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J-GLOBAL ID：201602264308999130   整理番号：16A1122695

有向地図の制御システム過渡シミュレーション並列アルゴリズムとそのGPU実現を応用した。【JST・京大機械翻訳】

Layered Directed Acyclic Graph Based Parallel Algorithm for Control System Transient Simulation and Its GPU Realization

著者 (6件)： Song Yankan (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University) ,  Huang Shaowei (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University) ,  Chen Ying (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University) ,  Yu Zhitong (Department of Electrical Engineering, Tsinghua University) ,  Li Chunlai (Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Corporation) ,  Li Zhengxi (Electric Power Research Institute of State Grid Qinghai Electric Power Corporation)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 40  号： 12  ページ： 137-143  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2510A  ISSN： 1000-1026  CODEN： DXZIE9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： コンバータの電気インタフェースとAC/DCハイブリッド技術の広範囲の使用により,送電網の電磁過渡シミュレーションにおいて大規模複合制御システムをモデル化する必要がある。細粒度並列法を用いて,制御システムの計算を加速し,送電網の電磁過渡シミュレーションの全体効率を改善した。本文では、制御システムの細粒度並列シミュレーションアルゴリズムを提案し、グラフィックプロセッサ(GPU)計算プラットフォーム上の大規模な制御システムのシミュレーションを加速した。まず,GPU向けのマルチスレッド細粒度並列計算を構築するために,制御システムを多数の基本制御コンポーネントから構成される有向グラフとしてモデル化する.さらに,制御系の有向グラフを階層化し,制御要素の求解手順を生成し,GPUのグループ細粒度を用いて制御コンポーネントの階層計算を並列に実現する.最後に,GPUの三層並列構造を結合し,スレッド構造を最適化し,共有メモリを配置することにより,計算スレッドをGPUの計算資源にマッピングし,制御システムのシミュレーションの並列度を最大化した。IEEE 13バスシステムのシミュレーション結果により,提案したアルゴリズムが,送電網の電磁過渡シミュレーションの正しさを保証するだけでなく,大規模で複雑な制御システムのシミュレーション速度を改善することができ,ハードウェア資源が十分な場合には,シミュレーション規模が制限されないことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： マルチスレッド ,  送電系統 ,  並列演算 ,  スレッド ,  有向グラフ ,  モデリング ,  *制御系 ,  最適化 ,  *シミュレーション ,  階層構造 ,  *並列アルゴリズム ,  共有メモリ
準シソーラス用語： GPU【プロセッサ】 ,  細粒度 ,  *過渡シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： control system simulation ,  fine-grained parallel ,  computing resources allocation ,  graphics processing unit (GPU)

分類 (3件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地図 ,  制御システム ,  過渡シミュレーション ,  並列アルゴリズム ,  GPU ,  応用