基于最大测点正常率与GPU并行加速的不良数据辨识方法

摘要：

基于测量不确定度的概念,以测点正常率最大(MNMR)为目标的电力系统抗差状态估计方法具有较好的不良数据辨识能力.然而,该模型求解困难,已有研究对该模型进行了近似等效,并采用现代内点法进行求解,但存在因近似而辨识效果降低的问题.为此,基于MNMR状态估计模型,采用杂交变异粒子群算法,提出一种基于图形处理器(GPU)并行加速的不良数据辨识算法.该算法不对MNMR模型进行近似等效,根据GPU并行计算架构特点,设计了粗粒度和细粒度结合的并行加速策略.算例结果表明,所提的算法对不良数据的误检率和漏检率较低,具有较好的不良数据辨识能力,且计算时间短,加速效率高,能够满足实际运行需求.

关键词：数据辨识、状态估计、测点正常率、图形处理器、并行计算

所属期刊栏目：43

资助基金：国家电网公司科技项目52110418000M

在线出版日期：2019-09-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：86-93,115