【精彩论文】超大规模电网快速状态估计的实现方法

观点凝练

摘要：随着一体化互联大电网全局分析决策中心的建设，对实时状态估计计算速度提出了更高要求。采用多线程并行计算技术实现了快速分解状态估计信息矩阵的快速计算，在稀疏矩阵节点优化编号及其因子分解过程中采用标准模板库关联容器存储稀疏矩阵。基于新一代调控系统验证环境和实际电网拼接模型算例进行了验证。结果表明：在超大规模电网状态估计中，采用多线程并行计算信息矩阵及其因子分解具有较高的加速比，结合基于关联容器的稀疏矩阵存储格式，能够有效提升编程效率和程序品质以及状态估计的计算效率。
结论：本文介绍了一种提高超大规模电网状态估计计算效率的方法，从状态估计耗时最多的两个阶段稀疏矩阵相乘以及线性方程组求解出发，将基于OpenMP的多线程并行计算技术和基于STL关联容器的稀疏技术应用于电力系统状态估计信息矩阵计算、节点优化编号和三角分解，以提高新一代调控系统中超大规模电网状态估计的计算效率。结论为：（1）采用基于多线程的并行计算技术实现快速分解状态估计有功无功信息矩阵中稀疏矩阵乘法运算及其因子分解，对提高超大规模电网状态估计的计算效率效果十分明显。（2）采用STL关联容器存储稀疏矩阵，简化了节点优化编号、三角分解等过程中矩阵运算操作，通过MD-MNP节点优化编号降低了因子分解中非零注入元数目，有效降低了主存储器和CPU之间数据传递量及浮点数运算次数，显著提高了状态估计的计算效率。（3）基于STL关联容器编程可有效利用STL先进高效的算法实现数据的管理，避免了自行编写复杂的数据结构及算法，降低了编程的复杂度，有效提升了编程效率和程序品质。（4）本文所提的方法有效兼容目前调度控制系统中已有的软硬件平台，不改变状态估计应用的部署架构和总体流程，可以复用已有的程序功能。

下一步通过并行方法提高状态估计应用读取SCADA实时量测、发布状态估计结果的效率以及使用双精度浮点数类型提高数值稳定性；同时完善新一代调度控制系统中网络分析其他应用模块中稀疏矩阵的三角分解程序，提高超大规模电网潮流计算、静态安全分析等功能的计算效率。

引文信息

罗玉春, 王毅, 闪鑫, 等. 超大规模电网快速状态估计的实现方法[J]. 中国电力, 2020, 53(7): 132-140.LUO Yuchun, WANG Yi, SHAN Xin, et al. Implementation method for fast state estimation of super-large power grid[J]. Electric Power, 2020, 53(7): 132-140.‍

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编辑：杨彪

审核：方彤

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