[发明专利]用于电力电子高效暂态仿真的图形处理器内存管理方法

说明书

本发明的用于电力电子高效暂态仿真的图形处理器内存管理方法，着眼于有限计算资源情况与大规模电力系统电磁暂态仿真计算需求之间的矛盾。仿真过程中，多个电力电子开关的快速变化使得系统状态频繁发生改变，进而需要多次对状态更新矩阵进行求解和存储，随之导致计算效率低以及计算资源占用过多的问题。基于最不经常使用算法的内存替换方法，能够保证在有限的计算资源下电磁暂态仿真的顺利进行，另一方面随着实际电力系统的规模不断增加，对仿真规模的要求也不断增加，使用内存替换方法之后，能够以牺牲很少仿真速度的条件下，极大地提高仿真规模的大小。

技术领域

本发明涉及一种电力系统仿真方法。特别是涉及一种适用于电力系统暂态建模仿真应用的用于电力电子高效暂态仿真的图形处理器内存管理方法。

背景技术

近年来，电力系统在实际运行中面临着可再生能源的大规模接入以及交直流互联电网运行规模不断增加的挑战，使用传统的电磁暂态仿真算法研究其复杂的暂态特性及运行控制问题时会在计算资源和计算速度方面受到限制。而基于元件详细动态特性建模的电力系统电磁暂态仿真因其能够准确刻画微秒级的系统快动态过程，正逐渐在新能源电力系统的分析、设计与运行等方面获得更加广泛的重视与应用。此外，电网规模持续扩大及仿真时间尺度不断延伸给电磁暂态仿真提出了新的挑战，需要结合问题特性在计算效率方面做出改进。

目前，提高暂态仿真的计算效率主要有两种思路：一是在仿真算法层面进行针对性的改进，二是利用硬件的并行特性对仿真程序进行加速，如多核CPU(CentralProcessing Unit，中央处理器)、FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、GPU(Graphic Process Unit，图形处理器)等。近年来，由于电力系统规模的不断增加，使得仅依靠改进仿真算法提升电磁暂态仿真算法的计算效率，可能较难得到理想的效果。随着科技水平和制造工艺的不断进步，各类硬件不论在并行资源的容量还是效率方面都有着飞跃地提升。因此，利用硬件的并行计算资源来提高电磁暂态仿真的计算效率是一种高效且有发展前景的解决方案。其中，FPGA是可编程的集成数字电路板，由于电路天然的并行性，使得FPGA在处理复杂的仿真计算时具有很强的灵活性，但是其使用硬件描述语言(Verilog或VHDL)进行结构繁复的系统设计，通用性稍显不足。GPU，特别是GPGPU(GeneralPurpose GPU，通用计算图形处理器)，具有更多的计算单元，适用于计算维度更大但计算复杂度更小的计算场景，并且借助于C或Python等更加成熟通用的编程语言，在CUDA(ComputeUnified Device Architecture)等运算平台上进行计算结构的设计，能够理论上较传统方法取得近百倍的计算峰值。此外，随着GPU在多领域的广泛应用，促进了GPU相关技术的不断进步，同时期的GPU在性能上已经远超CPU，并且性能提升的速度日益增加，支持的运算也越来越复杂，可编程性和功能都得到了极大的扩展，在高性能计算领域展示了巨大的发展潜力，可以预见，GPU并行计算是高性能计算重要的发展方向之一。

CPU/GPU异构计算结构，主要是从计算速度和计算资源两方面来考虑。首先，根据CPU和GPU在计算特性上差异，设计程序将逻辑复杂且串行运行的计算部分分配到CPU上计算，将逻辑简单但是计算密度大的部分分配到GPU中处理，由此可以看出计算速度只要取决与计算任务的分配以及CPU和GPU不同计算任务之间的数据传输，其次在计算资源方面，GPU受制于结构，其计算资源远少于CPU，在CPU和GPU之间合理分配资源，能够有效地提高计算效率以及计算的维度。

基于指数积分的电磁暂态仿真方法具有良好的数值精度和稳定性。该方法是一种适合处理电磁暂态模型刚性特征的数值积分方法，通过矩阵指数算子的引入，克服了系统刚性对算法数值稳定性的影响，使得仿真过程可以采用较大的步长进行计算；同时，通过对系统的线性动态过程进行精确求解，避免了传统数值积分方法所遇到的局部截断误差问题，使算法具有很高的数值精度。此外，该方法尤其适于大规模高维非线性问题，且具有良好的数值性能，仿真计算速度得到明显提升。

不同于EMTP类程序，指数积分方法主要基于状态分析框架，此时系统的仿真模型可以用以下的状态方程描述：