[發明專利]基于蒙特卡羅仿真任務動態分配的電網可靠性實時并行評估方法

在審

• 申請號: 201611006820.7
• 申請日: 2016-11-16
• 公開（公告）號: CN106786502A
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發明（設計）人: 商佳宜;王堅俊;應康;樓華輝;廖培;吳汕;陳琳;熊軍
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網浙江省電力公司杭州供電公司
• 主分類號: H02J3/00
• 分類號: H02J3/00
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司33101
• 代理人: 陳繼亮,陳琦

技術領域

本發明屬于電源規劃及發電系統可靠性評估領域，尤其是一種基于蒙特卡羅仿真任務動態分配的電網可靠性實時并行評估方法。

背景技術

隨著電力系統規模的迅速擴大，電網結構日益復雜，對電網各項指標進行分析時所需要處理計算的數據量成倍增加，其模型化的計算分析都面臨著計算復雜性的嚴峻挑戰。即使對于最基本的潮流計算，傳統的串行計算方法已難以滿足大規模電力系統實時分析和控制的要求，而并行計算為該類大規模運算提供了可行的途徑。隨著廉價的并行Beowulf集群的出現，為解決大規模電力系統在線仿真分析問題提供了極具吸引力的機會。并行算法的引入可在保證計算準確性的前提下，最大限度的提高對電網進行分析的速度。因此，對于并行計算在電網潮流、可靠性分析中應用的研究也越來越多。

電力系統并行計算的研究始于20世紀70年代后期，其目的是為加快電力系統分析的計算速度，提高實用性。80年代及以前的研究工作大多是在串行計算機上模擬并行計算機的環境進行分析；90年代初，并行計算機逐漸被電力系統所采用，開始了在并行計算機上進行電力系統并行計算的研究。到目前為止，并行計算已在電力系統潮流、暫態穩定、電磁暫態仿真和能量管理等方面均有相應的研究，但結果仍十分有限。以潮流計算為例，已有的并行化潮流計算主要集中在兩個方面：一種是基于網絡分割尋求計算的并行性，這種算法雖然在某些系統上能夠取得好的結果，但是通用性較差，其難點在于很難找到一種通用的網路分割方法實現并行負載平衡；另一種是基于數值并行計算，主要包括多重因子分解方案和稀疏逆因子方案、并行化三角分解、前推/回推運算等，由于在迭代過程中存在內在的前后依賴關系，并行數值實現比較困難，研究進展緩慢。

電力系統結構復雜、元件眾多，各元件元件對系統可靠性的“貢獻”各不相同，且基于可靠性評估技術的大電力系統可靠性跟蹤仍需超大規模計算量。因此，需要實時、快速完成大規模的計算算法，并行處理硬件和軟件的出現及其發展，為解決這類問題提供了有效的手段。除了計算本身需要反復求解的異步化計算過程外，電力系統本身并沒有明顯的并行性。但是，目前對于電力系統可靠性評估并行計算的研究卻相對較少，有研究采用枚舉的思想，基于nCUBE共享內存處理系統(SMP)對某中型系統進行測試并得到了一定加速比；基于不同的并行粒度，采用時序Monte-Carlo法，在并行和分布式環境下分別測試可能達到的并行效率。

盡管電力系統并行計算的研究已獲得一定的進展，但研究仍然處于初步階段，離實際應用尚有很大距離，特別是在電力系統可靠性評估方面的研究還很少。隨著大規模復雜電力系統的不斷涌現，串行單處理技術的有限時空處理能力已不能滿足工程計算的要求。目前，基于集群技術的高性能計算平臺已成為并行計算系統發展的一種新主流技術，因此，基于高性價比的Beowulf集群環境實現電力系統可靠性評估的并行仿真研究是合理的選擇。

發明內容

本發明要解決上述現有技術的缺點，提供一種仿真精度更高的基于蒙特卡羅仿真任務動態分配的電網可靠性實時并行評估方法。

本發明解決其技術問題采用的技術方案：這種基于蒙特卡羅仿真任務動態分配的電網可靠性實時并行評估方法，首先數據輸入，基于德莫佛-拉普拉斯中心極限定理估計系統LOLP指標方差系數收斂時對應的抽樣次數進行保守估計，然后根據抽樣次數估計值進行任務分配，各從處理器收到仿真任務后，首先通過并行隨機數發生器抽取N/p個系統狀態，然后對各同類故障狀態進行故障后果分析，形成N/p個系統狀態下的可靠性指標，隨即將仿真結果發送給主處理器并結束任務，主處理器完成任務％后立即接收各從處理器發來的仿真結果，并執行S完成各可靠性指標的綜合計算和輸出。

所述各從處理器收到仿真任務后，首先采用并行偽隨機數發生器生成所需的隨機數，并進行相應的抽樣模擬，完成模擬任務后立即將模擬結果發送給主處理器，然后等待主處理器分配新的任務，主處理器收到各從處理器傳回的仿真結果后立即更新系統可靠性指標并進行收斂控制Ci，若仿真未達到收斂精度，則繼續分配任務并等待從處理器傳回新的結果；若仿真已經收斂，則給所有從處理器發送停止模擬命令S。

本發明有益的效果是：本發明方法的仿真精度高，同時在保證收斂精度的條件下還減少了處理器間的通信次數(或時間)，進一步提高了Monte-Carlo仿真的并行效率。

附圖說明

圖1是本發明的流程示意圖；

圖2是基于固定點抽樣的靜態任務分配示意圖；

圖3是計及系統仿真收斂條件的靜態任務分配示意圖。

具體實施方式