Hybrid Parallel-in-Time-and-Space Transient Stability Simulation of Large-Scale AC/DC Grids
Notice bibliographique
Résumé
The increasing complexity of modern AC/DC power systems poses a significant challenge to a fast solution of largescale transient stability simulation problems. This paper proposes the hybrid parallel-in-time-and-space (PiT + PiS) transient simulation on the CPU-GPU platform to thoroughly exploit the parallelism from time and spatial perspectives, thereby fully utilizing parallel processing hardware. The respective electromechanical and electromagnetic aspects of the AC and DC grids demand a combination of transient stability (TS) simulation and electromagnetic transient (EMT) simulation to reflect both system-level and equipment-level transients. The TS simulation is performed on GPUs in the co-simulation, while the Parareal parallel-in-time (PiT) scheduling and EMT simulation are conducted on CPUs. Therefore, the heterogeneous CPU-GPU scheme can utilize asynchronous computing features to offset the data transfer latency between different processors. Higher scalability and extensibility than GPU-only dynamic parallelism design is achieved by utilizing concurrent GPU streams for coarse-grid and fine-grid computation. A synthetic AC/DC grid based on IEEE-118 Bus and CIGRÉ DCS2 systems showed a good accuracy compared to commercial TSAT software, and a speedup of 165 is achieved with 48 IEEE-118 Bus systems and 192 201-Level detail-modeled MMCs. Furthermore, the proposed method is also applicable to multi-GPU implementation where it demonstrates decent efficacy.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».