[发明专利]一种基于GPU加速的直流故障筛选方法

摘要

本发明公开了一种基于GPU加速的直流故障筛选方法，包括：对直流潮流算法进行优化；CPU读取电网数据，计算节点电抗矩阵X0；计算基态电网的节点电压相角θ0，将电网基础数据传送给GPU；GPU内核函数1计算支路开断时的节点电压相角θ1；GPU内核函数2计算支路开断时各支路的有功功率，筛选出支路开断故障集S1并回传至CPU中；GPU内核函数3计算发电机开断时的节点电压相角θ2；GPU内核函数4计算发电机开断时各支路的有功功率，筛选出发电机开断故障集S2并回传至CPU中。本文提出了一种基于GPU加速的直流故障筛选方法，提高了计算效率，解决了电力系统静态安全性分析中故障直流筛选耗时大的难题。

主权项

1.一种基于GPU加速的直流故障筛选方法，其特征在于：所述方法包括：(1)根据不同故障的特点对直流潮流算法进行优化；(2)CPU读取电网数据，生成节点电纳矩阵B，计算节点电抗矩阵X0；利用直流潮流算法计算基态电网的节点电压相角θ0，将直流筛选所需的电网基础数据传送给GPU；(3)GPU中的内核函数1计算支路开断时的节点电压相角θ₁，其中内核函数1为Kernel_1<N_blocks，N_threads>，Kernel_1的线程块大小N_threads固定为128，线程块数量N_blocks＝(N_branches+N_threads–1)/N_threads，支路数N_branches；Kernel_1的第b个线程计算第b条支路断开时的节点电压相角设第b条支路的首尾节点编号分别为i、j，其中Δθ＝c(θ_0i‑θ_0j)X_L，式中：X_L＝[X_1i‑X_1j,…,X_ni‑X_nj]^T，Δx_ij为断开支路的电抗值，X_ij为基态的节点电抗矩阵X₀的第(i,j)号元素，θ_0i为基态电网的节点电压相角θ₀的第i号元素；Kernel_1的具体计算方法为：(3.1)CUDA自动为每个线程分配线程索引threadID作为线程号；(3.2)将线程号赋值给变量tid，通过变量tid来指定线程；(3.3)第tid号线程计算第b条支路开断时各节点电压的相角θ1b；(3.4)判断线程号变量tid的值是否小于支路数Nbranches，小于继续执行以下步骤，否则该线程结束运算；(3.5)将第b条支路首尾两个节点编号df[b]和dt[b]分别赋值给变量i，j，即：i←df[b]，j←dt[b]；(3.6)用公式c1＝(Xii+Xjj‑2×Xij+Δxij)计算c1，如果c1为0，置S1[b]为2，若不为0，c＝1/c1,S1表示支路开断导致的故障集向量，用于存储支路开断引起的故障状态，S1[b]表示第b条支路开断时的故障状态；(3.7)循环变量k从1到N‑1循环，其中N为基态电网的节点数量，计算第b条支路开断时的电压相角向量：其中，表示第b条支路开断时第k节点的电压相角，(θ₀)_k表示基态时k节点的电压相角；(3.8)Nblocks个线程块中的全部线程计算结束得到节点电压相角θ1和故障集S1，供内核函数2使用；(4)GPU中的内核函数2计算支路开断时各支路的有功功率并与有功功率限额比较，筛选出支路开断故障集S1并回传至CPU中；(5)GPU中的内核函数3计算发电机开断时的节点电压相角θ2；(6)GPU中的内核函数4计算发电机开断时各支路的有功功率并与有功功率限额比较，筛选出发电机开断故障集S2并回传至CPU中。