面向GPU的电力系统电磁暂态并行计算方法研究

Modern power systems are facing severe challenges with the increasing complexity in system dynamics and dimension. GPU (Graphic Process Unit) shows a great computation capability since it is adpoted for the general scientific computing. In this case, developing a systematic methodology for GPU oriented electromagnetic transient parallel computing is of great importance in both theory and engineering aspects. .The objective of this project is to extend the parallel computing theory for exploiting the huge computing capability of GPU to meet the challenges in power system electromagnetic transient simulation.First, an efficiency analysis model for the GPU parallel computing will be established based on the analysis of the key factors that affect the simulation performance. Further, a fine-grained multi-level parallel algorithms for the GPU architecture will be developed with consideration of network partition, decomposition-coordination and load balancing. Finally, a GPU-based high-performance electromagnetic transient simulation platform will be build according to the efficiency model and parallel algorithm..The project is expected to establish a framework for the GPU oriented parallel computing, make significant changes on the parallel computing theory and provide a theoretical basis and technical support to meet the growing demand of future power system simulation.

现代电力系统正面临动态过程日益复杂和仿真规模迅速扩大的严峻挑战。GPU（Graphic Process Unit）自进入科学计算领域以来，展示出了巨大的计算潜力。为此，研究面向GPU的电磁暂态并行计算方法，在理论和工程两方面均具有重要意义。.本项目拟结合GPU并行计算的特点，将并行计算理论加以发展并应用于电力系统电磁暂态仿真分析。首先，研究影响GPU并行计算效率的关键因素，在此基础上建立面向GPU的并行计算效率分析模型。进一步，从并行网络切分，分解协调计算和计算负载均衡三个方面研究适合于GPU体系架构的多层次细粒度并行算法。最后，以模型和算法研究成果为依据，构建基于GPU的高性能电磁暂态并行仿真平台。.开展本项目研究，有望系统地建立面向GPU的并行计算研究框架，对电力系统并行计算的理论和实践带来重大变革，为满足未来电力系统日益增长的仿真计算需求提供理论基础和技术支撑。

现代电力系统正面临动态过程日益复杂和仿真规模迅速扩大的严峻挑战。GPU（Graphic Process Unit）自进入科学计算领域以来，展示出了巨大的计算潜力。为此，研究面向GPU的电磁暂态并行计算方法，在理论和工程两方面均具有重要意义。.本项结合GPU 并行计算的特点，从效率分析、模型研究、算法设计和平台构建方面将并行计算理论加以发展并应用于电力系统电磁暂态仿真分析。在效率分析方面，提出了适用于电磁暂态计算的GPU基本运算耗时评估模型，研究影响GPU 并行计算效率的关键因素，在此基础上为分配GPU计算任务提供理论支撑。在模型研究方面，面向变流器外特性研究，提出了PWM变流器的分段平均化模型，使开关过程的处理并行化；面向变流器内部特性研究，提出了小步长开关模型的参数配置方法，消除了小步长模型带来的数值震荡问题。在算法设计方面，提出了面向GPU的电磁暂态细粒度仿真算法，并设计了兼容分段平均模型的EMTP算法，利用GPU实现了电磁暂态仿真的并行加速。最后，本项目设计了基于GPU的电磁暂态仿真平台。所设计的风电场算例仿真结果表明，该仿真平台对于大规模电力系统电磁暂态仿真具有极高的加速比。.本项目研究，系统地建立面向GPU 的并行计算研究框架，并为满足未来电力系统日益增长的仿真计算需求提供理论基础和技术支撑。