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基于GPU加速的电力系统静态安全校验算法实现

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 GPU软硬件架构发展第10-13页
        1.2.2 GPU通用科学计算第13-14页
        1.2.3 并行静态安全分析第14-15页
    1.3 论文研究内容及意义第15-17页
第二章 批量潮流的GPU加速模式第17-27页
    2.1 GPU加速单潮流的性能分析第17-18页
    2.2 GPU批处理加速模式设计第18-21页
    2.3 GPU批处理潮流算法的框架设计第21-24页
        2.3.1 总体流程设计第21-22页
        2.3.2 稀疏存储格式设计第22-23页
        2.3.3 求解器选择第23-24页
    2.4 本章小结第24-27页
第三章 GPU加速的批处理QR算法第27-41页
    3.1 QR分解算法的数值稳定性第27页
    3.2 稠密QR分解算法第27-30页
        3.2.1 QR分解定理第27-28页
        3.2.2 Householder变换法第28-29页
        3.2.3 Left-looking算法第29-30页
    3.3 稀疏QR分解算法第30-33页
        3.3.1 符号分解第30-31页
        3.3.2 数值分解第31-32页
        3.3.3 重排序算法第32页
        3.3.4 存储格式第32-33页
    3.4 并行QR分解算法第33-35页
        3.4.1 依赖关系和并行度分层第33-34页
        3.4.2 并行QR分解算法第34-35页
    3.5 GPU加速的批处理QR算法设计第35-37页
        3.5.1 单个QR分解的并行策略第35-36页
        3.5.2 批量QR分解并行策略第36-37页
    3.6 算例研究第37-39页
        3.6.1 单个QR分解性能分析第37-38页
        3.6.2 批处理QR分解性能分析第38-39页
    3.7 本章小结第39-41页
第四章 GPU加速的批处理雅可比矩阵生成算法第41-47页
    4.1 GPU加速的单个雅克比矩阵生成算法第41-44页
        4.1.1 映射关系分析第42页
        4.1.2 子矩阵计算第42-44页
    4.2 批处理雅克比矩阵生成算法设计第44-45页
    4.3 本章小结第45-47页
第五章 静态安全校验的GPU加速算法第47-53页
    5.1 故障筛选算法第47-48页
    5.2 越限判断算法第48-49页
    5.3 数据交互分析第49-50页
    5.4 算例研究第50-52页
    5.5 本章小结第52-53页
第六章 总结与展望第53-55页
    6.1 结论第53页
    6.2 展望第53-55页
致谢第55-57页
参考文献第57-61页
作者简介第61页

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