Tytuł artykułu
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
Obliczanie równoległe rozpływu mocy za pomocą procesora SIMD
Języki publikacji
Abstrakty
This paper presents an implementation of the Jacobi power flow algorithm to be run on a single instruction multiple data (SIMD) unit processor. The purpose is to be able to solve a large number of power flows in parallel as quickly as possible. This well-known algorithm was modified taking into account the characteristics of the SIMD architecture. The results show a significant speed-up of the algorithm compared to the time required to solve the algorithm in a conventional CPU, even when a more efficient sequential algorithm, such as the Newton-Raphson, is used. The accuracy of the performance has been validated with the results of the IEEE-118 standard network. This paper also shows a case where the proposed algorithm is used to calculate a statistical load power flow using the Monte Carlo's method.
W artykule przedstawiono implementację algorytmu rozpływu mocy Jacobiego przeznaczonych do uruchamiania na procesorze typu SIMD (jedna instrukcja wiele danych). Celem jest rozwiązanie dużej liczby rozpływów mocy równolegle w jak najkrótszym czasie. Ten dobrze znany algorytm został zmodyfikowany z uwzględnieniem cech architektury SIMD. Wyniki wskazują na znaczne przyspieszenie tego algorytmu w porównaniu do czasu potrzebnego do rozwiązania problemu za pomocą konwencjonalnych CPU, nawet jeśli zastosujemy najbardziej efektywny algorytm sekwencyjny, taki jak metoda Newtona-Raphsona. Dokładność uzyskanych wyników została potwierdzone dzięki porównaniu z wynikami uzyskanymi w sieci standardowej IEEE-118. W artykule przedstawiono również przypadek, gdy proponowany algorytm jest używany do obliczeń statystycznych rozpływów mocy przy użyciu metody Monte Carlo.
Wydawca
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
236--240
Opis fizyczny
Bibliogr. 19 poz., il., tabl., wykr.
Twórcy
autor
autor
autor
autor
- Department of Electrical Engineering of University of Vigo, Galicia, Spain, cvilacha@uvigo.es
Bibliografia
- [1] N. Godel, N. Nunn, T. Warburton, and M. Clemens, “Scalability of Higher-Order Discontinuous Galerkin FEM Computations for Solving Electromagnetic Wave Propagation Problems on GPU Clusters,” IEEE Trans. Magn., vol. 46, no. 8, pp. 3469–3472, Aug. 2010.
- [2] G. Chalkidis, M. Nagasaki, and S. Miyano, “High Performance Hybrid Functional Petri Net Simulations of Biological Pathway Models on CUDA.” IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics / IEEE, ACM, no. 99, pp. 1–1, Nov. 2010.
- [3] V. Jalili-Marandi and V. Dinavahi, “SIMD-Based Large-Scale Transient Stability Simulation on the Graphics Processing Unit,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 25, no. 3, pp. 1589–1599, Aug. 2010.
- [4] Dzafic and H.-T. Neisius, “Real-time power flow algorithm for shared memory multiprocessors for European distribution network types,” in 2010 Conference Proceedings IPEC. IEEE, Oct. 2010, pp. 152–158.
- [5] J. Singh and I. Aruni, “Accelerating Power Flow Studies On Graphics Processing Unit,” in 2010 Annual IEEE India Conference (INDICON), 2010.
- [6] N. Garcia, “Parallel power flow solutions using a biconjugate gradient algorithm and a Newton method: A GPU-based approach,” in Power and Energy Society General Meeting, no. 5, 2010, pp. 1–4.
- [7] J. Grainger and W. D. S. Jr., Power Systems Analysis (Power & Energy). McGraw-Hill Publishing Co., 1994.
- [8] F. Capitanescu and L. Wehenkel, “A New Iterative Approach to the Corrective Security-Constrained Optimal Power Flow Problem,” IEEE Trans. Power Syst., vol. 23, no. 4, pp. 1533– 1541, Nov. 2008.
- [9] J. Sanders and E. Kandrot, CUDA by Example: An Introduction to General-Purpose GPU Programming. Addison-Wesley Professional, 2010.
- [10] D. B. Kirk and W.-m. W. Hwu, Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann, 2010.
- [11] Nvidia, “Nvidia Cuda C. Programming Guide,” 2010. [Online]. Available: http://developer.nvidia.com/page/home.html
- [12] J. Lin and Y. Chen, Design and Implementation of Jacobi Algorithms on GPU. IEEE, Oct. 2010.
- [13] Z. Zhang, Q. Miao, and Y. Wang, CUDA-Based Jacobi’s Iterative Method. IEEE, 2009.
- [14] R. Amorim, G. Haase, M. Liebmann, and R. Weber dos Santos, Comparing CUDA and OpenGL implementations for a Jacobi iteration. IEEE, Jun. 2009.
- [15] W. Tao, Y. Yuan, H. Lin, Z. Dan, and Z. Yuanyuan, implementation of Jacobi iterative method on graphics processor unit. IEEE, Nov. 2009.
- [16] Guerrero,J. and Naar,L. and Romero,G., Power system losses estimation using Montecarlo algorithm. IEEE, Nov. 2009.
- [17] Nvidia, “TESLA C2050 / C2070 GPU Computing Processor Supercomputing.” [Online]. Available: http://www.nvidia.com/object/personal-supercomputing.html
- [18] Z.N.C Viray and W.C. Nerves, “Integrated energy and reserve electricity market analysis using probabilistic optimal power flow,” in TENCON 2010 - 2010 IEEE Region 10 Conference. IEEE, Nov. 2010, pp. 598-603.
- [19] C. Zapata, L. Garces, and O. Gomez, “Reliability Assessment of Energy Limited Systems Using Sequential Montecarlo Simulation,” in IEEE/PES Transmission and Distribution Conference and Exposition: Latin America. IEEE, Aug. 2006, pp.1-6.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-PWA7-0053-0024