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	基于平均化理论的PWM变流器电磁暂态快速仿真方法 (三)适用于图像处理器的改进EMTP并行仿真算法
	高海翔 ; 陈颖 ; 于智同 ; 许寅 ; 陈来军 ; GAO Haixiang ; CHEN Ying ; YU Zhitong ; XU Yin ; CHEN Laijun
	2016-03-30 ; 2016-03-30
关键词	脉宽调制变流器 电磁暂态 细粒度并行 图像处理器(GPU) pulse-width modulation(PWM)converters electromagnetic transient fine-grained parallel graphic processing unit(GPU) TM46
其他题名	Fast Electromagnetic Transient Simulation Method for PWM Converters Based on Averaging Theory Part Three Improved EMTP Parallel Algorithm for Graphic Processing Unit
中文摘要	智能电网技术的发展需要快速电磁暂态程序(EMTP),而日益广泛应用的图像处理器(GPU)为电磁暂态仿真提供了高效的仿真环境和平台。文中首先提出了细粒度并行算法的运算级并行策略,即基于单指令多数据流(SIMD)的运算级并行策略和基于共享内存的运算级并行策略。随后,设计了应用这两种并行策略的改进电磁暂态细粒度并行算法。三相脉宽调制(PWM)变流器仿真测试表明,适用于GPU的细粒度并行算法能够在保证仿真正确性的同时,显著提高仿真效率,从而验证了基于GPU的细粒度并行仿真算法适用于带有开关过程和复杂控制的大规模电力系统快速电磁暂态仿真应用的可行性。; Development of the smart grid technology requires fast electromagnetic transient simulation,which is provided with a highly-efficient simulation environment and platform by ever-increasing widely-used graphic processing unit(GPU).First,this paper puts forward two fine-grained parallel operational-level strategies,which are parallelisms based on single instruction multiple data(SIMD)and shared memory.Next,fine-grained parallel electromagnetic transient simulation algorithms for GPU are designed,and simulation procedures are implemented by adopting the two strategies in the improved electromagnetic transient algorithm.Test results of pulse-width modulation(PWM)converters show that,the fine-grained parallel simulation algorithm for GPU enhances simulation efficiency enormously while maintaining accuracy.Its also shown that the algorithm is especially useful when dealing with large system simulation problems.
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lib.tsinghua.edu.cn/ir/item.do?handle=123456789/142414]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	高海翔,陈颖,于智同,等. 基于平均化理论的PWM变流器电磁暂态快速仿真方法 (三)适用于图像处理器的改进EMTP并行仿真算法[J],2016, 2016.
APA	高海翔.,陈颖.,于智同.,许寅.,陈来军.,...&CHEN Laijun.(2016).基于平均化理论的PWM变流器电磁暂态快速仿真方法 (三)适用于图像处理器的改进EMTP并行仿真算法..
MLA	高海翔,et al."基于平均化理论的PWM变流器电磁暂态快速仿真方法 (三)适用于图像处理器的改进EMTP并行仿真算法".(2016).

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