Modele symulacyjne do szacowania wskaźników niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych tworzone na bazie kart graficznych

• Autorzy: Grishkevich A.

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2017.03.11

Warianty tytułu

EN

Modelling of the electric power system elements operation in terms of reliability with the usage of graphics processing unit

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zrealizowano implementację algorytmiczną modelu symulującego funkcjonowanie dwóch elementów systemu elektroenergetycznego korzystając z kart graficznych (GPU, Graphics Processing Unit) działających w środowisku wykonawczym C++ AMP (Accelerated Massive Parallelism). Umożliwiło to zwiększenie wydajności obliczeniowej dzięki równoległemu wykorzystaniu kilkuset rdzeni GPU w porównaniu do wykorzystania kilku rdzeni centralnej jednostki obliczeniowej (CPU, Central Processing Unit). Podano wyniki testowania modelu symulacyjnego.

EN

An algorithmic simulation model of operation for two elements of a power system with the usage of the graphics processing unit (GPU) based on the C++ AMP is implemented. It allows to increase the performance of calculations by the parallel use of several hundred GPU cores compared with several cores of central processing unit (CPU). The test results for the simulation model are presented.

Słowa kluczowe

PL

GPGPU; symulacja równoległa; model Markova

EN

GPGPU; parallel simulation; Markow model

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2017
• Tom: R. 93, nr 3
• Strony: 44--47
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Grishkevich A.

• Politechnika Częstochowska, Instytut Informatyki, al. Armii Krajowej 17, 42-200 Częstochowa

Bibliografia

• [1] Grishkevich A., Burmutaev A., Modelowanie statystyczne oszacowań interwałowych wskaźników niezawodności strukturalnej układów elektrycznych, Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), 88 (2012), nr. 8, 77-79
• [2] Grishkevich A., Rozproszone modele symulacyjne pozwalające oszacować wskaźniki niezawodności strukturalnej systemów elektroenergetycznych, Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), 91 (2015), nr. 12, 106-109
• [3] Sanders J., Kandrot E., CUDA by example: an introduction to general-purpose GPU programming, Addison-Wesley (2011)
• [4] Gregory K., Miller A., C++ AMP: Accelerated Massive Parallelism with Microsoft Visual C++, Punished with the authorization of Microsoft Corporation by O’Relly Media, Inc (2012)
• [5] C++ AMP RNG Library (Random Number Generator). (http://amprng.codeplex.com/)
• [6] Concurrency: precise_math Namespace. (https://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh553049.aspx)
• [7] Grishkevich A.A., Hudym V.I., Kruczinin A.M. , Sawicki A. , Zagadnienia energetyczne wybranych współczesnych urządzeń i systemów elektrostalowniczych, Wydawnictwo Politechniki Częstochowskiej, Częstochowa (2010)
• [8] Grishkevich A., Burmutaev A., Piątek Ł., Frequency and outage duration in electric power systems, Przegląd Elektrotechniczny (Electrical Review), 85 (2009), nr. 3, 220-222

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę (zadania 2017).