法计算耗时的方式是并行计算,目前许多学者针对某些具体的电力优化问题的智能计算方法提出并行化改造方案,但这些方案不具有通用性;此外,现有的分布式并行计算平台结构专用性强、灵活性较差,用户想要利用这些平台对电力系统优化智能计算方法加速运算时面临平台改造成本过高、计算效率不理想、二次开发困难等问题。

发明内容

为了弥补上述现有技术中电力优化计算效率不理想的不足,本发明提出一种面向电力优化运行的智能共享计算方法,以解决现有分布式并行计算平台通用性、灵活性较差以及难以进行二次开发的问题。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决:

本发明提出一种电力优化运行方法,包括如下步骤:A1:客户端接收用户发起的认证连接请求,促使用户侧计算机在请求通过后被纳为新增计算节点;A2:选择处理器并行计算方式;A3:输入计算任务信息至客户端;A4:指使服务器管理节点接收输入信息,据此测算任务计算量大小,并根据各计算节点的计算能力划分计算任务;A5:指使各计算节点使用处理器多线程,并行计算潮流及适应度值,得到最终结果。

在一些实施例中,还包括如下可选技术特征:

在一些实施例中,A2步骤中,处理器并行计算方式包括CPU并行计算、GPU并行计算。

在一些实施例中,A3步骤中,当处理器并行计算方式为CPU并行计算时,计算任务信息包括:智能计算方法类型、初始种群信息、适应度计算方法;当处理器并行计算方式为GPU并行计算时,计算任务信息包括:智能计算方法类型、电力系统参数、种群编码方式。

在一些实施例中,智能计算方法类型包括:进化规划智能计算方法、粒子群智能计算方法。

在一些实施例中,A5步骤中,处理器多线程包括CPU多线程、GPU多线程。

在一些实施例中,A5步骤中,当处理器多线程为CPU多线程时,具体包括如下子步骤:A51:指使客户端计算节点使用CPU多线程,并行计算潮流及适应度值,计算完上传结果文件至管理节点;A52:指使服务器管理节点待所有计算节点的适应度值计算完成后,发送计算结果给用户;提示用户对种群按智能计算方法步骤进行变异、选择等后续操作,促使生成新一代种群,并发送新一代种群信息给客户端;A53:重复步骤A51、A52,直至迭代次数达到设定上限,得到最终结果。

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