IRAM算法在电力系统特征值在线并行计算中的应用

"基于IRAM的大型电力系统特征值在线并行计算策略" 本文探讨的是在电力系统中，如何应对由于区域电网互联、特高压交直流电网建设和大规模风电接入导致的低频振荡问题。小干扰稳定分析对于预防这类低频振荡至关重要。传统的离线计算方法已无法满足实时分析的需求，因此提出了基于隐式重启动Arnoldi算法（IRAM）的特征值在线计算策略。 IRAM算法因其良好的收敛性能和计算速度，在特征值计算中得到广泛应用。然而，单次位移求逆IRAM只能处理特定位移点附近的特征值，为了全面覆盖关注的特征值区域，需要多次执行该算法。文章中提到，通过预估前一断面的分析结果，可以建立一个多目标优化模型来选择位移点，该模型采用线性加权和法求解，以优化特征值的搜索范围。 文中还讨论了现有的任务分配策略存在的问题，如CPU闲置时间过长，以及需要对原有串行算法进行大量改动等。对比之下，提出的策略能根据预估计算量大小逐个分配任务，有效减少了CPU的闲置时间，从而提高了并行计算的效率。 实验部分展示了该策略在南方电网在线数据上的应用，结果证明了该策略能够在关注的特征值区域内进行全面搜索，并且在计算时间上优于平均任务分配策略和现有的不平均任务分配策略，体现了其在实时性与计算效率上的优势。 总结来说，本文的贡献在于提供了一种新的特征值在线计算策略，该策略结合了IRAM算法和优化的位移点选择及任务分配方法，适用于电力系统的小干扰稳定分析，尤其对于处理时变系统的在线计算需求具有重要意义。这一方法不仅可以提升计算速度，还能确保对关键特征值的全面搜索，有助于实时监控和预测电力系统的稳定性。