最优潮流闭式迭代求解算法及GPU加速计算

杨尚霖; 张沛超; 赵建立; 王晴

doi:10.7500/AEPS20250627001

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最优潮流闭式迭代求解算法及GPU加速计算

学术研究 | 更新时间：2026-09-30

- 最优潮流闭式迭代求解算法及GPU加速计算
- Closed-form Iterative Solution Algorithm and GPU-accelerated Computation for Optimal Power Flow
- 电力系统自动化 2026年50卷页码：116-138
- 作者机构：
  
  1.电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市 200240
  2.国网上海市电力公司，上海市 200122
  3.上海市智能电网需求响应重点实验室，上海市 200063
- 作者简介：
  
  杨尚霖(2001—)，男，硕士研究生，主要研究方向：虚拟电厂、需求响应。E-mail：ysl_224@163.com
  张沛超(1970—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统优化运行、交易式控制。E-mail：pczhang@sjtu.edu.cn
  赵建立(1983—)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向：智能用电、需求侧管理。E-mail：zhao_1883@163.com
- 基金信息：
  
  国家电网有限公司科技项目(52090D250002)
- DOI：10.7500/AEPS20250627001
  中图分类号：
- 收稿：2025-06-27，
  
  修回：2026-02-01，
  
  网络首发：2026-06-22，
  
  纸质出版：2026-11-10
- 稿件说明：
移动端阅览
杨尚霖,张沛超,赵建立等.最优潮流闭式迭代求解算法及GPU加速计算[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250627001.

YANG Shanglin,ZHANG Peichao,ZHAO Jianli,et al.Closed-form Iterative Solution Algorithm and GPU-accelerated Computation for Optimal Power Flow[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250627001.
杨尚霖,张沛超,赵建立等.最优潮流闭式迭代求解算法及GPU加速计算[J/OL].电力系统自动化, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250627001. DOI：

YANG Shanglin,ZHANG Peichao,ZHAO Jianli,et al.Closed-form Iterative Solution Algorithm and GPU-accelerated Computation for Optimal Power Flow[J/OL].Automation of Electric Power Systems, http://dx.doi.org/10.7500/AEPS20250627001. DOI：

摘要

配电网中广泛接入的分布式资源具有明显的时空耦合性，使得配电网最优潮流(OPF)问题的建模和计算难度显著增加。文中提出OPF问题的闭式迭代求解算法，该算法通过迭代计算一系列闭式解来迫近最优，每次迭代仅需执行一次矩阵乘法运算而无需优化求解器；给出OPF问题的中央处理器（CPU）+图形处理器(GPU)计算范式，由CPU将多样化的实际电网模型转换为图计算模型，再利用GPU完成高效计算。所提方法利用开源平台提供的通用消息传递机制实现，能兼容主流的高性能计算框架，保证了方法的易部署性和可扩展性。最后设置了含高比例分布式资源的配电网算例并进行仿真。仿真结果表明，与基于求解器的方法相比，所提方法在保证结果准确性的同时，显著提升了计算效率。

Abstract

The widespread integration of distributed resources in distribution networks exhibits significant spatiotemporal coupling

which substantially increases the modeling and computational complexity of the optimal power flow (OPF) problem in distribution networks. This paper proposes a closed-form iterative solution algorithm for the OPF problem

which approaches the optimum by iteratively computing a series of closed-form solutions. Each iteration requires only a single matrix multiplication operation without invoking any optimization solver. A central processing unit (CPU) plus graphics processing unit (GPU) computing paradigm for the OPF problem is presented

in which the CPU converts diverse practical power grid models into graph computing models

and the GPU is then employed to perform efficient computation. The proposed method is implemented using a general message-passing mechanism provided by an open-source platform

making it compatible with mainstream high-performance computing frameworks and ensuring its ease of deployment and scalability. Finally

a distribution network case study with a high proportion of distributed resources is constructed and simulated. Simulation results demonstrate that

compared with solver-based methods

the proposed method significantly improves computational efficiency while maintaining result accuracy.

关键词

Keywords

references

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