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J-GLOBAL ID：201602289979277551   整理番号：16A0336699

電力系統の小信号安定性解析におけるGPUベースのブロック低減アルゴリズムの応用【Powered by NICT】

Application of GPU-based Block Reduction Algorithm in Power System Small-signal Stability Analysis

著者 (5件)： Zhang Yifei (Key Lab. of Control of Power Transmission and Conversion, Ministry of Education, School of Electronic Information ...) ,  Yan Zheng (Key Lab. of Control of Power Transmission and Conversion, Ministry of Education, School of Electronic Information ...) ,  Zhao Wenkai (Pudong Power Supply Co. of State Grid Shanghai Municipal Electric Power Co., Shanghai) ,  Cao Lu (East China Grid Co. Ltd., Shanghai) ,  Li Jianhua (East China Grid Co. Ltd., Shanghai)
資料名： Dianli Xitong Zidonghua  (Dianli Xitong Zidonghua)
巻： 39  号： 22  ページ： 90-97  発行年： 2015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： 電力系統の小信号安定性解析における完全固有値解析の計算効率を高めるために,QR法における上部H essenberg低減アルゴリズムの並列化を研究した。高水準の基本線形代数サブプログラム(BLAS)に浮動小数点演算を統合するために利用されるブロック低減アルゴリズム。ブロック低減アルゴリズムはハイブリッドCPU/GPU(グラフィック処理ユニット)システム上で並列化と大規模電力系統の小信号安定度解析の完全固有値解析に適用した。シミュレーション結果は,マルチコアCPU並列化と比較して,GPUベースブロック上方H essenberg低減アルゴリズムは元の5倍までのスピードアップ比を得ることができることを示した。完全固有値解析の全体計算速度,提案法を含め,は著しい加速改良を達成した。QR法の大規模電力系統シミュレーション解析への適用性を増加した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 線形代数 ,  *アルゴリズム ,  適応性 ,  浮動小数点演算 ,  高速化 ,  *電力系統 ,  計算機処理速度 ,  シミュレーション ,  *安定性解析
準シソーラス用語： 電力系統シミュレーション ,  マルチコアプロセッサ ,  GPU【プロセッサ】 ,  計算効率 ,  固有値解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (5件)： 電力系統 ,  安定性解析 ,  GPU ,  アルゴリズム ,  応用