高性能在線分析計(jì)算現(xiàn)狀與協(xié)同計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)

郭 健, 周京陽(yáng), 李 強(qiáng), Yousu CHEN, 羅雅迪, 郎燕生

(1. 中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司, 北京市 100085; 2. Pacific Northwest National Laboratory, Seattle 99352, 美國(guó))

0 引言

能源領(lǐng)域變革、電力工業(yè)進(jìn)步和信息通信技術(shù)(ICT)發(fā)展進(jìn)一步推動(dòng)著能源生成轉(zhuǎn)化效率、電網(wǎng)互聯(lián)控制模式和高速通信網(wǎng)的深度融合[1],未來(lái)會(huì)逐漸形成一個(gè)超大規(guī)模物理信息混合網(wǎng)絡(luò)即能源互聯(lián)網(wǎng)[2]。能量流、信息流、業(yè)務(wù)資金流的多元、多向、實(shí)時(shí)流動(dòng)使得電網(wǎng)調(diào)度和控制形態(tài)也相應(yīng)地會(huì)發(fā)生重大變化[3],源—網(wǎng)—荷互動(dòng)運(yùn)行形態(tài)需要對(duì)一張電網(wǎng)的一套模型進(jìn)行一體化協(xié)同計(jì)算分析,以實(shí)現(xiàn)廣域級(jí)優(yōu)化調(diào)度和實(shí)時(shí)閉環(huán)控制決策。

目前調(diào)度技術(shù)支持系統(tǒng)獨(dú)立地配置在各級(jí)調(diào)度中心,雖然實(shí)現(xiàn)了信息共享和分層控制,但本地局部計(jì)算分析和獨(dú)自決策的調(diào)度模式不能很好地滿(mǎn)足控制決策對(duì)邏輯上一體化計(jì)算分析的要求,而提高監(jiān)控信息的綜合應(yīng)用水平和全網(wǎng)態(tài)勢(shì)感知能力需要實(shí)現(xiàn)對(duì)暫態(tài)穩(wěn)定、電壓穩(wěn)定分析和繼電保護(hù)校核等計(jì)算量較大的傳統(tǒng)離線計(jì)算的在線化應(yīng)用[4]。過(guò)去在指定運(yùn)行方式和預(yù)想故障集下的離線計(jì)算方式,也難以適應(yīng)隨機(jī)性事件發(fā)生概率越來(lái)越高的未來(lái)電網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行狀況[5-6],實(shí)時(shí)獲取整個(gè)電網(wǎng)狀態(tài)信息、安全運(yùn)行裕度和定值校核都給在線分析帶來(lái)了新的計(jì)算挑戰(zhàn)。

并行計(jì)算、分布式計(jì)算和云計(jì)算等高性能計(jì)算模式為實(shí)現(xiàn)精確、快速的一體化計(jì)算分析提供了必要的技術(shù)手段,在不改變分層分區(qū)管理模式下能夠?qū)崿F(xiàn)多級(jí)調(diào)度中心間任務(wù)分發(fā)、數(shù)據(jù)交互和計(jì)算協(xié)同[7],但其應(yīng)用與研究側(cè)重點(diǎn)不同,并行計(jì)算側(cè)重于計(jì)算實(shí)時(shí)性,分布式計(jì)算側(cè)重于可靠性,而云計(jì)算則是在平臺(tái)虛擬化、分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)計(jì)算服務(wù)化和在線分析終端化。電力系統(tǒng)各類(lèi)業(yè)務(wù)功能對(duì)計(jì)算需求千差萬(wàn)別,在實(shí)時(shí)性和可靠性的前提下如何實(shí)現(xiàn)一體化協(xié)同計(jì)算,以適應(yīng)新一代調(diào)度控制系統(tǒng)對(duì)在線分析提出的新要求是亟須深入研究和解決的問(wèn)題。

本文總結(jié)了電力系統(tǒng)高性能計(jì)算模式以往的相關(guān)研究?jī)?nèi)容,從計(jì)算級(jí)的分解協(xié)調(diào)方法與數(shù)值并行,平臺(tái)級(jí)的硬計(jì)算架構(gòu)與軟計(jì)算模式,不同層面的不同方向?qū)陙?lái)國(guó)內(nèi)外學(xué)者在狀態(tài)估計(jì)、潮流計(jì)算和在線動(dòng)態(tài)安全分析的研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析提煉,提出調(diào)度云模式下實(shí)現(xiàn)一體化協(xié)同計(jì)算技術(shù)路線圖的三個(gè)演進(jìn)階段和關(guān)鍵技術(shù),在云計(jì)算服務(wù)環(huán)境下設(shè)計(jì)高性能在線分析協(xié)同計(jì)算場(chǎng)景,為后續(xù)研究與開(kāi)發(fā)提供參考。

1 電力系統(tǒng)高性能計(jì)算模式

電力系統(tǒng)高性能計(jì)算模式是對(duì)涉及電力系統(tǒng)分析問(wèn)題的數(shù)學(xué)物理建模與求解問(wèn)題而采用的計(jì)算機(jī)軟/硬件架構(gòu)、數(shù)值求解、編程模型和數(shù)據(jù)同步機(jī)制,最終實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出與展示的一系列方法的綜合。它屬于數(shù)據(jù)、計(jì)算和通信密集型科學(xué)計(jì)算類(lèi)應(yīng)用,包括本地并行和以網(wǎng)格、對(duì)等式(P2P)為主的廣域分布式計(jì)算兩類(lèi),而云計(jì)算則是在分布式并行的基礎(chǔ)上提供高性能計(jì)算服務(wù)。

1)本地并行

并行作為高性能的代名詞,研究最早[8-9],學(xué)術(shù)成果最豐富,集群/多核/眾核計(jì)算是本地并行的主要形式,其硬件與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)如圖1所示。

圖1 集群并行架構(gòu)Fig.1 Cluster parallel architecture

多核/眾核計(jì)算是在單機(jī)單服務(wù)器上基于共享存儲(chǔ)的多線程并行計(jì)算模式,對(duì)應(yīng)編程模型有共享存儲(chǔ)并行編程(OpenMP)、POSIX線程(Pthreads)、統(tǒng)一計(jì)算設(shè)備架構(gòu)(CUDA)等,適用于計(jì)算同步性要求較高的細(xì)粒度級(jí)線性方程組、局部因子修正等并行求解。集群計(jì)算則通過(guò)高速以太網(wǎng)或定制網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)多機(jī)多服務(wù)的互聯(lián)互通,消息傳遞接口(MPI)是在數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)方式下實(shí)現(xiàn)多進(jìn)程并行的編程模型,適用于計(jì)算同步性要求較低的粗粒度級(jí)N-1、連續(xù)潮流等并行求解。隨著硬件性能提升,使得結(jié)合CPU側(cè)重邏輯判斷和圖形處理器/通用計(jì)算圖形處理器(GPU/GPGPU)側(cè)重?cái)?shù)據(jù)并行處理的計(jì)算優(yōu)勢(shì)能進(jìn)一步提高潮流和暫態(tài)穩(wěn)定的計(jì)算速度[10-14],是目前的應(yīng)用研究熱點(diǎn)。

2)廣域分布式計(jì)算

廣域分布式計(jì)算是相對(duì)于本地并行在物理空間維度的廣域化擴(kuò)充,它與電網(wǎng)和調(diào)度管理自身的分布式特點(diǎn)一致,各級(jí)調(diào)度系統(tǒng)在一定程度上也具備了分布式系統(tǒng)的特征。與本地并行不同,它需要考慮通信延遲或失效對(duì)計(jì)算性能的影響,這限制了其在計(jì)算同步實(shí)時(shí)性和可靠性要求較高的細(xì)粒度并行計(jì)算的應(yīng)用,分布式計(jì)算適合計(jì)算量很大、計(jì)算過(guò)程相對(duì)獨(dú)立的粗粒度批處理類(lèi)計(jì)算,“分解聚合、異步獨(dú)立可隨機(jī)重復(fù)計(jì)算”是其計(jì)算特征。

網(wǎng)格計(jì)算和P2P計(jì)算是廣域分布式計(jì)算的兩種類(lèi)型[15-16]。網(wǎng)格計(jì)算側(cè)重計(jì)算資源的整合和動(dòng)態(tài)分配,集成度高、實(shí)現(xiàn)復(fù)雜;P2P計(jì)算側(cè)重文件共享存儲(chǔ)和搜索,更強(qiáng)調(diào)計(jì)算的獨(dú)立性,耦合度較低,只需接入P2P網(wǎng)絡(luò)即可實(shí)現(xiàn)P2P計(jì)算,兩種方式互為補(bǔ)充能進(jìn)一步提高計(jì)算可靠性[17]。針對(duì)它們的研究成果較多,由于實(shí)現(xiàn)復(fù)雜,計(jì)算可靠性得不到保障加上技術(shù)和管理?xiàng)l件限制,使得它們都沒(méi)能獲得大范圍的工程應(yīng)用。

3)云計(jì)算

云計(jì)算技術(shù)是廣域分布式和本地并行計(jì)算的發(fā)展,在系統(tǒng)規(guī)模上實(shí)現(xiàn)了廣域范圍內(nèi)計(jì)算存儲(chǔ)資源的互聯(lián)互通,在軟技術(shù)積累維度,它是客戶(hù)/服務(wù)機(jī)(C/S)計(jì)算架構(gòu),標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議和編程語(yǔ)言,企業(yè)服務(wù)總線(ESB)中間件技術(shù),瀏覽器/服務(wù)器(B/S)架構(gòu)和面向服務(wù)架構(gòu)(SOA)的綜合,為終端用戶(hù)提供按“需”數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和計(jì)算服務(wù),如圖2所示。

圖2 云計(jì)算演進(jìn)Fig.2 Evolution of cloud computation

云計(jì)算將硬件、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)資源虛擬化成一個(gè)實(shí)時(shí)可靠運(yùn)行的“網(wǎng)絡(luò)版”操作系統(tǒng),降低了高性能計(jì)算實(shí)現(xiàn)的門(mén)檻,使得用戶(hù)無(wú)需關(guān)心數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置和詳細(xì)計(jì)算過(guò)程,只要一個(gè)終端即可按“需”及時(shí)地獲取計(jì)算和存儲(chǔ)服務(wù)。云計(jì)算為新一代調(diào)控系統(tǒng)下分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和一體化在線協(xié)同計(jì)算帶來(lái)了成熟的理念和技術(shù)手段,從而實(shí)現(xiàn)了電網(wǎng)調(diào)度運(yùn)行的“云計(jì)算化”即調(diào)度云,它一方面要對(duì)不同電壓等級(jí)電網(wǎng)模型和數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)管理,并根據(jù)請(qǐng)求/響應(yīng)提供按需訪問(wèn)服務(wù),另一方面還能夠整合調(diào)用各級(jí)調(diào)度中心的網(wǎng)絡(luò)計(jì)算硬件資源,提供統(tǒng)一的在線分析計(jì)算服務(wù)。

2 高性能在線分析計(jì)算應(yīng)用研究現(xiàn)狀

在線分析計(jì)算是實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)智能化安全分析和調(diào)度計(jì)劃的基礎(chǔ),狀態(tài)估計(jì)和潮流計(jì)算為后續(xù)分析提供基態(tài)斷面數(shù)據(jù),暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算則是在毫秒級(jí)仿真時(shí)間尺度下求解電網(wǎng)電氣量變化值,它們都是對(duì)稀疏線性方程組的連續(xù)求解[18],靜態(tài)安全分析本質(zhì)上則是N-1情況下的重復(fù)潮流計(jì)算[19-20]。針對(duì)它們的高性能研究集中于分解協(xié)調(diào)方法、數(shù)值并行求解和負(fù)載均衡策略上,分解協(xié)調(diào)從物理連接關(guān)系圖劃分和邊界數(shù)據(jù)交互優(yōu)化策略來(lái)考慮,數(shù)值并行求解則是從稀疏方程組并行求解入手,N-1分析則更多關(guān)注負(fù)載均衡策略研究[21]。據(jù)此對(duì)國(guó)內(nèi)外參考文獻(xiàn)研究分類(lèi)如表1所示,自上而下的研究層次關(guān)系如圖3所示。

表1 國(guó)內(nèi)外參考文獻(xiàn)分類(lèi)Table 1 Classification of references at home and abroad

圖3 研究層次關(guān)系圖Fig.3 Hierarchy of research summary

將關(guān)于高性能在線分析應(yīng)用的研究分為三個(gè)層次,即功能級(jí)、計(jì)算級(jí)和平臺(tái)級(jí)。功能級(jí)對(duì)應(yīng)于各個(gè)具體的在線分析業(yè)務(wù),針對(duì)平臺(tái)級(jí)的應(yīng)用研究是計(jì)算級(jí)實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ),主要包括硬計(jì)算架構(gòu)和軟計(jì)算模式,其中硬計(jì)算架構(gòu)是不同軟計(jì)算模式實(shí)現(xiàn)的前提條件,它提供設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)、多核/眾核/集群編程模型等不同硬件之間互聯(lián)互通和高性能使用的手段和方法,軟計(jì)算模式是對(duì)硬計(jì)算架構(gòu)的進(jìn)一步封裝,能對(duì)各類(lèi)資源進(jìn)行動(dòng)態(tài)管理和監(jiān)控,為計(jì)算級(jí)的各類(lèi)計(jì)算問(wèn)題提供分布式或并行的求解方案。

在計(jì)算級(jí)層面,由狀態(tài)估計(jì)和潮流高性能計(jì)算研究現(xiàn)狀分析,狀態(tài)估計(jì)可以看作廣義潮流計(jì)算,目的都是為了求解系統(tǒng)狀態(tài)量和線路潮流,在計(jì)算級(jí)能相互借鑒共享分解協(xié)調(diào)方法上的相關(guān)研究成果。由于狀態(tài)估計(jì)形成的是量測(cè)方程組,潮流計(jì)算形成的是PV和PQ節(jié)點(diǎn)方程組,這導(dǎo)致求解潮流形成的雅可比系數(shù)矩陣是稀疏方陣,而求解狀態(tài)估計(jì)的是稀疏型“長(zhǎng)條”矩陣。因此在數(shù)值并行直接法求解方面,基于LU分解的前推回代的并行化是潮流高性能計(jì)算的主要研究?jī)?nèi)容,考慮到計(jì)算存儲(chǔ)性能和數(shù)值穩(wěn)定性,QR并行化分解是高性能狀態(tài)估計(jì)的研究難點(diǎn)。迭代法不用考慮計(jì)算過(guò)程中復(fù)雜的依賴(lài)關(guān)系,只需要矩陣向量乘運(yùn)算,具有天然的并行性,預(yù)處理共軛梯度(PCG)方法和Krylov子空間法在求解大規(guī)模電網(wǎng)潮流和狀態(tài)估計(jì)計(jì)算上體現(xiàn)了性能優(yōu)勢(shì),是目前的研究熱點(diǎn)?？紤]到迭代法的收斂性問(wèn)題,結(jié)合直接法的預(yù)條件處理是進(jìn)一步提高迭代法收斂速度的有效手段。

暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算是涉及動(dòng)態(tài)模型對(duì)應(yīng)微分方程組差分化與網(wǎng)絡(luò)方程組的聯(lián)立求解過(guò)程,計(jì)算量更大,對(duì)高性能計(jì)算的需求更明顯,其在計(jì)算級(jí)分解協(xié)調(diào)方面主要從靜態(tài)空間分解協(xié)調(diào)、動(dòng)態(tài)時(shí)間分解協(xié)調(diào)及它們之間的結(jié)合為主要研究?jī)?nèi)容,在數(shù)值并行求解方面的研究與狀態(tài)估計(jì)和潮流計(jì)算是共通的。當(dāng)前暫態(tài)穩(wěn)定在線化分析還是通過(guò)對(duì)預(yù)想故障集的快速計(jì)算以獲取電網(wǎng)運(yùn)行穩(wěn)定裕度和薄弱區(qū)域,與N-1靜態(tài)安全分析類(lèi)似,可以通過(guò)粗粒度進(jìn)程級(jí)和細(xì)粒度線程級(jí)負(fù)載均衡加快計(jì)算速度。

綜合來(lái)說(shuō),當(dāng)前在線分析高性能計(jì)算還處于功能級(jí)、計(jì)算級(jí)、平臺(tái)級(jí)緊密依賴(lài)的各自獨(dú)立計(jì)算階段,層級(jí)耦合度較高,計(jì)算同質(zhì)化傾向明顯,平臺(tái)級(jí)硬計(jì)算架構(gòu)資源重復(fù)建設(shè),軟計(jì)算模式適用范圍有限,而計(jì)算級(jí)通用的分解協(xié)調(diào)和數(shù)值并行方法也沒(méi)有實(shí)現(xiàn)模塊化、服務(wù)接口化以便統(tǒng)一調(diào)用。

3 高性能在線一體化協(xié)同計(jì)算技術(shù)路線圖

協(xié)同計(jì)算即在空間和時(shí)序上相對(duì)獨(dú)立的計(jì)算主體,按照預(yù)先設(shè)定的互聯(lián)互通模式、交互方法與技術(shù)、計(jì)算策略步驟,共同完成某項(xiàng)計(jì)算任務(wù)的一種計(jì)算行為。根據(jù)計(jì)算顆粒度,將協(xié)同計(jì)算分為業(yè)務(wù)級(jí)、流程級(jí)和服務(wù)指令級(jí)三類(lèi)協(xié)同計(jì)算模式,其中業(yè)務(wù)級(jí)是完成某類(lèi)在線分析業(yè)務(wù)所包含的各計(jì)算功能間的協(xié)同計(jì)算,流程級(jí)是實(shí)現(xiàn)某一在線分析功能的協(xié)同計(jì)算,而服務(wù)指令級(jí)協(xié)同則是在將各功能原子級(jí)模塊封裝成服務(wù)模塊后,通過(guò)編寫(xiě)流程指令完成在線分析計(jì)算服務(wù)的協(xié)同計(jì)算。現(xiàn)有調(diào)控系統(tǒng)為實(shí)現(xiàn)在線計(jì)算協(xié)同化提供了統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)交換平臺(tái)[3,46]。在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)在線一體化協(xié)同計(jì)算需經(jīng)歷三個(gè)階段,如圖4所示。

圖4 高性能在線計(jì)算協(xié)同化技術(shù)路線圖Fig.4 Technical roadmap of high-performance on-line computing cooperation

1)數(shù)據(jù)/文件轉(zhuǎn)發(fā)的本地協(xié)同計(jì)算。計(jì)算特征以集群并行為主,通過(guò)請(qǐng)求響應(yīng)和周期性數(shù)據(jù)/文件轉(zhuǎn)發(fā),為在線計(jì)算分析提供模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),由本地系統(tǒng)獨(dú)立完成求解過(guò)程,是業(yè)務(wù)級(jí)協(xié)同計(jì)算模式。

2)計(jì)算流程分解協(xié)調(diào)的分布式協(xié)同計(jì)算。計(jì)算特征以分布式并行為主,將計(jì)算流程分解,其中分布式負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)計(jì)算同步/異步過(guò)程,包括數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、計(jì)算啟動(dòng)、數(shù)據(jù)交互和計(jì)算過(guò)程監(jiān)視等。具體數(shù)值求解則根據(jù)電網(wǎng)規(guī)模以本地并行/串行計(jì)算為主,是流程級(jí)協(xié)同計(jì)算模式。

3)模型數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與計(jì)算協(xié)同的調(diào)度云協(xié)同計(jì)算。計(jì)算特征同樣以分布式并行為主,在對(duì)全網(wǎng)模型和數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)分布式存儲(chǔ)和集中統(tǒng)一管理的基礎(chǔ)上,建立在線分析業(yè)務(wù)功能計(jì)算工作流引擎和分解協(xié)調(diào)消息服務(wù)總線,形成邏輯上通過(guò)模型云、數(shù)據(jù)云和計(jì)算云深度耦合的服務(wù)指令級(jí)協(xié)同計(jì)算模式,實(shí)現(xiàn)一張電網(wǎng)只需一次計(jì)算,各調(diào)度機(jī)構(gòu)依據(jù)管理權(quán)限的訂閱機(jī)制獲取各自電網(wǎng)的運(yùn)行信息。

在線計(jì)算協(xié)同化路線圖的三個(gè)階段是逐漸遞進(jìn)升級(jí)的關(guān)系。階段1是粗放的協(xié)同計(jì)算形式,實(shí)現(xiàn)各級(jí)調(diào)度中心間廣域分布式數(shù)據(jù)通信;階段2進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)交互通道的服務(wù)質(zhì)量(QoS)機(jī)制[47-48],保證通信實(shí)時(shí)性可靠性,通過(guò)在線計(jì)算功能流程分解,降低數(shù)據(jù)重復(fù)傳輸和拼接整合的通信量,從而實(shí)現(xiàn)跨調(diào)度中心的多級(jí)協(xié)同計(jì)算;階段3則在階段1和階段2的基礎(chǔ)上,將在線計(jì)算功能模塊化、服務(wù)化、接口化,狀態(tài)估計(jì)、N-1、潮流和暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算等功能與相應(yīng)業(yè)務(wù)配置文件對(duì)應(yīng),由計(jì)算工作流引擎驅(qū)動(dòng)在線分析計(jì)算請(qǐng)求響應(yīng)的一體化協(xié)同計(jì)算。分配映射機(jī)制、分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)、模塊服務(wù)化和數(shù)據(jù)交換規(guī)范是實(shí)現(xiàn)高性能計(jì)算協(xié)同化的關(guān)鍵技術(shù),下文將詳細(xì)闡述。

4 協(xié)同計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)

4.1 分配映射機(jī)制

分配映射機(jī)制用以實(shí)現(xiàn)電網(wǎng)模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與在線計(jì)算的動(dòng)態(tài)綁定,是實(shí)現(xiàn)高性能在線計(jì)算的關(guān)鍵和難點(diǎn)。根據(jù)計(jì)算顆粒度和計(jì)算過(guò)程依賴(lài)程度分為任務(wù)級(jí)粗粒度和流程級(jí)細(xì)粒度分配映射兩類(lèi),如圖5所示。

圖5 分配映射機(jī)制Fig.5 Assignment and mapping mechanism

任務(wù)級(jí)粗粒度分配映射用于有批處理計(jì)算內(nèi)容的在線應(yīng)用,如在狀態(tài)估計(jì)和潮流輸出結(jié)果上,基于故障集的動(dòng)態(tài)/暫態(tài)穩(wěn)定和N-1分析的高性能計(jì)算,它通過(guò)將大的計(jì)算任務(wù)分解為可被計(jì)算進(jìn)程獨(dú)立執(zhí)行的子任務(wù),而完成子任務(wù)只需若干計(jì)算進(jìn)程的線性疊加。為減小數(shù)據(jù)通信量,啟動(dòng)計(jì)算進(jìn)程應(yīng)與數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置盡量一致,最后只需對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行匯總得到最終結(jié)果。以N-1情況為例,選取某地區(qū)電網(wǎng)物理母線1 772條,線路673條,發(fā)電機(jī)556臺(tái),進(jìn)行多進(jìn)程計(jì)算模式下的N-1分析,計(jì)算時(shí)間與加速比值如表2所示。

表2 多進(jìn)程N(yùn)-1分析計(jì)算結(jié)果比較Table 2 Results comparison of multi-processN-1 computation

流程級(jí)細(xì)粒度分配映射則用于單一完整的在線計(jì)算應(yīng)用,如狀態(tài)估計(jì)、潮流計(jì)算等。通過(guò)將計(jì)算功能流程模塊化,每一模塊的輸入是上一模塊的輸出,同時(shí)也是下一模塊的輸入,由進(jìn)程/線程來(lái)完成每一模塊的具體計(jì)算功能,啟動(dòng)模塊運(yùn)行同樣根據(jù)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置或依靠配置文件獲取輸入輸出,模塊間的依賴(lài)關(guān)系使得完成一次計(jì)算需要各功能模塊的線性組合。以某9 241節(jié)點(diǎn)的牛頓—拉夫遜法潮流計(jì)算為例,采用多線程模式對(duì)雅可比系數(shù)矩陣作并行三角分解,計(jì)算時(shí)間和加速比值如表3所示。

表3 多線程潮流計(jì)算結(jié)果比較Table 3 Results comparison of multi-threadpower flow computation

電力系統(tǒng)在線分析所涉及的計(jì)算內(nèi)容,本質(zhì)上都是對(duì)高維稀疏矩陣方程組的連續(xù)重復(fù)/部分修正后的求解。在完成任務(wù)級(jí)粗粒度的分配映射后,還可以進(jìn)一步對(duì)矩陣求解的流程級(jí)細(xì)粒度分配映射機(jī)制進(jìn)行細(xì)化,從而進(jìn)一步提高計(jì)算效率。

4.2 分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線

分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)是在消息總線基礎(chǔ)上,實(shí)現(xiàn)在線分析的分布式并行計(jì)算服務(wù)封裝,采用主/從式計(jì)算架構(gòu),其中主控節(jié)點(diǎn)解析搭建在線計(jì)算流程模型,并交由計(jì)算驅(qū)動(dòng)引擎跟蹤處理。同時(shí),根據(jù)計(jì)算顆粒度選擇任務(wù)級(jí)或流程級(jí)映射分配機(jī)制及對(duì)應(yīng)的負(fù)載均衡策略,生成與各從計(jì)算節(jié)點(diǎn)交互數(shù)據(jù)的消息路由配置信息,并將從節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)交互配置信息通過(guò)監(jiān)控通信適配器發(fā)送給其他從節(jié)點(diǎn),監(jiān)控整體計(jì)算過(guò)程、統(tǒng)計(jì)日志信息、啟動(dòng)計(jì)算,通過(guò)消息傳輸通道完成分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)功能,如圖6所示。

圖6 分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線結(jié)構(gòu)Fig.6 Framework of decomposition-coordination computing service

從計(jì)算節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)完成具體計(jì)算的數(shù)據(jù)預(yù)處理準(zhǔn)備和數(shù)值計(jì)算功能,包括網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治觥?dǎo)納陣和雅可比矩陣生成與存儲(chǔ),發(fā)電機(jī)、負(fù)荷等動(dòng)態(tài)模型的差分線性化處理與存儲(chǔ),節(jié)點(diǎn)排序向量生成,基于迭代法和直接法的線性方程組高性能求解。通過(guò)消息路由配置和計(jì)算管理功能實(shí)現(xiàn)與主控節(jié)點(diǎn)和其他從計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)交互,并上傳計(jì)算日志到主控節(jié)點(diǎn)。

為提高可靠性,在計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)資源虛擬化的前提下,采用P2P對(duì)等機(jī)制的虛擬化硬計(jì)算架構(gòu),當(dāng)主節(jié)點(diǎn)或從節(jié)點(diǎn)通信失效情況下,能夠?qū)崿F(xiàn)主/從節(jié)點(diǎn)的遞補(bǔ)和功能自動(dòng)切換,保證計(jì)算順利執(zhí)行。

4.3 模塊服務(wù)接口化

模塊服務(wù)接口化是實(shí)現(xiàn)高性能在線計(jì)算協(xié)同的基礎(chǔ)[49]。將在線應(yīng)用分析歸類(lèi)后的計(jì)算流程封裝成標(biāo)準(zhǔn)的功能模塊,通過(guò)各功能模塊的排列組合即可完成某一類(lèi)應(yīng)用計(jì)算,主要功能模塊如圖7所示。

圖7 計(jì)算功能模塊組合Fig.7 Combination of functional computing modules

其中網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞治瞿K通過(guò)開(kāi)關(guān)/母線物理模型信息生成節(jié)點(diǎn)/母線計(jì)算模型,為后續(xù)生成導(dǎo)納陣和雅可比矩陣提供拓?fù)溥B接關(guān)系,其實(shí)現(xiàn)方式分為統(tǒng)一全網(wǎng)和分布式局部拓?fù)鋬深?lèi)。統(tǒng)一全網(wǎng)拓?fù)涫腔谕暾奈锢砟Ｐ托畔⑸扇W(wǎng)節(jié)點(diǎn)/支路計(jì)算模型;分布式局部拓?fù)鋭t是通過(guò)分布式的物理模型信息,先進(jìn)行局部拓?fù)?然后通過(guò)相鄰節(jié)點(diǎn)和支路連接關(guān)系組合成全網(wǎng)模型。

節(jié)點(diǎn)排序模塊根據(jù)系數(shù)矩陣的非零元素分布特征生成排序向量,以減小其在基于高斯消元法的三角分解中非零元素填充度和前推回代的稀疏向量高度。針對(duì)3 120節(jié)點(diǎn)和9 240節(jié)點(diǎn)電網(wǎng)數(shù)據(jù)潮流計(jì)算雅可比矩陣,進(jìn)行Tinney1,Tinney2和AMD排序,其性能比較如表4所示。

表4 排序方法性能比較Table 4 Performance comparison of differentsorting methods

其中填充度大小表征三角分解計(jì)算效率,其值越大,計(jì)算效率越低;而高度則反映了前推回代的計(jì)算過(guò)程,其值越小,前推回代計(jì)算過(guò)程越快。

數(shù)值求解模塊則實(shí)現(xiàn)對(duì)以電網(wǎng)雅可比矩陣為常數(shù)項(xiàng)的稀疏線性方程組的求解,包括直接法和迭代法兩類(lèi)。以牛頓—拉夫遜法潮流計(jì)算時(shí)形成的不同維數(shù)系數(shù)矩陣為例,求解時(shí)間如表5所示。

表5 直接法和迭代法計(jì)算時(shí)間比較Table 5 Calculation time comparison between directand iterative methods

在省級(jí)及以下規(guī)模電網(wǎng)數(shù)值求解時(shí),直接法有計(jì)算優(yōu)勢(shì),迭代法的并行效率較高,在網(wǎng)級(jí)以上規(guī)模計(jì)算中才能顯出優(yōu)勢(shì)。采用基于高斯消元的類(lèi)直接法的預(yù)處理技術(shù)能保證迭代法求解的數(shù)值穩(wěn)定性。

其他基礎(chǔ)功能模塊如稀疏矩陣存儲(chǔ)與訪問(wèn)模塊實(shí)現(xiàn)按列/行稀疏存儲(chǔ)和訪問(wèn)修改功能,矩陣分析與處理模塊包括矩陣的奇異性和可觀性分析,條件數(shù)計(jì)算和局部因子修正功能,數(shù)據(jù)請(qǐng)求與回傳則負(fù)責(zé)計(jì)算前的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和計(jì)算結(jié)果回傳。

4.4 數(shù)據(jù)交互規(guī)范

分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線需要統(tǒng)一數(shù)據(jù)交換格式，以便分解協(xié)調(diào)計(jì)算過(guò)程中數(shù)據(jù)的交互與通信,基于已有消息總線傳輸?shù)臄?shù)據(jù)規(guī)范如表6所示。

表6 數(shù)據(jù)交互規(guī)范Table 6 Data interactive format

消息分為消息頭和消息體兩部分,其中消息頭按順序排列為標(biāo)志位、應(yīng)用編號(hào)和流程編號(hào)。根據(jù)標(biāo)志位將消息體內(nèi)容分為配置消息、數(shù)據(jù)消息和監(jiān)控消息三類(lèi)結(jié)構(gòu)體：監(jiān)控消息包括對(duì)分解協(xié)調(diào)計(jì)算當(dāng)前環(huán)境的網(wǎng)絡(luò)連接情況、設(shè)備利用率評(píng)估后生成可利用的計(jì)算資源信息,計(jì)算過(guò)程的啟動(dòng)、結(jié)束、成功和失敗信息,負(fù)載信息和計(jì)算日志;數(shù)據(jù)消息則是計(jì)算過(guò)程所需的故障集、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、計(jì)算矩陣和稀疏向量等消息結(jié)構(gòu)體;配置消息用于實(shí)現(xiàn)任務(wù)級(jí)/流程級(jí)分配映射路由配置消息數(shù)據(jù)映射存儲(chǔ)消息的下發(fā)。

5 調(diào)度云模式下高性能在線計(jì)算應(yīng)用場(chǎng)景

云計(jì)算通過(guò)虛擬化技術(shù)實(shí)現(xiàn)硬件、平臺(tái)和軟件資源的服務(wù)化,提供按“需”存儲(chǔ)訪問(wèn)與計(jì)算服務(wù)[50]。它在電力系統(tǒng)分析計(jì)算中尚處于應(yīng)用研究開(kāi)發(fā)階段[51-52],形成了邏輯上包含模型云、數(shù)據(jù)云的“調(diào)度云”雛形,在調(diào)度云環(huán)境下高性能在線分析應(yīng)用場(chǎng)景如圖8所示。

圖8 調(diào)度云模式下高性能在線計(jì)算場(chǎng)景Fig.8 Scenario of high-performance on-line computing under dispatching cloud mode

5.1 在線數(shù)據(jù)管理與計(jì)算協(xié)同

在具體實(shí)現(xiàn)上,將在線分析計(jì)算服務(wù)分為模型/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理服務(wù)和分布式/并行計(jì)算協(xié)同管理服務(wù)兩部分：前者包含對(duì)模型和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的定位、查詢(xún)和調(diào)度功能；后者包括計(jì)算資源的獲取與動(dòng)態(tài)調(diào)度、計(jì)算任務(wù)映射配置和算法組合選擇得到配置信息和算法接口,并能對(duì)算法庫(kù)進(jìn)行編輯和修改。最終由分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線生成服務(wù)實(shí)例,實(shí)現(xiàn)在線協(xié)同計(jì)算服務(wù),如圖9所示。

圖9 在線數(shù)據(jù)管理與計(jì)算協(xié)同F(xiàn)ig.9 On-line data management and computing cooperation

當(dāng)請(qǐng)求在線分析計(jì)算服務(wù)時(shí),由模型/數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理模塊根據(jù)服務(wù)請(qǐng)求信息,查詢(xún)定位模型/數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。若是第一次請(qǐng)求,則由計(jì)算協(xié)同管理模塊根據(jù)參數(shù)信息對(duì)計(jì)算進(jìn)行配置部署,由分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線執(zhí)行,并將計(jì)算服務(wù)部署和配置信息保存,方便以后同樣的計(jì)算服務(wù)請(qǐng)求與訪問(wèn)。

5.2 狀態(tài)估計(jì)計(jì)算服務(wù)

由在線計(jì)算服務(wù)驅(qū)動(dòng)引擎響應(yīng)計(jì)算服務(wù)請(qǐng)求,研究態(tài)下能夠根據(jù)請(qǐng)求服務(wù)類(lèi)型驅(qū)動(dòng)相應(yīng)計(jì)算功能,具體計(jì)算實(shí)現(xiàn)則通過(guò)分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線與模型云和數(shù)據(jù)云的數(shù)據(jù)交互來(lái)完成。而在實(shí)時(shí)態(tài)下,則由在線分析計(jì)算服務(wù)引擎周期性地按順序驅(qū)動(dòng)各功能模塊完成計(jì)算,如完成狀態(tài)估計(jì)后則通知服務(wù)引擎啟動(dòng)后續(xù)N-1和暫態(tài)穩(wěn)定計(jì)算。由于是兩類(lèi)不相關(guān)業(yè)務(wù),服務(wù)引擎可以將針對(duì)它們的計(jì)算請(qǐng)求指令發(fā)送給分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線同時(shí)計(jì)算,以提高計(jì)算速度。以狀態(tài)估計(jì)為例,其計(jì)算服務(wù)實(shí)現(xiàn)方式如圖10所示。

圖10 狀態(tài)估計(jì)計(jì)算服務(wù)Fig.10 Computing service for state estimation

狀態(tài)估計(jì)計(jì)算流程由在線分析計(jì)算服務(wù)引擎驅(qū)動(dòng),其中狀態(tài)估計(jì)啟動(dòng)服務(wù)負(fù)責(zé)定位搭建計(jì)算和存儲(chǔ)環(huán)境,減少與數(shù)據(jù)云和模型云之間不必要的數(shù)據(jù)傳輸量,拓?fù)浞治龇?wù)和計(jì)算模型生成服務(wù)負(fù)責(zé)基于靜態(tài)電網(wǎng)模型和量測(cè)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成校驗(yàn)和電網(wǎng)計(jì)算模型,狀態(tài)估計(jì)算法提供加權(quán)最小二乘法、抗差狀態(tài)估計(jì)和卡爾曼濾波等選項(xiàng),計(jì)算矩陣生成服務(wù)是在計(jì)算模型基礎(chǔ)上獲取稀疏存儲(chǔ)的計(jì)算矩陣,線性方程組求解服務(wù)負(fù)責(zé)數(shù)值求解過(guò)程,滿(mǎn)足收斂精度后則由狀態(tài)估計(jì)結(jié)束服務(wù)負(fù)責(zé)結(jié)果回寫(xiě)、資源釋放和計(jì)算日志生成。

在調(diào)度云模式下,通過(guò)在線分析計(jì)算服務(wù)引擎和分解協(xié)調(diào)服務(wù)總線提供實(shí)現(xiàn)基于模型云和數(shù)據(jù)云的在線分析計(jì)算服務(wù)。通過(guò)功能模塊服務(wù)配置化,以“搭積木”的方式響應(yīng)用戶(hù)事件和周期性計(jì)算請(qǐng)求,是高性能計(jì)算云的一種實(shí)現(xiàn)機(jī)制。

6 結(jié)語(yǔ)

不論離線還是在線分析,電力系統(tǒng)分析與問(wèn)題求解對(duì)高性能計(jì)算的需求迫切且永無(wú)止境,實(shí)時(shí)性和可靠性是高性能計(jì)算的特征。相關(guān)學(xué)者在借鑒應(yīng)用最新信息通信技術(shù)的基礎(chǔ)上,從電網(wǎng)物理特征圖分割、優(yōu)化理論和數(shù)值并行求解三個(gè)方面進(jìn)行了大量卓有成效的研究。

本文在對(duì)近年來(lái)國(guó)內(nèi)外高性能在線分析計(jì)算研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析歸類(lèi)和總結(jié)后,基于當(dāng)前實(shí)際運(yùn)行的國(guó)、分、省調(diào)控系統(tǒng),提出了在線高性能計(jì)算協(xié)同化技術(shù)路線圖演進(jìn)的三階段,保證目前在線分析功能的順利遷移,并詳細(xì)研究了所需關(guān)鍵技術(shù)和具體實(shí)現(xiàn)方案。在調(diào)度云計(jì)算環(huán)境下,通過(guò)排列組合功能計(jì)算模塊的方式,設(shè)計(jì)了分布式并行的在線計(jì)算服務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景和狀態(tài)估計(jì)計(jì)算服務(wù)流程。后續(xù)待研究相關(guān)問(wèn)題如下。

1)基于功能計(jì)算模塊組合方式的模型分塊方法、邊界等值和優(yōu)化松弛類(lèi)方法在分解協(xié)調(diào)計(jì)算服務(wù)總線中的實(shí)現(xiàn)和性能分析。

2)基于消去樹(shù)的直接法并行求解和基于類(lèi)直接法預(yù)處理技術(shù)的迭代法并行求解方法,以提高數(shù)值求解的計(jì)算效率和穩(wěn)定性。

3)處理N-1分析、連續(xù)潮流、暫態(tài)穩(wěn)定等批處理類(lèi)計(jì)算時(shí)任務(wù)級(jí)和流程級(jí)映射分配的配合機(jī)制,實(shí)現(xiàn)任務(wù)級(jí)的并發(fā)處理和流程級(jí)的并行計(jì)算。

4)小干擾分析、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)調(diào)度、靜態(tài)電壓穩(wěn)定等其他離線/在線分析計(jì)算流程建模及對(duì)應(yīng)的計(jì)算功能模塊的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用分析。

5)調(diào)度云計(jì)算環(huán)境下,針對(duì)模型云和數(shù)據(jù)云的存儲(chǔ)和計(jì)算資源搜索與定位機(jī)制,以盡量減小計(jì)算過(guò)程中不必要的數(shù)據(jù)傳輸量。

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郭 健(1987—),男,通信作者,博士研究生,主要研究方向:電力系統(tǒng)高性能計(jì)算、電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化。E-mail： guojian_715@126.com

周京陽(yáng)(1962—),女,博士生導(dǎo)師,教授級(jí)高級(jí)工程師,主要研究方向:經(jīng)濟(jì)調(diào)度、電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化、負(fù)荷預(yù)測(cè)。

李 強(qiáng)(1966—),男,博士,主要研究方向:電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)、電網(wǎng)調(diào)度自動(dòng)化。