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1 第 43 卷第 0 期 : 高电压技术 Vol.43, No.0: 年 0 月 3 日 High Voltage Engineering October 3, 07 DOI: / hve 基于混合 LU 分解预处理 GMRES 的暂态稳定仿真并行算法 豆朋, 马明, 刘东 3, 廖小兵 4 (. 广东电网有限责任公司, 广州 5063;. 广东电网有限责任公司电力科学研究院, 广州 50080;3. 中国人民解放军国防信息学院, 武汉 43000;4. 武汉大学电气工程学院, 武汉 43007) 摘要 : 经典不完全 LU 分解 (IL 预处理方法由于固有的前推回代模式而不利于并行化, 为此提出了基于混合 LU(HL 分解预处理广义极小残余法 (GMRES) 的电力系统暂态稳定性并行计算方法 该方法在隐式联立求解方法的基础上, 结合雅克比矩阵的对角加边形式, 将雅可比矩阵采取分而治之的策略进行 HLU 分解预处理, 再利用 GMRES 方法并行迭代求解 利用 个不同规模的算例系统, 测试结果表明 :HLU 预处理较经典 ILU 可以减少一半的迭代次数, 结合图形处理器 (GP 并行计算技术, 基于 HLU 预处理 GMRES 的并行算法在系统规模达到上万节点时, 可以获得 0 倍以上的加速比 因此, 所提方法是一类收敛性好 并行度高, 比较适合于 GPU 计算的并行算法 关键词 : 不完全 LU 分解 ; 混合 LU 分解 ;GMRES; 暂态稳定 ; 并行计算 ;GPU Parallel Algorithm for Transient Stability Simulation Based on GMRES Method Preconditioned by Hybrid LU Decomposition DOU Peng, MA Ming, LIU Dong 3, LIAO Xiaobing 4 (. Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 5063, China;. Electric Power Research Institute of Guangdong Power Grid Co., Ltd., Guangzhou 50080, China; 3. Chinese People s Liberation Army National Defense Information Institute, Wuhan 43000, China; 4. School of Electrical Engineering, Wuhan University, Wuhan 43007, China) Abstract:The commonly used preconditioning technique is incomplete LU (IL decomposition, which is not suitable for parallelization due to the inherent model of forward and bac substitutions. Therefore, the parallel computation method of power system transient stability based on preconditioned generalized minimal residual algorithm (GMRES) method with hybrid LU (HL decomposition is derived. On the basis of the implicit simultaneous solution method, and combined with the bloc bordered diagonal form, the Jacobian matrix is preconditioned with hybrid LU decomposition by the technique of dividing and ruling, and then the GMRES method is used to solve the linear equations. Using two different scale systems, the test results show that the iterations of HLU decomposition preconditioning method can almost reduce to the half of ILU decomposition preconditioning method, and with graphics processing unit (GP parallel technology, the preconditioned GMRES method with hybrid LU decomposition can obtain more than 0 times speedup when the system scale is up to tens of thousands of nodes. Therefore, the proposed method has not only good convergence rate but also high spatial parallelism, which is more suitable for GPU computing. Key words:incomplete LU decomposition; hybrid LU decomposition; GMRES; transient stability; parallel computation; GPU 0 引言 暂态稳定性仿真计算是电力系统规划 设计和运行过程中必不可少的一项计算任务 暂态稳定性 基金资助项目 : 国家高技术研究发展计划 (863 计划 )(05AA0500) Proect supported by National High-tech Research and Development Program of China(863 Program) (05AA0500). 计算在数学上可描述为微分 代数方程组的初值求解问题 求解方法主要分为 类 : 显式分离求解 (PE) 法和隐式联立求解 (SI) 法 [] PE 求解类方法的数值稳定性不太好, 而且存在 交接误差, 因此, 绝大多数商业化的暂态稳定性仿真软件主要是采用 SI 类方法 SI 类求解方法需要多次求解牛顿迭代方程, 因而其计算效率较低 显然, 如何有效求解 SI

2 340 高电压技术 07, 43(0) 类方法所涉及的牛顿迭代方程, 直接关系到暂态稳定性仿真计算的效率 上述牛顿迭代方程的求解在本质上就是大规模稀疏线性代数方程组的求解问题 迄今为止, 稀疏线性代数方程组的求解方法通常分为直接法和迭代法 大类 [] 直接法一般基于稀疏三角分解技术, 包括 LU 分解 QR 分解等, 而迭代法中以广义极小残余法 (GMRES) [3] 的子空间迭代法最具代表性 与直接法相比,GMRES 方法具有存储量少, 计算量小且适合矢量并行等优点, 而且系统规模越大, GMRES 方法的优势就越明显 [4] 然而,GMRES 方法的收敛性强烈地依赖于系数矩阵的谱分布, 因此, 必须佐以一定的预处理技术 所谓预处理技术, 是通过左乘或右乘以预处理矩阵来改善原系数矩阵的谱分布, 进而将原系数矩阵方程转化为一个易于求解的预处理方程 目前, 传统的预处理方法主要分为 3 类 : 一类是不完全 LU 分解 (IL [5-6], 另一类是所谓的 稀疏近似逆 预处理方法 [7-8], 还有一类预处理方法, 通常被称为多项式预处理方法 [9-0] 在这 3 类方法中,ILU 分解由于易于构造, 因此在实际电力系统计算中得到了最为广泛的应用 但是, 由于固有的前推回代模式, ILU 预条件子的并行性有限, 特别是在大规模系统需要高精度分解时 为了开发预条件子的并行性, 文献 [-] 提出了基于分块矩阵的块 ILU 预处理方法 (BIL 相关研究结果表明: 相对于 ILU 预处理, BILU 预处理方法具有较好的收敛性和并行性 [3] 一般情况下,BILU 预处理方法首先需要采用适当的排序算法以便将系数矩阵转换成对角加边形式 (BBDF) [4-5] 受 BILU 预处理方法的启发, 本文利用 SI 类求解方法中雅可比矩阵的固有对角加边形式, 采用 分而治之 策略, 将精确 LU 分解与不完全分解即 ILU 技术相结合, 提出了一类混合 LU 分解预处理 GMRES 方法 该方法在保留 BILU 预处理方法较好并行性的同时, 还比经典的 ILU 预处理方法具有更好的收敛性 以该方法为基础, 同时结合图形处理器 (GP 计算平台 [6-7], 提出了一种比较简单 实用的电力系统暂态稳定并行仿真算法 隐式联立求解方法暂态稳定性计算的数学模型可用以下的微分 代数方程组来描述 x = f( () U = I( 式中 :x 是由描述系统动态特性的状态变量组成的列向量 ; x 表示 x 的微分 ;U 网络节点电压组成的列向量 ; f 是描述系统动态特性的动态方程列向量 n 0 n 0 R, 为网络本身的节点导纳矩阵, 它是一个分块常系数矩阵 ; n 0 是网络节点数 ;R 为实数集 ; I ( 是网络节点注入电流列向量, 是状态变量 x 和节点电压 U 的函数 目前, 隐式联立求解方法 [] 是电力系统暂态稳定性数值计算的主要方法 此类方法的主要特征是 : 首先利用隐式数值积分方法将微分方程组离散化为非线性代数方程组 ( 差分代数方程组 ), 然后利用牛顿法对差分代数方程组和网络代数方程组进行联立求解 迄今为止, 应用最普遍的隐式数值积分方法应该是隐式梯形积分法 设已知 t n 时刻状态变量的初始值 x ( tn) = xn, 电压初始值 U ( tn) = U n, 则采用隐式梯形积分法的联立求解法的主要步骤如下 ) 利用隐式梯形积分方法, 将微分方程组离散化为 x n+ = xn + h( f ( xn, U n) + f ( xn+, U n+ ) ) () 式 () 可变换为 x n+ hf( xn+, Un+ ) = xn + hf( xn, U n) (3) 式中 : x n+ 是 t n+ 时刻的状态变量列向量 ;h 为积分步长, h= tn+ tn; U n+ 是 t n+ 时刻节点电压组成的列向量 ) 联立差分代数方程组 (3) 与 t n+ 时刻的网络代数方程组 U = n+ I( xn+, U n+ ), 利用牛顿法对其进行迭代求解 具体计算式如下 : Δx Δf J = (4) ΔU Δg f( f( I h h J = x U I( x I( x (5),, x Δf = xn + hf( xn, Un) x + hf( (6) Δg = I( - U 上述表达式中, 方程 (4) 通常称为牛顿迭代方程 式 (4) 中 J 为雅克比矩阵, 其矩阵的分块形式为式 (5) 式(5) 中 I 为单位矩阵, f( x 是动态

3 豆朋, 马明, 刘东, 等 : 基于混合 LU 分解预处理 GMRES 的暂态稳定仿真并行算法 34 方程对状态变量的偏导数矩阵 ; f( 是动态方程对节点电压的偏导数矩阵 ; I( 是注入电流对状态变量的偏导数矩阵 ; I( 是注入电流对节点电压的偏导数矩阵 ; Δ x Δ U 分别为状态变量列向量 节点电压的修正量列向量 ; Δ f Δ g 为残差列向量, 其计算式为式 (6) 显然, 上述 SI 求解法不存在任何 交接误差, 其中牛顿联立求解过程通常具有较好的收敛性 但传统的 SI 求解方法需要多次形成雅可比矩阵 J 并对其进行稀疏三角分解, 因而其计算速度较慢, 很难满足大规模电力系统暂态稳定实时仿真计算的需求 根据电力系统的特点, 雅可比矩阵 J 中 4 个不同的分块矩阵具有一些重要的特点 下面对此进行具体的描述 由于电力系统中几乎所有的动态元件均是相互独立的, 因此, 若以发电机为单元, 则分块矩阵 f ( x 可以表述成一个分块的对角矩阵, 即 f( = diag( JG ) x, =,,, r (7) f ( x, U) JG x 式中 :r 为发电机的台数 ; J G 表示第 个子矩阵块, diag 表示对角矩阵 ; f( x, U ) x 表示由第 台发电机组成的动态方程对第 台发电机状态变量的偏导数矩阵 同样, I( 是注入电流对电压的偏导数矩阵, 即为发电机的自导纳所形成的一个分块稀疏对角矩阵, 可表示为 G (x), 则 I( + G( x) (8) 将所有的发电机节点置于纯粹的网络节点 ( 未与任何发电机节点相连接 ) 之后, 同时设定第 台发电机 ( =,,, r ) 连接于网络中的第 p 个节点 ( p = n0 r+, n0 r+,, n0 ); 将第 台发电机及其相应的动态元件的状态变量列向量记为 x, 并设 x 的维数为 u 由此, 则雅可比矩阵 J 可以排列成如下所示的对角加边形式 D J = F D F ( n0 r) ( n0 r) Ν r r Ν GN E E r NG G (9) 式中 : R, 是一个常系数矩阵 ; r r G R, 是包含发电机节点所组成的自导纳矩阵 ( x ) G 的一个分块矩阵 ; NG GN 是发电机节点与纯粹的网络节点之间的互导纳矩阵 ; D E F, 分别是 (9) 式后端分块矩阵对应的第 个分块子矩阵, 可用下式计算 D = Iu hj G, =,,, r (0) E = h f( x, Up) p F = I( x, Ui) x 式中 : I u 为 u 维的单位矩阵 ; f( x, U p ) p 表示由第 台发电机组成的动态方程对第 p 个节点电压的偏导数矩阵 ; I( x, U p ) x 表示由第 个注入电流向量对第 台发电机状态变量的偏导数矩阵 通过上述简单的节点排列, 分离出一个常系数矩阵 Ν, 这一点与文献 [8] 中的对角加边模型不同, 对后续的解耦降阶起到了十分重要的作用 混合 LU 分解预处理 GMRES 方法. 预处理 GMRES 方法 预处理 GMRES 方法的具体计算步骤描述见附 录, 步骤 中 M 为预处理矩阵 若在每一次牛顿迭代过程中, 对雅克比矩阵进行 ILU 分解预处理, ~ ~ 即 J LU = M, L ~ U ~ 是 ILU 分解的上 下三角矩阵, 则预处理方程为 ~ ~ L Uz = v () 式中 : z v 分别为进行预处理前 后的矩阵向量, 表示迭代次数 显然, 方程 () 通过简单的前推回代过程就能得到 z ILU 分解的精度直接关系到 GMRES 方法的收敛性 : 对规模较小的系统, 分解精度要求较低, 而对大规模系统, 分解精度要求较高 本文结合雅克比矩阵 (9) 的 BBDF 特性, 提出一种新的预处理技术, 通过并行舒尔补技术 [3] 实现分块矩阵的解耦降阶, 采取混和 LU 分解策略来改善 GMRES 方法的收敛性. 混合 LU 分解预处理策略 定义矩阵 D E F 如下 D = diag( D), =,,, r, Dr+ = T E = ( E, E,, Er+ ), Er+ = NG F = ( F, F,, Fr+ ), Fr+ = GN N ()

4 34 高电压技术 07, 43(0) 则牛顿迭代方程 (4) 转化为 D E z v = (3) F G z v 式中 : z z 是按对应维数将 z 分块形成的 个 修正列向量 ; 同样 v v 是将 v 分块形成的 个残差列向量 再利用分块矩阵的 LU 分解, 可得 D E z v = (4) 0 S z v FD v 式中 : S = G FD E 是雅克比矩阵的舒尔补矩阵 [3], D 为矩阵 D 的逆矩阵 即将式 (4) 等价转化为 Sz = v FD v (5) Dz = v Ez 因此, 采用. 节中叙述的预处理 GMRES 方法迭代求解方程 (3) 时, 预处理方程等价为近似求 解方程 (5) 由于矩阵 D 是一个对角矩阵, 因此 z 的求解可以完全并行计算 从而, 方程 (5) 求解的关 键在于并行求解 z 结合式 (9) 的 BBDF 特性, 舒尔补矩阵 S 可写成 (, r T ) + G G, G r, = S =, 0 F D E (6) 式中 G 是将矩阵 G 按发电机节点分割的子矩阵块, =,,, r 根据式 (6), 矩阵 S 的形成可由如下 r + 个子矩阵块 J 进行 LU 分解得到 D E 0 J =, F =,,, r + (7) G 0 式中 G(r+) = 0 从式 (7) 中可以看出, J 之间是相互独立的, 完全没有耦合关系 因此, 在预处理过程中, r + 个子矩阵块 J 可分别采取不同的分解策略 : 对于维数较小 稠密的矩阵采用精确 LU 分解 ; 对于维数较大 稀疏的矩阵采用不完全 LU 分解 依据电力系统的特点, 前 r 个子矩阵块进行精确 LU 分解得到子舒尔补矩阵 S, =,,, r, 第 r + 个子矩阵块进行不完全 LU 分解得到子近似舒尔补矩阵 S ~ r+, 则 ~ ~ S S + S + + S r + S (8) r+ 舒尔补矩阵 S 的相似矩阵 S ~ 的形成是完全解耦的, 具有完全并行化的能力, 成功克服了经典 LU 类分解的串行模式缺陷, 称之为 多层块 分解 因此, 预处理方程转化为舒尔补矩阵方程的求解 显然, 相比直接求解原牛顿方程, 舒尔补矩阵方程组是一组降阶的低维方程, 可以采用经典的不完全 LU 分解近似舒尔补矩阵 从上述的混合 LU 分解预处理方法的构造可得出 : ) 舒尔补矩阵的近似矩阵 S ~ 的形成是完全解耦的, 具有完全并行化的能力, 成功地克服了经典 LU 类分解的串行模式缺陷, 具有 r + 的空间并行 度, 同理, 在求解出 z 后, z 的求解同样具有 r + 维空间并行度 ) 子近似舒尔补矩阵 S ~ 的计算, 采用了 类不同的分解策略, 即融合了精确 LU 分解和不完全 LU 分解, 因而, 避免了传统单一不完全 LU 分解引起的分解精度控制问题, 能有效地改善 GMRES 迭代的收敛性 3) 由于 D r + = N 是常系数矩阵, 在整个计算过程只需分解 次, 因此有效地降低了不完全 LU 分解的计算量 概括起来, 基于混合 LU 分解的预处理 GMRES 方法通过构造可并行化的预条件子, 将预处理方程的求解转化为舒尔补矩阵方程的求解 因此, 该算法不仅具有 r + 维的空间并行度, 而且兼具了良好的收敛性 3 基于 GPU 的暂态稳定仿真并行化设计 本文首先采用严格牛顿法求解差分代数联立方程组, 然后基于混合 LU 分解预处理 GMRES 方法迭代求解该线性方程组, 每一时步需更新雅可比矩阵的元素, 逐步积分求解 基于 HLU 分解预处理 GMRES 方法在计算过程中主要涉及矢量运算, 且易于并行化, 比较适合 GPU 并行计算 根据 GMRES 迭代法的过程, 主要有 个重要的计算核心, 一个是内积运算, 另一个稀疏对角矩阵向量运算 [8] 对于内积运算, 本文先完成乘法运算, 将所得的中间结果作为一个临时变量存入共享存储器, 而后对该结果进行求和运算 ; 而稀疏对角矩阵向量运算可以看成是由很多的内积运算组成

5 豆朋, 马明, 刘东, 等 : 基于混合 LU 分解预处理 GMRES 的暂态稳定仿真并行算法 343 为对所提算法进行实际测试, 将单一的 GPU 卡 ( 型号为 NVIDIA Tesla K0) 插入 CPU 计算机中的 PCIe 插槽, 构建了一个简易的 GPU 计算机 所用的 CPU 型号为 Intel Core i3 550, 其主频为 3.0 GHz 本文设计 实现了基于 GPU 的暂态稳定性并行仿真的流程图, 如图 所示, 图中 t 为仿真时刻 ; T 表示仿真总时长 GPU 与 CPU 之间的交互主要是数据交换, 一是将 CPU 内存的原始数据传导到 GPU 内存中, 二是将 GPU 内存中完成好的计算数据返回到 CPU 内存中, 进行结果汇总 从图 可以出 : 虚线框中全部由 GPU 计算完成,CPU 向 GPU 一次性加载原始数据, 避免了 CPU 与 GPU 之间的交互数据的传递时间 GPU 作为 CPU 的 协处理器, 专门负责计算和少量的判断任务,CPU 负责数据准备和任务调度 本文采用 Matlab03a 编程,Matlab 将可以直接调用 GPU 进行并行计算 [9], 而不再需要安装 GPUmat 库 GPU 与 CPU 之间的数据交互主要是通过 gpuarray(cpu GP 和 gather(gpu CP 个函数实现 这样原有的 Matlab 内置函数都可以直接运用, 只要数据格式是 gpuarray 格式的, 那么计算过程会自动的调用 GPU 进行计算 4 算例测试与分析预处理 GMRES 迭代法需要衡量预处理技术一般性 健壮性和并行性 [0] 所谓 一般性 是指预处理技术的构造过程简单, 能适用于各种稀疏线性代数代数方程组, 健壮性 实质上指预处理方法要具有良好的收敛性, 而 并行性 是指预处理方法的并行度 本文的混合 LU 分解预处理方法是基于经典的分块 LU 分解技术拓展而来, 具有一般性 ; 因而, 本文接下来要测试混合 LU 分解预处理 GMRES 算法的收敛性, 再在 GPU 平台上测试算法的并行性能 为此, 本文选择了 个算例系统, 具体参数见表 其中, 发电机均采用 3 阶模型 ; 故障均设定为在某一母线处发生三相短路, 经 0. s 后切除 ; 暂态稳定性计算的步长设为 0.0 s, 总时长设为 3.0 s 4. 收敛性测试本文对比了基于混合 LU(HL 分解预处理 GMRES 算法与基于传统的 ILU 分解预处理 GMRES 算法 [6] 在求解雅克比矩阵方程的收敛性 测试中牛顿迭代的收敛精度设为 0 3,GMRES 算法 图 基于 GPU 的暂态稳定性仿真流程图 Fig. Flow chart of transient stability simulation based on GPU 的收敛精度设为 0 4 HLU 分解的精度与 ILU 分解的精度设置相同, 即 case 300 节点系统设置为 0,case 383 节点系统设置为 0 4 图 图 3 分别是 个系统在故障切除后, 在第一次单步积分内, 相对残差 g q ( q 为附录中迭代的残差向量 ) 随 GMRES 迭代次数的变化曲线 从图 3 可以看出 : 基于 HLU 分解预处理 GMRES 算法比基于 ILU 分解预处理 GMRES 算法收敛得要快, 大约能减少一半的迭代次数, 因此, 基于 HLU 分解预处理 GMRES 算法具有良好的收敛性 ; 在单次牛顿迭代过程中,GMRES 迭代次数随着系统规模的变大, 其迭代次数并未增加, 这主要是因为采用完全 LU 常数矩阵 N 的维数也相应增加, 而精细 LU 分解的维数并未增加, 其整体分解精度并未降低, 使得 GMRES 迭代次数与系统的维数几乎无关 进一步, 本文分别统计了 ILU 分解预处理方法和 HLU 分解预处理方法的 GMRES 总迭代次数和牛顿总迭代次数, 如表 所示 从表 可以看出 : 基于 HLU 分解预处理 GMRES 方法与直接 LU 分解求解法相比, 总体上保持了牛顿迭代法的良好收敛性 ; 而与基于 ILU 分解预处理 GMRES 方法相比, 无论是在 GMRES 迭代次数还是牛顿迭代次数方面, 基

6 344 高电压技术 07, 43(0) 表 算例系统基本参数 Table Basic parameters of example systems 测试系统 节点数 支路数 发电机数 Case Case 表 类预处理方法的总迭代次数 Table Total iteration numbers of two preconditioned methods 测试系统 GMRES 总迭代次数 牛顿总迭代次数 ILU HLU ILU HLU LU Case Case 表 3 不同计算模式下 类算法计算时间对比 Table 3 Comparison of computation time for the two algorithms in different programming models 测试系统 模式 计算时间 /s 模式 计算时间 /s ILU HLU ILU HLU Case Case Case Case Case 图 相对残差随 GMRES 迭代次数的变化曲线 (case 300) Fig. Variation curve of relative residual with GMRES iteration number (case 300) 于 HLU 分解预处理 GMRES 方法都要少 因此, 基于 HLU 分解预处理 GMRES 方法能有效地减少迭代次数, 提高计算效率 4. 并行仿真性能测试在 GPU 平台上, 本文按上述设置和计算流程对所提出的算法进行仿真测试和比较, 其中 Case 383,4 Case 383,6 Case 383, 8 Case 383 是将 Case 383 通过节点互联起来, 而得到更大规模的测试系统 表 3 是分别在传统 CPU 计算模式 ( 模式 ) 和 GPU 计算模式 ( 模式 ) 这 种情况下, 对所提出的算法进行仿真测试对比的结果 表 4 中计算了在模式 下相对于模式 所获得 8 Case 表 4 类算法加速比对比 Table 4 Comparison of speedup for the two algorithms 加速比 测试系统 ILU HLU Case Case Case Case Case Case 的加速比 ( 即在模式 下所用计算时间与在模式 下所用计算时间之比值 ) 从表 3 和表 4 中可以看出 : 无论是在模式 还

7 豆朋, 马明, 刘东, 等 : 基于混合 LU 分解预处理 GMRES 的暂态稳定仿真并行算法 345 法的收敛性较好, 减少了单步积分内的 GMRES 迭代次数 且基于 HLU 分解预处理 GMRES 算法获得的加速比也较基于 ILU 分解预处理 GMRES 算法要略大, 随着系统规模的扩大, 其加速效果基本上维持在同一水平, 这说明结合 GPU 平台的 HLU 分解预处理 GMRES 算法具有良好的扩展性 5 结论 ) 本文所提 HLU 预处理方法充分结合电力系统的特点, 通过简单的节点编号, 将雅克比矩阵排列成了 BBDF 形式, 通过并行舒尔补技术将雅克比矩阵 分而治之 预处理, 混合了完全 LU 分解方法和不完全 LU 分解方法 ) 测试结果表明,HLU 预处理较经典 ILU 可以减少一半的迭代次数, 具有良好的收敛性, 而且兼具了 r+ 维的空间并行度 3) 结合 GPU 计算技术, 基于 HLU 预处理 GMRES 的并行算法在系统规模达到上万节点时, 可以获得 0 倍以上的加速比, 是一类收敛性好 并行度高, 比较适合于 GPU 计算的并行算法 附录见本刊网络版 ( volumn/current.shtml) 参考文献 References 图 3 相对残差随 GMRES 迭代次数的变化曲线 (Case 383) Fig.3 Variation curves of relative residual with GMRES iteration number (Case 383) 是模式, 基于 HLU 分解预处理 GMRES 算法的计算速度都比基于 ILU 分解预处理 GMRES 算法要快, 这是因为, 基于 HLU 分解预处理 GMRES 算 [] 周孝信, 田芳, 李亚楼, 等. 电力系统并行计算与数字仿真 [M]. 北京 : 清华大学出版社,04. ZHOU Xiaoxin, TIAN Fang, LI alou, et al. Parallel computation and digital simulation of power system[m]. Beiing, China: Tsinghua University Press, 04. [] 吴建平, 王正华, 李晓梅, 等. 稀疏线性方程组的高效求解与并行计算 [M]. 长沙 : 湖南科学技术出版社,004. WU Jianping, WANG Zhenghua, LI Xiaomei, et al. Efficient solution and parallel computation of sparse linear equations[m]. Changsha, China: Hunan Science and Technology Press, 004. [3] 胡博, 谢开贵, 曹侃. 基于 Beowulf 集群的大规模电力系统牛顿法潮流求解的并行 GMRES 方法 [J]. 电工技术学报,0,6(4): HU Bo, XIE Kaigui, CAO Kan. Parallel GMRES techniques for solving Newton power flow of large scale power systems on the Beowulf cluster[j]. Transactions of China Electrotechnical Society, 0, 6(4): [4] IDEMA R, LAHAE D J P, VUIK C, et al. Scalable Newton-Krylov solver for very large power flow problems[j]. IEEE Transactions on Power Systems, 0, 7(): [5] WANG K, XUE W, LIN H X, et al. Updating preconditioner for iterative method in time domain simulation of power systems[j]. Science China Technological Sciences, 0, 54(4): [6] 唐聪, 严正, 周挺辉. 基于图形处理器的广义最小残差迭代法在电力系统暂态仿真中的应用 [J]. 电网技术,03,37(5):

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2 199 Navier-Stokes { u t - v 2 u + u u + 1 p = f 1 ρ u = 0 ux y Case25CTA z= { u LC6 60% T n = 0 2 CAS Case25pre ux y z= 0 Case25post u = u x u

2 199 Navier-Stokes { u t - v 2 u + u u + 1 p = f 1 ρ u = 0 ux y Case25CTA z= { u LC6 60% T n = 0 2 CAS Case25pre ux y z= 0 Case25post u = u x u 42 2 Vol 42 No 2 2018 3 Journal of Jiangxi Normal UniversityNatural Science Mar 2018 1000-5862201802-0199-05 1 2 2 1* 2 2 1 3300222 518055 1 2 12 10 6 CPU 128 72 43% O 246 A DOI10 16357 /j cnki issn1000-5862

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