基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法.pdf

标题和描述中提到的“基于GPU加速的新能源主配网概率随机模糊潮流计算方法”是一种针对现代电力系统中大量分布式能源（DG）和电动汽车（EV）接入带来的挑战而提出的技术。传统的电力流计算方法已无法适应这种日益增强的主配电网互动需求。该方法考虑了分布式能源输出和电动汽车充放电功率的随机性和模糊性，并利用GPU（图形处理器单元）的并行计算能力来加速计算过程。 文章摘要详细阐述了这种方法的实施步骤： 1. 采用改进的拉丁超立方抽样（SFSLHS）的随机模糊模拟采样方法，对分布式能源的输出和电动汽车的充放电功率进行采样，以模拟其不确定性。 2. 通过主从分解法将计算问题划分为三个子问题：主网络的概率随机模糊电力流计算、配电网的概率随机模糊电力流计算以及边界节点状态变量匹配问题。 3. 对于主网络的概率随机模糊电力流子问题，使用基于GPU加速的新顿-拉弗森方法（Newton-Raphson method）求解。这是一种迭代算法，常用于非线性系统的求解，GPU的并行处理能力可以显著提高计算效率。 4. 对于配电网的概率随机模糊电力流子问题，采用前向后向扫掠法（forward and backward sweep method）求解。这种方法通常在配电网的潮流计算中使用，能够有效地处理多馈入配电网的计算问题。 5. 基于边界节点的电压值和主配电网之间的交互功率，实现了考虑分布式能源和电动汽车不确定性因素的主配电网概率随机模糊电力流计算。 该研究由广东电网有限责任公司广州供电局的科技计划项目资助，对于理解新能源接入对电力系统的影响，优化电力调度，以及提升电力系统在面对不确定性时的稳定性和可靠性具有重要意义。同时，通过GPU加速，可以大幅减少计算时间，提高计算效率，为实时或近实时的电力系统分析和控制提供了可能。