暂态稳定分布式仿真计算的改进算法

电网互联和电力系统市场化发展趋势对暂态稳定分布式计算提出了要求.文中研究了电力非线性网络暂态稳定分布式仿真算法的计算效率问题,指出算法的瓶颈主要是子系统边界值的迭代求解计算,提出了改善非线性网络分布式求解效率的交接变量估计法,进行了数值验证,并与适于线性网络求解的并行处理方法、已有的电力网络暂态稳定初值估计法和交接变量调节法进行了比较.数值实验表明,文中提出的方法可在较大程度上稳定地改善暂态稳定分布式仿真分析的计算效率,与电力市场条件有一定的适应性.     

基于互联网的分布式时域暂态稳定仿真可行性分析

分布式暂态稳定仿真是实现大规模互联电网一体化仿真的一种新的解决方案,它利用先进的网络技术,高效地整合各调度中心异构的计算资源,以克服大规模互联电网一体化仿真面临的数据采集、整合和管理困难.为了论述在高延时互联网中大系统分布式时域暂态稳定仿真的可行性,文中提出了一套评价指标,包括准确性、高效性、稳定性、鲁棒性和可扩展性.进一步,在可模拟广域互联网环境的分布式仿真平台上,选择基于Jacobian-free Newton-GMRES(m)方法的分布式暂态稳定仿真算法进行了全面的测试.针对全国联网和东北--华北--华中联网系统的测试结果表明,所选算法满足各项指标,证明了基于互联网的分布式时域暂态稳定仿真的可行性.     

基于改进数据结构的电力系统暂态稳定并行仿真

通过分析电力系统暂态稳定问题的特点,提出了一种新的采用隐式积分联立求解法的空间分块并行算法。为了避免联立求解法存在的编程复杂的不足,设计了一种易于并行求解的数据结构。采用这种数据结构减少了算法求解过程中的非零注入元,简化了编程,并且使得现有的并行程序中的一些串行计算部分例如残差修正的计算实现了并行化。对实际运行的华中电网的仿真计算表明,最高的仿真加速比达到8.34,充分证明了所提出的算法和数据结构的有效性。     

基于改进数据结构的电力系统暂态稳定并行仿真

通过分析电力系统暂态稳定问题的特点，提出了一种新的采用隐式积分联立求解法的空间分块并行算法。为了避免联立求解法存在的编程复杂的不足，设计了一种易于并行求解的数据结构。采用这种数据结构减少了算法求解过程中的非零注入元，简化了编程，并且使得现有的并行程序中的一些串行计算部分例如残差修正的计算实现了并行化。对实际运行的华中电网的仿真计算表明，最高的仿真加速比达到8.34，充分证明了所提出的算法和数据结构的有效性。     

分布式暂态稳定仿真的面向对象分析与设计

从面向对象方法学的角度对电力系统暂态稳定仿真进行了分析和系统设计，对组成仿真系统的对象类进行了分析，提出了系统网络中电力元件分组的母线树结构和实现仿真计算的系统设计层次，设计了可用于分布式计算的母线树对象类。     

电力系统暂态稳定快速仿真方法

本文着重研究电力系统暂态稳定快速仿真方法。在采用简单模型和分段线性化的基础上，通过适当的坐标变换，导出了一种直接求解仿真方法，并提出了一种基于后验误差的自动步长控制方法；结合隐式梯形积分规则，推导出了一种递推求解仿真方法。理论分析和仿真计算表明，这两种新方法计算简便快速，可快速“扫描”电力系统暂态过程，为电力系统暂态稳定实时仿真提供了一个有力工具。     

基于改进通信算法的暂态稳定并行仿真

通过分析电力系统暂态稳定问题的特点,提出一种面向集群系统、采用隐式积分联立求解法的空间并行算法。针对电力系统分层分区的特点,对算法实现过程中的通信耗时进行了建模,提出了改进的通信算法,减少了算法的通信耗时,提高了并行效率,并且证明该通信算法具有很好的可扩展性。对实际运行的华中电网仿真计算表明,最高的仿真加速比达到了11.17,证明了所提算法的有效性。     

电力系统暂态稳定分析的并行算法研究

本文在基于多Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒｔ系统结构的并行处理计算机上，对电力系统暂态稳定分析的并行算法进行了研究。对所提出的并行算法在数据传输型并行计算机上的并行性能作了分析，提出了较好的通信方法。本文并行算法具有较高的并行性能，在多Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ系统结构的并行计算机上是有效的。     

基于逆Broyden拟牛顿法的分布式暂态稳定仿真算法

基于调度中心间的广域通信网络进行分布式暂态稳定仿真,需要尽可能减少协调计算过程所需通信次数,以克服较高通信延时对仿真效率的影响.文中提出了一种基于逆Broyden拟牛顿法的分布式暂态稳定仿真算法.该算法采用节点撕裂法对互联电网进行切分,并采用逆Broyden拟牛顿法求解边界协调方程,从而实现暂态稳定仿真分解协调计算.对IEEE 39节点系统和东北一华北一华中联网系统的测试结果表明,所提出的算法具有较高的计算准确性和收敛速度,即使在高延时广域通信网络中也可实现超实时仿真,具有较强的实用性.     

暂态稳定仿真的综合人工智能方法

研究了利用综合人工智能进行暂态稳定仿真的方法：利用神经网络训练动态元件的输入输出关系，同时，利用遗传算法优化神经网络的结构和加快神经网络的训练速度，算例结果表明，利用遗传算法和神经网络相结合的综合人工智能方法暂态稳定仿真比传统的时域仿真计算速度快，并能保持较高的精度，可以有效地提高暂态稳定仿真的实时性。     

基于高度并行松弛牛顿方法的暂态稳定性实时分析计算的并行算法

介绍一种新的用于大规模电力暂态稳定性实时分析计算的高度并行松弛牛顿方法。较详细地描述了用于暂态性计算的时间－ 并行松弛牛方法以及用于收缩导纳矩阵计算的空间并行松弛牛顿方法。并指出,该方法是以电力系统经典模型为基础导出的,但其基本思路完全可以推广应用于电力系统详细模型,关于该方法的算法分析比较,以及实际装配和验证另文发表。     

电力系统暂态稳定性并行牛顿计算方法

提出了一种电力系统暂态稳定性时间并行牛顿计算方法。从理论上 对该并行计算方法进 行了分析和评估，并对其进行了仿真(模拟并行装配)研究。     

电力系统暂态稳定计算的一种空间并行算法

结合数据传输型并行计算机的性能和特点,对电力系统暂态稳定分析的空间并行算法进行了研究。在引入基行因子表路径绎的网络分割方法并将电力网络系数矩阵写成对角加边（ＢＤＦ）形式的基础上,发展了并行求解电力网络方法的算法,并在数据莳工行计算机上实现了暂态稳定的并行计算。对大型互联电力系统进行的试算表明,中所提出的算法能显提高暂态稳定计算的     

基于高度并行松驰牛顿方法的暂态稳定性实时分析计算方法的并行装配

介绍一种新的用于大规模电力系统暂态稳定性实时分析计算的高度并行松驰牛顿方法的分析和比较,并利用ＰＶＭ 技术在ＧｒａｙＴ３Ｄ大规模并行计算机上进行实际装配和验证。关于该方法的导出在《基于高度并行松驰牛顿方法的暂态稳定性实时分析计算的并行算法》［１］ 中发表。     

基于Transputer网络的暂态稳定性并行处理

该文将线性代数方程组求解中的蝴蝶分解算法用于收缩导纳矩阵的并行计算，完善了文［ 1］所提出的暂态稳定性并行计算方法；利用5片Transputer处理器，构造了一环形并行处 理系统，对文［1］所提出的并行牛顿计算方法进行了实际装配。     

基于集群机的大规模电力系统暂态过程并行仿真

由于传统的串行计算方法无法满足互联电力系统在线动态安全分析和实时仿真的要求，研究高效的电力系统暂态并行仿真算法及其软件已成为电力系统动态实时仿真的关键。该文基于集群系统，提出一种利用电力系统区域特性的多重化网络划分方案，弥补了传统网络划分算法在计算规模和划分质量上的不足；并提出了一种基于分块思想、消息传递与动态多线程相结合的网络方程分层算法及其实现策略，缩短了网络方程的计算时间，解决了暂态仿真中计算量突增的问题，提高了算法的并行效率和整体性能。同时，文中还简化了暂态稳定算法迭代流程，改进了全局收敛判定方法，有效地减少了算法计算量和通信损耗。实际电网的数值计算结果表明，文中提出的算法计算加速比高，实时性好，因此研制的电力系统动态并行仿真程序能够满足大规模电力系统暂态过程实时仿真、甚至超实时仿真的要求。     

基于支路分割和区域迭代的暂态稳定性仿真并行算法

针对市场条件下电力系统暂态稳定性仿真计算问题,应用基于支路分割的系统分裂方法,对子系统间协同完成暂态稳定性仿真分析的并行算法进行了研究,提出了基于区域迭代的暂态稳定性并行算法.该算法在虚拟异步并行计算平台(VAPP)上得到了实现,并用新英格兰10机39节点系统算例和暂态稳定性仿真程序(TSSP)进行了验证.还考察了在3子系统分裂和5子系统分裂情况下,每积分步上子系统间的通信次数和并行计算加速比.该算法是粗粒度的,在一定程度上可适应于市场条件下的电力系统暂态稳定性分析.     

数值积分自动终止的算法及其工程应用

基于扩展等面积准则(EEAC)稳定性定量分析理论,提出了数值积分的自动终止算法,既大大减少了计算量,又保证不会因为积分时段太短而将多摆失稳的算例判为稳定。该算法根据主导互补簇的簇内非同调程度来反映轨迹在观察时段以后失稳的可能性：当稳定裕度足够大,且互补簇簇内的非同调性足够小时,受扰轨迹在观察时段以后也不会发散。为此,定义了簇内非同调性指标,并开发了识别可疑动态鞍点及可疑最远点的方法。仿真及近3年的大量工程实践证实了该算法的可靠性和有效性。     

在IBM-SP2上实现电力系统暂态稳定计算的一种并行算法

本文提出了一种在IBM－SP2并行计算机上实现电力系统暂态稳定计算的并行算法,该算法的核心是对电力系统网络方程实现有效的并行求解。通过对大型互联电力系统算例进行试算,对所提出的算法的有效性进行了分析和评估。