[发明专利]一种多米诺优化的GPU加速电力下三角方程组前推方法在审
| 申请号： | 201710478819.2 | 申请日： | 2017-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN107368453A | 公开（公告）日： | 2017-11-21 |
| 发明（设计）人： | 周赣;孙立成;石飞;苏大威;王珂;周竞;冯树海;姚建国;杨胜春 | 申请（专利权）人： | 东南大学;中国电力科学研究院;国网江苏省电力公司;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06F17/12 | 分类号： | G06F17/12;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙)32204 | 代理人： | 张婧 |
| 地址： | 210018 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多米诺优化的GPU加速电力下三角方程组前推方法，所述方法包括如下步骤(1)CPU中根据雅可比矩阵的LU符号分解结果，即下三角变换矩阵L的稀疏结构，对下三角变换矩阵L各行进行并行化分层，进一步生成前推运算所需的运算顺序eorderL；并将GPU计算所需数据传输至GPU；(2)在GPU中设置下三角变换矩阵L各行的标志位markL；(3)在GPU中调用LU前推运算内核函数LUForward。本发明可大幅减少电力潮流线性方程组前推运算的计算时间并能提升潮流计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多米诺 优化 gpu 加速 电力 三角 方程组 方法 | ||
【主权项】：
一种多米诺优化的GPU加速电力下三角方程组前推方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：(1)CPU中根据雅可比矩阵的LU符号分解结果，即下三角变换矩阵L的稀疏结构，对下三角变换矩阵L各行进行并行化分层，进一步生成前推运算所需的运算顺序eorderL；并将GPU计算所需数据传输至GPU；(2)在GPU中设置下三角变换矩阵L各行的标志位markL；(3)在GPU中调用LU前推运算内核函数LUForward。
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- 孙洪广;刘肖廷 - 河海大学
- 2016-06-28 - 2018-11-09 - G06F17/12
- 本发明公开了一种污染物反常扩散的动态数据重构时间变换方法，利用了反常扩散的分形导数和分数阶导数模型具有时空尺度变换的特点，基于内禀时间变换去重构反常扩散的动态数据，采用扩散过程的特征时间作为时间项尺度，在离散格式中反应扩散过程的内部运动，提高了计算结果的可靠性，降低了计算误差，改善了计算结果的稳定性，提高了计算效率，无需增加计算量和存储量，计算简单快速，易于实施，可以有效的解决初始时段结果震荡的问题，得到精确稳定的数值结果，更加真实的反映了溶质的迁移扩散过程中溶质到达的时间和速度，为工程应用提供可靠的指导，可用于模拟污染物在土壤中的迁移、石油渗流、地下水的传输和湍流等水分和溶质迁移扩散过程，为科学的防止和治理环境污染提供了科学的指导，具有重要的理论和工程意义。
- 基于克莱姆法则的电网稳态功率构成关系解析计算方法-201610532042.9
- 鲍海;苏洪玉 - 华北电力大学
- 2016-07-04 - 2018-11-09 - G06F17/12
- 本发明属于稳态电网功率技术领域，尤其涉及一种基于克莱姆法则的电网稳态功率构成关系解析计算方法。包括建立基本环节功率传输方程，利用基本环节的功率传输方程构建描述整个电网功率传输关系的方程组；用矩阵形式表述该方程组，对该矩阵求逆得到稳态电网功率传输的矩阵描述形式；构建电源注入功率为自变量、支路损耗及系统负荷为因变量的矩阵描述形式，基于克莱姆法则，得到各电源在全网中的供给关系和供给量，并解析计算出电网稳态功率的各个构成份额。本发明解决了电路和电力系统理论中稳态功率传输问题，对稳态功率理论进行了必要的补充；在应用方面，为电力系统运行和相关研究工作提供了新的理论支持，并提供了一个大规模计算的数学手段。
- 基于分解-并行遗传算法的约束优化方法-201610279253.6
- 杨成林;张贞;周秀云 - 电子科技大学
- 2016-04-28 - 2018-11-09 - G06F17/12
- 本发明公开了一种基于分解‑并行遗传算法的约束优化方法，将约束优化算法所针对的问题分解成Q个子问题和1个常规问题，先采用遗传算法分解得到的Q个子问题并行进行迭代进化，直到每个子问题所对应的种群中至少有一半以上的染色体满足该子问题的约束条件，从子问题中选择满足约束条件的染色体按顺序组成多条染色体，作为常规种群的初始种群；然后对常规问题和子问题进行并行遗传算法迭代，达到迁移间隔时即分别进行前向迁移和后向迁移，当迁移次数达到阈值，从常规问题的种群中选择最优染色体作为约束优化问题的解。本发明采用分解‑并行遗传算法，可以快速求解出约束优化问题的最佳或近优解。
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