FPGA加速的预选LU分解算法：提升电力半实物测试平台效率

本文主要探讨的是基于现场可编程门阵列（FPGA）的LU分解算法在电力半实物测试平台中的应用，特别是在风电发电机组并网测试中的电路仿真中的效能提升。LU分解是一种用于求解线性方程组的有效算法，它将一个矩阵分解为一个下三角矩阵L和一个上三角矩阵U的乘积，从而简化求解过程。在传统的单核处理器环境中，LU分解的效率受到限制，因为它依赖于顺序计算，随着矩阵规模增大，计算时间呈指数级增长。 然而，作者引入了预选算法和块矩阵技术，并将其结合到FPGA的并行运算模式中。FPGA的优势在于能够实现并行处理，这使得在大型稀疏矩阵和小型稠密矩阵上，无论是哪种类型的矩阵，都能显著提高LU分解的速度。特别是对于大型电路导纳矩阵，通过预选并行化处理，算法的时间复杂度降低到了O(n^3)/k^3，相比于传统的O(n^3)，这在电路规模增加时仍能保持计算效率，充分体现了并行算法的优越性。 通过对比实验，作者证明了这种预选并行LU分解方法的合理性，不仅适用于大规模稀疏矩阵，也适用于一般的2^n阶导纳矩阵，这对于电力半实物测试平台来说具有实际的工程价值。因为半实物测试平台的高频性能和电路规模的提升要求更高的计算效率，而这种方法正好能满足这种需求，有助于缩短风电发电机组并网测试的周期，提高测试平台的整体性能。 本文的研究成果对于优化电力系统半实物测试平台的电路仿真计算能力，尤其是在风电发电机组并网测试中的应用具有重要意义，展示了FPGA与预选矩阵并行算法结合在处理大型线性方程组中的潜力，为高性能电路仿真提供了新的解决方案。