基于GPU的电力系统并行计算的研究
| 目录 | 第4-6页 |
| CONTENTS | 第6-8页 |
| 中文摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 本文主要工作及研究方案 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 GPU并行计算技术 | 第14-21页 |
| 2.1 GPU概述 | 第14-15页 |
| 2.1.1 GPGPU | 第14页 |
| 2.1.2 GPU并行编程方式 | 第14-15页 |
| 2.2 CUDA | 第15-19页 |
| 2.3 OpenACC | 第19-20页 |
| 2.4 CUDA与OpenACC的对比 | 第20-21页 |
| 第三章 电力系统潮流计算 | 第21-28页 |
| 3.1 数学模型 | 第21页 |
| 3.2 计算过程 | 第21-22页 |
| 3.3 计算方法 | 第22-26页 |
| 3.3.1 高斯-赛德尔法 | 第22-23页 |
| 3.3.2 牛顿-拉夫逊法 | 第23-25页 |
| 3.3.3 P-O分解法 | 第25-26页 |
| 3.3.4 三种算法的对比 | 第26页 |
| 3.4 并行加速性能分析 | 第26-28页 |
| 第四章 GPU并行潮流算法研究 | 第28-47页 |
| 4.1 概述 | 第28页 |
| 4.2 并行计算节点导纳矩阵 | 第28-30页 |
| 4.3 并行迭代 | 第30-36页 |
| 4.3.1 线性方程组求解 | 第30-32页 |
| 4.3.2 高斯-赛德尔迭代 | 第32-34页 |
| 4.3.3 牛顿-拉夫逊迭代 | 第34-36页 |
| 4.3.4 P-Q分解迭代 | 第36页 |
| 4.4 稀疏矩阵优化 | 第36-44页 |
| 4.4.1 三角形表结构 | 第36-38页 |
| 4.4.2 解线性方程组 | 第38-44页 |
| 4.5 OpenACC并行实现 | 第44-47页 |
| 第五章 系统实现 | 第47-56页 |
| 5.1 类图 | 第47-48页 |
| 5.2 系统输入 | 第48-52页 |
| 5.3 系统输出 | 第52-54页 |
| 5.4 用户接口 | 第54-56页 |
| 第六章 GPU并行潮流计算测试与结果分析 | 第56-61页 |
| 6.1 测试环境 | 第56页 |
| 6.2 测试用例 | 第56页 |
| 6.3 三种算法加速比分析 | 第56-58页 |
| 6.4 稀疏矩阵优化性能分析 | 第58-59页 |
| 6.5 OpenACC并行性能分析 | 第59-61页 |
| 第七章 结论 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第69-70页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第70页 |
