[发明专利]输电网细粒度并行电磁暂态仿真方法、系统、终端及介质

说明书

本发明提供了一种输电网细粒度并行电磁暂态仿真方法、系统及介质，针对输电网提出一种细粒度并行求解算法，能将输电网的仿真并行度提升至单个节点和单条支路，进而利用GPU海量计算单元进行线程分配，每个节点、每条支路对应一个线程，使得系统规模的增加只会导致并行线程数的增加，并不会对仿真效率产生明显影响。在验证算法准确性的基础上，结合现有高性能集成开发环境进行仿真效率测试，通过不同开发环境的对比，验证了Julia环境下所提算法的优越性。

技术领域

本发明涉及电力系统技术领域，具体地，涉及一种基于Julia的针对大规模输电网的细粒度并行高效电磁暂态仿真方法、系统及介质。

背景技术

随着分布式电压源的高渗透接入，在增强了电力系统的灵活性的同时，让现代电力系统各个环节呈现高度电力电子化趋势，使得大范围的复杂电磁暂态现象时有发生。电磁暂态仿真逐渐成为精确模拟未来电力系统运行状态的有效手段。

随着计算机性能的改善，计算机的计算资源大幅增加，计算速度得到了极大的提升，各类高性能计算设备也层出不穷，为电磁暂态仿真效率的提升提供了必要的硬件支持。同时，随着新的高性能编程语言的出现，实现了在不降低运算速度的前提下代码的简化，为电磁暂态仿真的简化提供了一种新的可能。此外，随着各类新的建模技术和数值分析方法的出现，电磁暂态仿真算法和理论也在不断更新和完善，逐渐做到了算法框架与硬件资源的统一，有力保障了电磁暂态仿真效率的提升。

传统电磁暂态仿真采用的是高串行度的节点分析法，大多采用中央处理器(CPU)来实现，CPU架构很大一部分都是缓存，计算的主要时间用在数据的传输上，效率受到其本身体系结构的制约。图形处理器(GPU)的发展为高性能计算提供了硬件支持，GPU 有海量的计算单元，相比于CPU利用复杂逻辑结构优化算法，GPU利用其处理海量数据的优势，通过提高总的数据吞吐量来提高计算效率，使其在浮点运算、并行计算等方面极大优于CPU，更适合于开发大电网电磁暂态并行仿真程序。

目前，随着高性能计算设备和硬件资源的不断完善，提升电磁暂态仿真效率主要从提高计算并行度出发。基于分组分区的思想对大电网进行分割建模是提高计算并行度的主要手段，最早实现并行计算的是长传输线解耦分网方法，但分网条件要求高，难以做到灵活分网。后来一些新的分网方法被提出，主要有状态空间节点法、多区域戴维南等值法、理想变压器模型法以及节点分裂法等，这些方法虽然都可以实现并行求解，但由于分块数量的限制，往往利用多核CPU进行分网计算，属于系统级并行，各个分区系统的复杂程度会制约仿真效率的进一步提升。此外，在长距离输电线路中，需要考虑线路参数的分布特性，建立精细化的传输线模型，一般采用的方法是在考虑多种因素建模的基础上进行分段处理，这种分段线性增加了系统的规模，即使是对系统级并行来说，其各个分区的系统规模也会线性增加，此时系统级并行方案也无法有效的提高仿真效率。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的上述不足，提供了一种输电网细粒度并行电磁暂态仿真方法、系统、终端及介质。

根据本发明的一个方面，提供了一种输电网细粒度并行电磁暂态仿真方法，包括：

构建电力系统仿真模型；所述电力系统仿真模型包括：电压源部分、输电网络部分以及接口部分，其中，所述电压源部分和输电网络部分能够进行独立并行求解，所述接口部分依据所述电压源部分和所述输电网络部分的电流更新结果进行求解；

针对所述电力系统仿真模型，获取所述电力系统仿真模型的相关节点参数和支路参数，形成节点参数矩阵和支路参数矩阵；

根据所述节点参数矩阵和支路参数矩阵，对所述电力系统仿真模型的潮流进行求解，得到电力系统仿真模型各节点及支路的潮流数据；

依据所述潮流数据，构建电力系统负荷节点的恒阻抗模型，并将所述负荷节点以恒阻抗的形式添加到所述节点参数矩阵和支路参数矩阵对应的位置中，形成新的节点参数矩阵和支路参数矩阵；

根据所述新的节点参数矩阵和支路参数矩阵，得到初始数据；