求解大型稀疏线性方程组的一种并行算法及其在并行潮流计 …

以稀疏线性方程组系数矩阵所对应的因子表路径树为基础,提出了一种适合于在信息传输型并行计算机上求解大型电力网络方程组的并行算法;并将所提出的算法应用于电力系统潮流计算中,在信息传输型并行计算机上实现了电力系统潮流的并行计算。通过对大型电力系统进行试算,表明该算法能有效地提高电力系统潮流计算的速度。     

一种独立电力系统三相潮流计算新方法

针对独立电力系统的特点,在分析3种传统潮流算法在独立电力系统分析中不足的基础上,提出一种适合于独立电力系统的潮流计算方法--改进的前推回代算法,对传统的前推回代算法进行了3点改进.为解决在有些连接方式下,变压器互节点导纳子矩阵奇异,导致潮流计算时前推回代过程无法进行的问题,提出一种新的统一变压器模型,基于叠加原理实现了含局部弱环的辐射状网络的潮流计算.所提出的算法成功解决了独立电力系统潮流计算的问题.并通过典型算例验证了所提算法的有效性.     

基于Qos启发式算法的并行消息中间件设计

介绍一种基于Qos启发式算法的并行传输消息中间件设计思想,提出一种多约束QoS路由的启发式算法实现最优路径选择.系统采用了并行处理技术、基于数据库更新技术的数据同步传输机制、异构传输数据库配置与传输数据配置技术等,实现大型网络系统中异构数据库信息系统间海量数据信息并行交换,多级网络系统间数据信息并行交换.     

广域电力系统整体建模的并行计算技术

在分析广域电力系统整体建模需求的基础上,提出广域电力系统整体建模并行化的方案,设计基于粒子群算法的并行优化算法,开发相关软硬件系统.通过算例系统进行测试,结果证明了广域电力系统整体建模的可行性与有效性,显示了并行化方法在整体建模计算时间上的优越性.表明该电力整体建模的并行计算技术具有较强的工程实用价值.     

电力系统谐波潮流计算算法综述

谐波潮流计算是谐波分析和管理的一项重要基础工作,在电力系统中占有重要的地位.本文概述了谐波潮流分布的计算原理,根据谐波潮流计算算法的基本要求,结合谐波潮流计算自身的特点,对应用于谐波潮流计算的算法进行了分析和评述,并提出了算法改进方面应进一步考虑的问题.     

用Mc68000微机系统进行优化潮流计算的研究——非线性规划的应用

电力系统潮流计算是电力系统中的三大计算之一。而牛顿——拉夫逊(Newton—Raphson)法潮流计算又是对高、低电压系统都较适用的一种算法。上述算法也是有局限性的,特别是当电力系统中出现负荷较重,某些结点电压严重偏离其额定值时,它的本来较好的收敛特性就会恶化,从而使得用该方法计算潮流会导致发散、振荡而得不到结果。为了研究这种情况,我们对自编的牛顿——拉夫逊法潮流计算程序作了改进,运用优化技术中的非线性规划知识,在Mc68000微型计算机上,调试通过了优化的潮流计算程序,使得改进后的计算方法在收敛特性上较之改进前有所提高,并且在调试过程中也得到了一些计算经验和体会。     

电力系统潮流计算的最新进展

简要分析了六种新型的潮流计算方法的计算原理及优缺点,它们分别是基于人工智能的潮流计算方法、基于L1范数和现代内点理论的电力系统潮流计算方法、基于符号分析的潮流计算方法、双向迭代并行潮流计算方法、针对含HVDC和FACTS装置的混合电力系统潮流计算方法、针对配电网的模糊潮流计算方法等.     

含可控移相器的电力系统潮流分析

可控移相器（TCPST）是一种重要的FACTS装置,其可以实现对电力系统潮流的调控。本文综合考虑了TCPST对系统潮流计算的影响。提出了一个简单,有效的含TCPST的电力系统潮流计算方法,其特点可以很方便地与现有的交流潮流算法相结合。算例验证所提出的方法是正确有效的。     

基于改进人工鱼群算法的含风电场电力系统最优潮流计算

将风电场看作PQ节点并考虑风电场输出功率随机性和负荷随机性,提出含风电场的电力系统最优潮流计算方法。分析基本人工鱼群算法原理及其缺陷,提出改进人工鱼群算法(IAFSA);提出人工鱼群的视野和步长的取值方法,对初始种群的生成、行动方式和终止判据进行改进;并基于动态调整罚函数将带约束的有功最优潮流问题转化为无约束优化问题,实现含风电场的电力系统最优潮流计算.实例分析结果表明:基于改进人工鱼群算法比基于基本人工鱼群算法和遗传算法进行含风电场电力系统最优潮流计算具有更优全局收敛性和更快计算速度.     

一种基于网络数学分割的分解协调潮流并行算法

研究了PC机群计算环境下的电力系统潮流计算模型,结合基于节点分割的网络分块方法和PC机群环境的特性,提出了一种基于网络数学分割的电力系统潮流分解协调算法,将大规模互联电力系统分解成若干子网络,通过分配于各个PC机的各个子网络之间的分解协调计算,获取加速比。利用该算法对IEEE标准系统进行了潮流计算测试,结果表明,该算法具有较高的加速度和计算精度,适合在网络计算环境中实现。     

基于加权星图稀疏正则化的图像压缩感知重构

为了更有效地表达图像的高阶稀疏结构,提出基于图稀疏正则化的压缩感知重构算法,通过图论方法描述图像稀疏系数间的相关性。首先,采用图结构化稀疏度量表征图像的非局部相似性,并化简稀疏系数的完全图结构为仅与均值节点连接的星图结构,以实现更高效的稀疏表达;然后,通过加权范数的形式体现稀疏系数的不同重要性,达到自适应恢复的目的。进一步,提出求解星图稀疏模型的近似消息传递算法,通过引入辅助变量,使得权值参数和稀疏系数的优化问题更易求解。实验结果表明,所提出的算法在客观质量和主观质量上优于其他基于非局部稀疏模型的重构算法,验证了星图稀疏模型的有效性。     

分蓄洪区洪水演进的并行计算方法研究

通过网络计算机群,采用信息传递接口(MPI)为通讯库,建立了分蓄洪区洪水演进计算的并行数值模拟方法.以荆江分洪区为对象,模拟计算了实施分洪后洪水的演进过程.计算表明,网络并行计算系统机群的计算速度与计算规模、进程数等因素有关;并行计算相对于单机计算能够提高计算速度,并且加速比及并行效率会随着计算规模的加大而加大;同时,加速比会随着进程数的增加而先增加后减小,存在着一个最优的进程数.     

CFD程序自动并行化的相关性分析和通信策略

针对ＣＦＤ（ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｆｌｕｉｄ ｄｙｎａｍｉｃｓ）问题中的点松弛和线松弛迭代算法,研究其帧内和帧间数据相关性,提出一种数据相关性分析算法和通信策略。与相应的程序重构技术相结合,实现这类程序的ＳＭＰＤ模式的自动并行化。该算法与平台无关,能够适用于消息传递（ＭＰ）和共享变量的通信机制,目前已在ＰＶＭ环境中实现。经测试,基于该算法自动生成的并行程序能够达到很高的并行效率,对于绝大多数     

Krylov子空间算法的并行化策略研究

针对单机计算已不能满足求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种Krylov子空间方法的并行化设计方案,改进之处在于用一次同步通信完成所有内积计算,改进后的算法降低了内积计算开销,提高了计算效率.     

大规模矩阵乘积的几个并行算法

给出了微机网络并行计算环境和拥有共享内存的并行计算环境下大规模矩阵相乘的几种并行算法,分析了这些算法的计算和通讯时间复杂性,在多台微机上安装并行消息传递机制MPI(message passing interface),构成微机网络并行计算环境,在该环境下对所给算法作了数值试验,结果表明所给出的算法非常有效,同时在程序没有改动的条件下,将微机网络并行环境下的程序移植到具有共享内存的并行计算机IBMP650上,结果表明,所给算法具有更高的加速比和并行效率。     

基于高斯消息传递的频域EM信道估计算法

基于turbo迭代原理和高斯消息传递EM算法,对单载波传输系统进行联合信道估计与均衡。利用高斯消息传递的观点在因素图中对期望最大化进行描述,分析并提出合理的简化算法,避免了复杂矩阵求逆运算,之后借助于快速傅里叶变换,使得算法只有对数复杂度。仿真结果表明,在时变多径信道下,所提算法在获得较好的性能同时,显著降低了计算复杂度。     

Factor-graph-based iterative channel estimation and signal detection algorithm over time-varying frequency-selective fading channels

The problem of soft-input soft-output (SISO) detection for time-varying frequency-selective fading channels is considered. Based on a suitably-designed factor graph and the sum-product algorithm, a low-complexity iterative message passing scheme is proposed for joint channel estimation, equalization and decoding. Two kinds of schedules (parallel and serial) are adopted in message updates to produce two algorithms with different latency. The computational complexity per iteration of the proposed algorithms grows only linearly with the channel length, which is a significantly decrease compared to the optimal maximum a posteriori (MAP) detection with the exponential complexity. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed schemes in terms of bit error rate performance.     

变预处理子SOR-双共轭残量法

研究了大规模稀疏线性方程组的预条件迭代求解算法。结合Krylov子空间方法和SOR迭代,给出了一个新的求解算法,即变预处理子SOR-双共轭残量法,同时给出了算法的收敛性分析。数值实验显示了算法的快速收敛性。     

一种低复杂度SCMA多用户检测算法

为了进一步降低稀疏码多址接入系统中多用户检测算法的复杂度,提出了一种基于部分资源块高斯近似的多用户检测算法。首先对资源块优势等级进行比较;然后选择译码优势等级高的 n 个资源块使用加权消息传递算法,剩下的资源块使用高斯近似消息传递算法。同时联合资源块和用户优势等级,在每次迭代后对译码优势等级较高的用户直接译码并剔除,使得后续每轮迭代的复杂度依次降低。仿真结果表明,通过合理选择资源块个数,可以在保证检测性能的同时,有效地降低检测复杂度。因此,提出的算法较好地实现了译码性能和复杂度之间的平衡。     

Heterogeneous parallel computing accelerated iterative subpixel digital image correlation

Parallel computing techniques have been introduced into digital image correlation(DIC) in recent years and leads to a surge in computation speed. The graphics processing unit(GPU)-based parallel computing demonstrated a surprising effect on accelerating the iterative subpixel DIC, compared with CPU-based parallel computing. In this paper, the performances of the two kinds of parallel computing techniques are compared for the previously proposed path-independent DIC method, in which the initial guess for the inverse compositional Gauss-Newton(IC-GN) algorithm at each point of interest(POI) is estimated through the fast Fourier transform-based cross-correlation(FFT-CC) algorithm. Based on the performance evaluation, a heterogeneous parallel computing(HPC) model is proposed with hybrid mode of parallelisms in order to combine the computing power of GPU and multicore CPU. A scheme of trial computation test is developed to optimize the configuration of the HPC model on a specific computer. The proposed HPC model shows excellent performance on a middle-end desktop computer for real-time subpixel DIC with high resolution of more than 10000 POIs per frame.