一种GPU加速的电力潮流雅可比矩阵的LU分解方法
Abstract:
本文公开了一种GPU加速的电力潮流雅可比矩阵的LU分解方法,包括CPU中对雅可比矩阵J进行LU符号分解,得到下三角变换矩阵L和上三角矩阵U矩阵的稀疏结构,符号分解之后的J的稀疏结构等于L+U;根据U阵的稀疏结构,对矩阵J各列进行并行化分层,并将计算所需数据传输给GPU;GPU中按层次递增的顺序计算分层LU分解内核函数SparseLU。本发明利用CPU控制程序的流程并处理基础数据和GPU处理密集的浮点运算相结合的模式提高了电力潮流雅可比矩阵LU分解的效率,解决了电力系统静态安全性分析中潮流计算耗时大的问题。
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