动态电力系统第3章.ppt
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1、,动态电力系统,2012年秋季研究生课程,第三章 时域仿真法暂态稳定分析,主要内容时域仿真法基本原理暂态稳定计算基本流程机网接口的处理故障与操作的处理微分方程和代数方程的求解方法电力系统微分方程的数值解法,学术动态:采用用户自定义模型,对各种控制器有良好适应性;发展新的暂稳算法;并行计算;网格计算(Grid Computing);云计算;计及概率因素的暂稳分析;与直接法、模式识别等相结合;协同仿真理论和方法;全动态过程仿真理论和算法;数字仿真工具;物理仿真工具。,辛几何算法及辛代数动力学算法,辛算法是由我国已故著名学者冯康及其研究小组,针对Runge-Kutta 算法不能保持Hamiltoni
2、an 系统的辛几何结构以及具有人为耗散等缺点而提出的。这一算法的提出为Hamiltonian 系统,同时也是为微分方程数值方法的研究提供了一个崭新的领域和广阔的空间。,辛算法较传统的非辛算法具有很多优越性,主要表现为:传统的数值积分即差分方法基于稳定性、收敛性等诸多因素的考虑,不可避免地引入人为的耗散机制等,从而歪曲了原来系统的特征,而辛算法具有能够保持原来系统结构特征的优点,特别是能够长时间稳定地进行数值跟踪模拟,这意味着辛算法可以采用更大的积分步长。汪芳宗,等。电力系统暂态稳定性数值计算的几种新方法及其比较(电力系统保护与控制,2009,37(23):15-19),网格计算,互联网发展到今
3、天已经经过了两代的历程。第一代:(7080年代),主要成就是把分布在世界各地的计算机用TCP/IP协议连接起来,在信息服务方面的用途主要是E-mail;第二代:(90年代-),这一代互联网技术的主要应用是web信息浏览以及电子商务等,也就是给当代人们带来巨大影响的internet及WWW技术。现在第二代网络技术已接近成熟,在这种情况下,科学家们提出又一种具有革命性的信息技术“网格”(Grid),网格实际上是继传统因特网、万维网之后的第三代因特网应用。传统因特网实现了计算机硬件联通,万维网实现了网页联通,而网格试图实现互联网上所有资源的全面联通,包括各种硬件资源、信息资源等。,关于网格的定义的描
4、述有很多,简单地说,网格就是将整个互联网整合成一台巨大的超级计算机,实现计算、存储及其它资源的全面共享。形象地描述网格,可以将它类比为“电力网”,网格是借鉴电力网(electric power grid)的概念提出的。在传统internet中,人们获取信息是通过输入域名(网址)从而访问相应的服务器来得到的,而不象我们使用电器那样,插上插头就可以源源不断地使用电力了,无需知道或指定电是哪个发电厂供应的,是火电、水电还是核电,电力是怎样传输的以及怎样管理的等。使用网格的最终目的是希望用户在使用网格计算时,就如同使用电力一样方便。,在Internet上,有不可估量的资源,有上千万的网站在提供网络服务
5、,而网格的目的就是提供给最终用户与地理位置、具体的计算机设施无关的透明服务。当用户有一个服务请求时,网格系统会像电力系统那样,通过网格的管理系统,提供给用户相应的服务,用户并不知道服务是由哪里提供的、由谁提供的、怎样提供的对于复杂的服务,也可能是许多的计算机协同工作的结果,就像电能是来自整个电力网,无法分辨使用的是哪个发电厂的电能一样。,网格计算的概念是在20世纪90年代美国的IWAY项目中首先被提出来。IWAY项目通过高速的网络将一些高性能的计算机和高级的虚拟环境连接在一起,为科学研究和项目服务。当时,连接了位于17个地点的超级计算机和10个不同带宽和协议的网络。,网格计算在电力系统中的应用
6、,“数字电力系统”(G1998020301)是国家973项目“我国电力大系统灾变防治和经济运行重大科学问题的研究”的子课题。,我国电力系统面临的新问题大电网的安全稳定性问题 联网效益如何实现的问题 大电网的潮流控制问题 其它问题,解决问题的难点数据广域分布 参数分布式维护 信息种类多样 大系统模型复杂 计算资源广域分布 高可靠性要求,解决问题的关键,信息处理平台,超强的处理分布式数据的能力 超强的计算能力 整合分散资源的能力 高可靠性,网格的研究现状美国、欧盟、日本、印度等已投入巨资 美国 Globus 欧盟 DataGrid-英国 eScience 国内 清华大学的“先进计算基础设施ACI(
7、Advanced Computational Infrastructure)”以中科院计算所为主的“国家高性能计算环境NHPCE(National High Performance Computing Environment)”863 计划支持的“中国网格(China Grid)”,网格的体系结构之一沙漏结构,构造层实现对局部的资源的控制 连接层实现相互的通信 资源层实现对单个资源的共享 汇聚层协调多种资源的共享 应用层提供直接面向用户的服务,以协议为中心,网格的体系结构之二OGSA,以服务为中心-开放式网格服务体系,高级任务由众多的服务共同完成 服务是分层分级的 服务是动态组织的 网格基本服
8、务由中间件提供,网格的应用领域分布式仪器系统 分布式超级计算 远程沉浸 数据密集型计算,中国教育科研网格计划 ChinaGrid,基于教育与科研网的基础,建立聚合能力超过每秒15万亿次量级的教育科研网格,总存储容量超过260TB,其结点覆盖211建设的100所部属高等院校,争取在网格计算的基础研究和应用研究方面走在世界前列。充分利用CERNET和高校的大量计算资源和信息资源,开发相应的网格软件,配合网络计算机(NC)的使用,将分布在教育与科研网格上自治的分布异构的海量信息资源集成起来,实现CERNET环境下资源的有效共享,消除信息孤岛,提供有效的服务,形成高水平低成本的计算机服务平台,将高性能
9、计算送到教育与科研网用户的桌面上,成为国家科研教学服务的大平台。,中国电力网格的构想,计算能力共享 数据共享 网格上的所有用户可平等享受网格服务 资源管理、网格安全、服务质量由网格负责,网格在电力系统中的应用示例一全网一体化潮流计算 准确的子网模型 准确的子网参数 分布式计算 通过网格交互耦合信息 充分利用了现有的计算资源,网格在电力系统中的应用示例二,上下级调度间联合反事故演习 广域DTS,中国电力网格的建设建设基础硬件设施 构筑网格中间件 开发顶层应用,研究电力网格示范系统的目的探讨实现电力网格的可行性 展示电力网格的基本特点和功能 摸索建设电力网格中可能出现新问题,示范系统的演示功能一体
10、化潮流 示范系统展示的网格功能 分布式计算 动态组织资源 异构性 冗余性 安全性,示范系统的逻辑构成注册服务 协调服务 计算服务 存储服务 门户网站和监控系统,电力系统需要研究的问题电力网格的体系结构 电力系统基本服务的划分和资源描述方法 任务的分解与资源映射 电力网格中服务的动态组织和协调策略 基于网格的互联电网新模型 基于网格的分布式算法,网格计算是继互联网、Web之后的第三次大浪潮。虽然目前还处于起步阶段,但网格技术和标准最终也会像Internet一样逐步完善和实用化。网格计算强大的分布处理能力具有应用于电力系统计算的潜力。基于网格计算的电力系统分布式计算在不断完善的基础上必将走向实用
11、为达到这一目标。还需要解决许多基础问题,如高效的数据通信机制、高效的分布式并行算法以及系统的稳定性等等。,网格计算的应用,可望有效解决电力系统实时、复杂的计算问题,对电力系统运行与控制产生巨大的变革,有着十分重大的意义。a应用网格技术对动态分布的海量数据进行整合处理,再利用其超级计算能力进行实时甚至超实时仿真,使电力系统实时性问题可以得到更好的解决。b网格不改变现有的信息系统硬件设施,将现有的硬件、软件资源集成到网格这个统一平台上,各种资源充分协调工作,从而提高资源利用率。,c电力网格与通用网格有许多共同之处,如广域分布性、异构性、动态性、自治性、协同性等,对电力网格的研究必然促进网格计算基础
12、理论进一步发展、完善,还可为网格计算应用于各种复杂大系统提供经验指导。,网格可实现跨地域的资源动态共享与协同工作,可充分有效利用现在资源构建新一代的高性能计算环境和信息服务基础设施。电力系统的广域分布式和分层调度管理等固有特性十分适合应用网格计算。因此,网格计算必然成为解决电力系统计算问题的最有效手段之一,将对电力系统的安全稳定和经济运行产生深远影响。,云计算,云计算是一种商业计算模型。它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上,使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。,马克贝尼夫的原创,Marc Russell Benioff 1964-,1986年美国南加州大学学士199
13、9年开办,任董事长2009年推出云计算平台2003-05年被任命为美国总统信息技术顾问委员会共同主席信息技术领域公认的原始创新领头人,获得多项奖励和荣誉,贝尼夫的原始创新:SaaS 1999年贝尼夫在旧金山一所小公寓创建了S,发明“批量生产”CRM软件的模式:通过在线服务,用户自定制个性化系统,无需购买服务器和整套软件。把软件当作服务,按需租用,开创了软件社会化大生产的新纪元。10年来,全球CRM付费企业用户数已达百万,日交易量过亿次,SaaS供应商激增。贝尼夫进而想成为所有SaaS供应商的基础平台,组建了共享应用资源库AppExchange,相当于一个业务领域的软件在线超市,超市产品由第三方
14、软件开发商提供,并帮助第三方的软件开发、交付应用和运营管理。成为所有SaaS供应商的上游,实现软件集约化和专业化大生产的局面。,云计算是一种基于互联网的大众参与的计算模式,其计算资源(包括计算能力、存储能力、交互能力等)是动态、可伸缩、被虚拟化的,而且以服务的方式提供。,云计算的概念模型,云计算的分类,云计算实现机制,判断是不是云计算的三条标准,云计算的特点,超大规模,虚拟化,高可靠性,通用性,高可扩展性,按需服务,极其廉价,国外云计算发展现状,Amazon研发了弹性计算云EC2(Elastic Computing Cloud)和简单存储服务S3(Simple Storage Service)
15、为企业提供计算和存储服务。诞生两年时间,Amazon上的注册开发人员就多达44万人,其中包括为数众多的企业级用户。,$.10 per server hour,Google搜索引擎建立在分布在30多个站点、超过200万台服务器构成的云计算设施的支撑之上,这些设施的数量正在迅猛增长。Google的一系列成功应用,包括Google地球、地图、Gmail、Docs等也同样使用了这些基础设施。目前,Google已经允许第三方在Google的云计算中通过Google App Engine运行大型并行应用程序。Hadoop模仿了Google的实现机制。,2008年,IBM先后在无锡和北京建立了两个云计算中心
16、;阿里巴巴成立了阿里云公司。还有许多公司腾云驾雾:腾讯、盛大、广达、800APP、世纪互联中国移动研究院已经建立起1000台机器的云计算试验中心;中国电信、中国联通都有相应动作。华为、中兴都转入了云计算研发。2008年11月25日,中国电子学会专门成立了云计算专家委员会。中国电子学会已举办两届中国云计算大会。北京、上海已经出台了云计算发展规划。2009年5月22日,中国电子学会隆重举办首届中国云计算大会,1200多人与会,盛况空前。2009年12月,举办中国首届云计算学术会议。,云计算与网格计算区别,广义云计算是指服务的交付和使用模式,指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的服务。这种服务可以
17、是IT 和软件、互联网相关的,也可以是任意其他的服务。网格计算即分布式计算。分布式计算是近年提出的一种新的计算方式。所谓分布式计算就是在两个或多个软件互相共享信息,这些软件既可以在同一台计算机上运行,也可以在通过网络连接起来的多台计算机上运行。,分布式计算,云计算,网格计算,云计算发展过程,网格计算是分布式计算的一种,是分布式计算封装。云计算可以认为是网格计算的商业演化模式和进一步的发展。,主要区别:,网格计算的思路是聚合分布资源,支持虚拟组织,提供高层次的服务,例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中,主要以数据中心的形式提供底层资源的使用,并不强调虚拟组织(VO)的概念。网格计算用聚
18、合资源来支持挑战性的应用,因为高性能计算的资源不够用,要把分散的资源聚合起来;后来到了2004 年以后,逐渐强调适应普遍的信息化应用,特别在中国,做的网格跟国外不太一样,就是强调支持信息化的应用。但云计算从一开始就支持广泛企业计算、Web 应用,普适性更强。,在对待异构性方面,二者理念上有所不同。网格计算用中间件屏蔽异构系统,力图使用户面向同样的环境,把困难留在中间件,让中间件完成任务。而云计算实际上承认异构,用镜像执行,或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云计算系统还不太一样,像Google 一般用比较专用的自己的内部的平台来支持。网格计算强调资源共享,任何人都可以做为请求者使用
19、其它节点的资源,任何人都需要贡献一定资源给其他节点。网格计算强调将工作量转移到远程的可用计算资源上。云计算强调专有,任何人都可以获取自己的专有资源,并且这些资源是由少数团体提供的,使用者不需要贡献自己的资源。,网格计算用执行作业形式使用,在一个阶段内完成作用产生数据。而云计算支持持久服务,用户可以利用云计算作为其部分IT 基础设施,实现业务的托管和外包。网格计算更多地面向科研应用,商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用,商业模型比较清晰。综上可得,云计算是以相对集中的资源,运行分散的应用(大量分散的应用在若干大的中心执行);而网格计算则是聚合分散的资源,支持大型集中式应用(一个
20、大的应用分到多处执行)。但从根本上来说,从应对Internet 的应用的特征特点来说,它们是一致的,为了完成在Internet 情况下支持应用,解决异构性、资源共享等等问题。,云计算与智能电网,Smart Grid 全面、及时地感知电网运行的信息和态势,综合各自动化功能系统对信息分析的结果作出最优的反应。精确快速开放共享信息平台是支撑统一坚强智能电网建设的公共平台和重要手段。,电力物联网,电力系统各种电气设备之间以及人员之间通过各种信息传感设备或分布式识读器形成的智能网络。节能、安全、可靠、高效云计算模式支持电力物联网感知设备(包括RFID、传感器等)获得海量数据。云端提供存储和处理感知数据,
21、并实现“按需获取”信息。,电力智能云,云计算平台通过Internet 与由大量传感器和其他数据采集设备组成的数据采集网络相连接。对电力系统而言,未来的数据采集网络既包括传统的SCADA 系统的传感器,还可能包括PMU 和安置在终端用户家中的智能电表,甚至是各种智能家电的嵌入式系统。,云计算平台主要由Web层、负荷分配层(load balancer)、数据管理层、计算逻辑层(comp uting logic)、物理计算设备层和物理存储设备层组成。Web 层负责实现云计算平台的Web 站点,该站点是用户访问云计算平台的唯一接口。负荷分配层是云计算平台的核心部件。该层具有4 个主要功能:将用户的计算
22、任务划分成若干部分,并决定执行每一个任务的计算设备;将待存储的数据划分成若干部分,并决定相应的存储设备;将计算逻辑层返还的计算结果整合后,再反馈给用户;根据数据读取请求,指令数据管理层读取数据,并将数据整合后输出。,计算逻辑层负责根据负荷分配层确定的计算任务分配方式,控制具体的计算设备进行计算,并在计算完成后返还结果。数据管理层则主要控制数据存储设备进行数据读写操作。上述4层组成了云计算平台的软件部分。物理计算设备层和物理存储设备层代表了云计算平台所整合的所有物理设备,它们组成了云计算平台的硬件部分。,云计算平台除了能为电力系统分析提供计算和存储能力支持外,还具有可扩展性强、硬件投资少、便于软
23、件开发和升级、便于用户使用等诸多优点。这使得云计算有希望取代现有的集中式计算成为未来电力系统核心计算技术。云计算在电力系统分析中的潜在应用领域包括安全分析、潮流和最优潮流计算、系统恢复、监控、调度、可靠性分析等很多方面。此外,利用SaaS 技术,很多电力系统分析软件都可以发布到云计算平台上,从而有望建立基于云计算的电力系统统一计算平台。,电力系统云计算研究的挑战 目前,云计算仍然处于发展之中,还存在一些没有得到很好解决的技术问题:与云计算相适应的电力系统分析并行算法;云计算负荷分配算法研究;适用于电力系统的云计算平台物理结构设计;电力系统云计算的安全性。,GPU计算,GPU产生之前,处理2D、
24、3D图像都是依赖于CPU,但是由于CPU任务繁多,而且还有设计上的原因,这样面对处理日益复杂的3D图形图像时就会常常出现显卡等待CPU数据的情况,正是在这种情况下一种全新的图形图像处理器诞生了,从而大大加快了图形图像的处理速度,这种处理器就是“GPU”。,从1999 年以来,图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)以其强大的处理能力和低功耗、低成本的优点受到愈来愈多研究人员的关注。从晶体管结构组成上而言,GPU 与CPU 的设计是截然不同的。CPU 主要将晶体管用于复杂的控制单元和数据缓存部分,而在GPU 中,大量的晶体管被用作执行单元,这就决定了GPU 在数据计算
25、能力和存储器带宽上相比CPU 有着更为明显的优势。,CPU、GPU协同工作,GPU计算的模式,GPU计算的模式就是在异构协同处理计算模型中将CPU与GPU结合起来加以利用。应用程序的串行部分在CPU上运行,而计算任务繁重的部分则由GPU来加速。从用户的角度来看,应用程序只是运行得更快了。因为应用程序利用了GPU的高性能来提升性能。,CUDA架构,2007年NVIDIA公司推出了统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA),CUDA架构是一种将GPU作为数据并行计算设备的软硬件体系,CUDA架构推出使得GPU能高效地执行通用计算。,CUDA
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