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公开(公告)号：CN109873501B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201910297607.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网拓扑自动识别方法，包括如下步骤：从若干个智能电表中分别获取用户侧表箱和分支箱的电表功率数据，并对数据进行预处理得到数据组D；通过用户侧表箱和分支箱的电表功率阶跃利用聚类处理进行分支箱和用户侧表箱匹配，形成用户侧表箱和分支箱一对一匹配关系；利用分支箱和用户侧表箱的一对一匹配关系作出相对应的台区拓扑图结构；利用分支箱和用户表箱的一对一匹配关系用用电量做拓扑检验。本发明利用用户侧表箱和分支箱的用电数据计算功率阶跃，利用聚类处理进行分支箱和用户侧表箱匹配，通过分支箱和用户侧表箱的匹配关系作出相对应的台区拓扑图结构解决现阶段低压台区拓扑结构的混乱关系。
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公开(公告)号：CN107368368A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710478830.9
申请日：2017-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大量同构稀疏上三角方程组的GPU加速回代方法，所述方法包括如下步骤：根据线性方程组系数矩阵的LU符号分解结果，即上三角变换矩阵U1的稀疏结构，对矩阵U1各行进行并行化分层，U1～UN具有相同的稀疏结构和并行化分层结果；CPU将LU回代运算所需数据传输给GPU；任务分配和设备内存优化：将对矩阵U1～UN的回代运算任务分配到GPU上的大量线程中执行，并根据合并访问原则优化内存使用；GPU中按层次递增的顺序启动分层LU回代运算内核函数Batch_LUbackward。本发明提高了电力潮流线性方程组的LU回代运算效率，解决了电力系统运行分析中潮流计算耗时大的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107423259A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201710478820.5
申请日：2017-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种多米诺优化的GPU加速电力上三角方程组回代方法，所述方法包括：(1)CPU中根据雅可比矩阵的LU符号分解结果，即上三角变换矩阵U的稀疏结构，对上三角变换矩阵U各行进行并行化分层，进一步生成回代运算所需的运算顺序eorderU；并将GPU计算所需数据传输至GPU；(2)在GPU中设置上三角变换矩阵U各行的标志位markU；(3)在GPU中调用LU回代运算内核函数LUbackward。本发明可大幅减少电力潮流线性方程组回代运算的计算时间并能提升潮流计算速度。
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公开(公告)号：CN107368454A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710478883.0
申请日：2017-06-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大量同构稀疏下三角方程组的GPU加速前推方法，所述方法包括如下步骤：(1)在CPU中根据一系列稀疏结构相同的n阶线性方程组系数矩阵的LU符号分解结果，即下三角变换矩阵L1的稀疏结构，对矩阵L1各行进行并行化分层，且L1～LN具有相同的稀疏结构和并行化分层结果；(2)CPU将LU前推运算所需数据传输给GPU；(3)任务分配和设备内存优化：将对矩阵L1～LN的前推运算任务分配到GPU上的大量线程中执行，并根据合并访问原则优化内存使用；(4)GPU中按层次递增的顺序启动分层LU前推运算的内核函数Batch_LUForward。本发明可提高潮流计算速度，为在线分析提供基础。
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公开(公告)号：CN107392429A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710478882.6
申请日：2017-06-22
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06F17/12 , G06Q50/06 , G06T1/20
Abstract: 本发明公开了一种GPU加速的电力潮流下三角方程组前推方法，所述方法包括如下步骤：(1)CPU中根据雅可比矩阵的LU符号分解结果，即下三角变换矩阵L的稀疏结构，对下三角变换矩阵L各行进行并行化分层，并将计算所需数据传输至GPU；(2)GPU中按层次递增的顺序启动分层LU前推运算内核函数LUForward。本发明采用CPU和GPU结合的模式，由CPU控制整体流程并处理基础数据，GPU负责稀疏线性方程组的下三角变换矩阵分层前推运算，提高了电力潮流下三角方程组的LU前推运算效率，解决了电力系统运行分析中潮流计算耗时大的问题。
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公开(公告)号：CN109873501A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910297607.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网拓扑自动识别方法，包括如下步骤：从若干个智能电表中分别获取用户侧表箱和分支箱的电表功率数据，并对数据进行预处理得到数据组D；通过用户侧表箱和分支箱的电表功率阶跃利用聚类处理进行分支箱和用户侧表箱匹配，形成用户侧表箱和分支箱一对一匹配关系；利用分支箱和用户侧表箱的一对一匹配关系作出相对应的台区拓扑图结构；利用分支箱和用户表箱的一对一匹配关系用用电量做拓扑检验。本发明利用用户侧表箱和分支箱的用电数据计算功率阶跃，利用聚类处理进行分支箱和用户侧表箱匹配，通过分支箱和用户侧表箱的匹配关系作出相对应的台区拓扑图结构解决现阶段低压台区拓扑结构的混乱关系。
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公开(公告)号：CN107368455A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710483414.8
申请日：2017-06-22
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/12
CPC classification number: G06F17/12
Abstract: 本发明公开了一种GPU加速的电力潮流上三角方程组回代方法，所述方法包括如下步骤：(1)CPU中根据雅可比矩阵的LU符号分解结果，即上三角变换矩阵U的稀疏结构，对上三角变化矩阵U各行进行并行化分层，并将计算所需数据传输给GPU；(2)GPU中按层次递增的顺序调用LU回代运算内核函数LUbackward。本发明采取CPU和GPU结合的模式，由CPU控制整体流程并处理基础数据，GPU负责稀疏线性方程组的上三角变换矩阵分层回代运算，提高了电力潮流线性方程组的LU回代运算效率，解决了电力系统运行分析中潮流计算耗时大的问题。
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