基于波形松弛法的大规模电力系统暂态稳定并行仿真研究

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1、⑧论文作者签名：酗主选指导教师签名：≥坦立岛么论文评阅人l：蕴习豸二评阅人2：玉赶评阅人3：叮、珑穿评阅人4：评阅人5：答辩委员会主席：壅丝丝委员1：缢缰墨委员2：凇金丝委员3：翟鱼＼聱委员4：：远金丕委员5：答辩日期：兰!塑三盟璺!塑浙江大学研究生学位论文独创性声明I嗍本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学雠文作者张莎P／b签字魄加／

2、尹年弓月为日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝鎏太堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权澎婆盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：砂＼／云／1b签字日期：矽心年>月返日锄签名：硎L／签字日期：沁l叩年弓月哆日浙江大学硕士学位论文摘要随着电力系统规模的不断扩大和电网可靠性要求的日益提升，如何对电力系统暂态过程进行快速的精确仿真已经成为了一个十分重要的课题。近十几年来计算机技术的发展，特别是并行计算机的

3、发展，为实现大规模电力系统暂态稳定仿真的实时甚至是超实时计算奠定了基础。因此，一种能够充分发挥并行计算机潜在性能的并行算法就显得尤为关键。本文研究了基于波形松弛法的大规模电力系统暂态稳定并行仿真，主要研究内容如下：(1)主要介绍了波形松弛法及其在电力系统暂态稳定计算中的应用；首先对本文采用的动态元件模型进行介绍；之后介绍了波形松弛方法的基本过程及其相应的迭代格式；在此基础上，提出了本文针对电力系统暂态稳定特点的改进措施，包括窗口方法、预处理方法和波形预测方法；最后再对2383节点和12685节点两个算例进行串行测试；测试结果表明，本文采用的波形松弛法可以应用于上万节点的电力系统暂态稳定求解，并

4、且满足精度要求；预处理方法和波形预测方法可以有效提高算法收敛速度；本文采用的串行波形松弛方法与常规隐式梯形积分方法相比，求解速度更快；(2)主要研究了基于Adomian分解的迭代算法在暂态仿真中的应用；提出了一种基于Adomian分解的迭代算法，用作波形松弛法子系统的求解方法；首先介绍了Adomian多项式，并提出对Adomian级数的求解方法进行推导；随后给出了几种不同的Adomian级数的构造形式，并根据不同的分解形式给出了求解非线性方程的迭代格式，并进一步推广到非线性方程组的求解；最后通过两个算例对算法的有效性进行验证；测试结果表明，基于Adomian分解的迭代算法可以有效提高算法的收敛

5、性，而且增加的计算量要比节省的计算量少，因此可以减少仿真时间；而且该方法不仅仅适用于波形松弛这样的并行算法，同样可以替换常规的隐式梯形积分方法；(3)主要研究了基于时间．空间双重并行策略的暂态稳定仿真研究；主要针对于算法的并行实现，首先根据大规模电力系统暂态稳定仿真的特点，提出了一种基于Epsilon分解的分组策略，用于提高算法收敛性能；随后根据本文的算法特点，提出了一种空间一时间双重并行策略，进而实现算法主体完全并行；之后又浙江大学硕士学位论又摘要对本文采用的两种并行编程模型进行介绍，同时加以比较；最后，采用MPI和OpenMP两种编程模型在共享内存平台上对本文的算法进行并行实现，测试其并行

6、加速比；结果表明，本文的分组策略可以对大规模电力系统进行分组，并且与商业软件相比，有较好的收敛性；采用本文的空间．时间双重并行策略后，本文的算法实现了上万节点系统的超实时仿真；而且OpenMP较MPI相比，更适合本文这样的细粒度并行算法，可以获得更高的并行加速比，在保证收敛性的同时，本文算法最高可以获得10．38的并行加速比，从而说明本文并行算法的有效性。关键词：波形松弛，并行计算，暂态稳定仿真，Adomian分解，Epsilon分解浙江大学硕士学位论文AbstractAsthescaleofthepowersystemgrows，itbecomesevermoreimportanttoinc

7、reasethereliabilityofthepowergridrequire，whichrequiresfastandaccuratesimulationstoproperlyanalyzepowersystemtransientstability．Inthelastfewdecades，thedevelopmentsincomputertechnology,particularlyparal