GPU加速大电网N-1故障扫描：一种批量计算方法

"基于GPU加速的大电网N-1故障扫描批量计算方法" 在现代电力系统中，随着电网规模的持续扩大，N-1安全校验变得越来越重要，它涉及到从大量设备可能的开断情况中筛选出可能导致严重故障的组合。N-1安全校验旨在确保在任一关键设备故障时，电网仍能保持稳定运行。传统的计算方法在处理大规模电网时效率低下，往往无法满足实时调度的需求。 针对这一问题，研究者提出了一种基于CPU-GPU异构计算框架的实时N-1故障扫描批量计算方法。这种方法充分利用了CPU和GPU各自的优势，CPU负责管理和协调任务，而GPU则用于执行高度并行的计算任务，以提升整体计算速度。 在该方法中，研究者不仅考虑了常见的断线故障，还纳入了发电机开断故障的预想事故，进一步扩展了故障场景的覆盖范围。通过挖掘计算过程中的细粒度并行性，他们设计了专门的核函数，优化了关键计算步骤，从而实现了更高效的并行计算。同时，考虑到网络拓扑中的移相器，提高了计算的精确度。 为了验证新方法的正确性和效率，研究者进行了实际测试，对比了IEEE标准算例和欧洲真实电网算例。结果表明，新方法在各种工况下都能准确地完成批量计算，并且显著提升了计算速度，这对于实时的电网监控和决策支持至关重要。 这项工作为大型电力系统的N-1安全校验提供了强大的计算工具，利用GPU的并行计算能力，极大地缩短了故障扫描的时间，有助于实现电网的实时在线安全评估，对于保障电网的安全稳定运行具有重大意义。此外，这种CPU-GPU异构计算框架也为其他需要高效并行计算的领域提供了一种可能的解决方案。