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摘要:
目前制约梯级水库短期优化调度在实际工程中应用的主要瓶颈有:所构建的优化模型存在不合理的简化策略,所选择的求解算法无法保证解的质量以及模型的计算时间远超规定时长.为解决上述问题,本文首先构建精细至水电站各机组工作特性的优化调度模型,接着通过二重嵌套动态规划(DP)计算给定模拟精度下的高质量解,并针对算法固有的“维数灾”问题,一方面通过数据压缩与数据库技术降低程序的内存占用量,另一方面将GPU并行加速技术首次引入水库调度领域,通过OpenACC实现算法的GPU并行以减少计算时间.最后通过潘口、小漩梯级水库日优化调度的实例研究与对比分析得出:精细模型较传统模型能更好地贴合电站的实际工况,提高梯级系统的发电效益;内存占用缩减策略的引入能有效降低算法的空间复杂度;GPU并行较传统的CPU并行能大幅提升算法的求解速度.由此为短期优化调度的理论发展与算法“维数灾”的处理提供借鉴.
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文献信息
篇名 梯级水库短期优化调度模型的精细化与GPU并行实现
来源期刊 水利学报 学科 工学
关键词 精细化模型 嵌套动态规划 GPU并行 短期优化调度 维数灾
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 535-546
页数 12页 分类号 TV697.1
字数 9478字 语种 中文
DOI 10.13243/j.cnki.slxb.20190132
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 纪昌明 华北电力大学可再生能源学院 189 1989 24.0 34.0
2 彭杨 华北电力大学可再生能源学院 31 160 7.0 12.0
3 马皓宇 华北电力大学可再生能源学院 9 13 2.0 3.0
4 俞洪杰 华北电力大学可再生能源学院 12 35 4.0 5.0
5 吴嘉杰 华北电力大学可再生能源学院 8 13 2.0 3.0
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精细化模型
嵌套动态规划
GPU并行
短期优化调度
维数灾
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