CN106777636A - 面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及电力系统数字仿真技术，为提出既能降低逆矩阵预存数据量又能提高实时仿真速度的分块并行算法，通过分块将非线性元件状态的迭代计算限制在网络局部。本发明采用的技术方案是，面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态‑输出方程；根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程；根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并根据状态‑输出方程进一步求解各子块内部的状态量。本发明主要应用于电力系统数字仿真场合。

Description

面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法

技术领域

本发明涉及电力系统数字仿真技术领域，尤其涉及一种面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行算法。具体讲,涉及面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行处理方法。

背景技术

微电网是发挥分布式电源效能的有效方式，具有巨大的社会和经济效益。为有效实现微电网的能量管理和优化运行，研究用于测试和验证微电网控制设备、保护装置的硬件在环实时仿真是十分必要的

现代电力电子元件向着高频化方向发展，其开关频率最高可达几百千赫兹。为了真实反映微电网的电磁暂态过程，其仿真步长应短至微秒级，甚至亚微秒级。这给微电网硬件在环实时仿真带来了挑战。

在对微电网系统进行电磁暂态实时仿真时，为减少计算量，可利用矩阵的稀疏特性进行网络方程求解，然而由于其消元回代过程的串行运算妨碍了仿真速度的提高。利用逆矩阵法可以避免对网络方程的求解，但当逆矩阵法应用于微电网实时仿真时，其预存储的逆矩阵数据量很容易达到难以容忍的程度。利用L/C开关模型使变流器在不同运行状态下的逆矩阵相同，不存在逆矩阵预存问题，但对仿真步长有很大的限制。采用接口变压器法将微电网分成多个独立子系统，使预存逆矩阵的维数和组合数大幅下降，但其仿真的精度会有所下降，甚至可能出现计算稳定性问题。采用节点分裂法列写增广方程，通过先行求解网间联络电流实现子网络的并行计算，但对子网络的等效与求解仍需花费大量时间。

微电网中分布式电源种类繁多，控制和并网方式多样，这直接造成了在微电网分析和仿真过程中模型描述的困难。微电网中含有大量的非线性元件，包括非线性分布式电源和高频功率开关等，对微电网的实时仿真提出了很高的要求，如何选择合适的仿真步长、提高仿真精度、降低逆矩阵预存数据量成为要解决的主要问题。因此，在降低逆矩阵预存数据量的同时，研究一种如何提高实时仿真速度的分块并行方法具有重要意义。

发明内容

为克服现有技术的不足，本发明旨在提出一种既能降低逆矩阵预存数据量又能提高实时仿真速度的分块并行算法，通过分块将非线性元件状态的迭代计算限制在网络局部。本发明采用的技术方案是，面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程；根据端口网络基尔霍夫电压定律KVL或基尔霍夫电流定律KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程；根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量。

其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程之前，还包括：

将微电网进行分块处理，分块时尽量将非线性元件与线性元件分别聚集到不同的子块，并保证含非线性元件子块的端口输入量为状态量；

对各子块进行多端口等效，以逆矩阵的形式存储计算各子块端口输入量和内部状态量所需的各种参数。

其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程，包括：

读入所述各子块的独立电源向量和开关的门极驱动信号；

根据上一时刻开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，选择对应的预存逆矩阵，确定各子块的多端口外特性方程；

形成网络拓扑方程计算各子块的端口输入量，进一步确定各子块内部开关端电压，由计算所得开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，并判断是否达到迭代次数；

若达到迭代次数，则确定所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的预存系数矩阵，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的等效注入源，得到所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程。

其中，根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程具体步骤是，包括：

将各子块的多端口外特性方程表示成受控源形式的网络拓扑连接图；

根据端口网络KVL和KCL约束，分别找出端口输入电压和端口输入电流的等式约束关系，选择合适的独立端口输入量，对于独立端口输入电压列写节点方程，对于独立端口输入电流列写回路方程，形成最小维数的网络拓扑方程；

当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量；当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量。

其中，根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并可根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量，包括：

根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，将每个独立端口输入量看作一个节点，独立端口输入电压由其对应的节点方程确定其关联关系，独立端口输入电流由其对应的回路方程确定其关联关系；

采用最小度法求解网络拓扑方程，计算各子块的独立端口输入量，进一步可得到所有子块的端口输入量；

根据所述各子块的状态-输出方程由各子块的端口输入量确定所述各子块内部的状态量。

在一个单相逆变器和阻感负载相连的简单网络实例中，具体步骤是，将绝缘栅双极型晶体管IGBT和续流二极管并联的变流器桥臂用双电阻模型表示，对电感的特性方程v_L(t)＝Ldi_L(t)/dt和电容的特性方程i_C(t)＝Cdv_C(t)/dt进行隐式梯形法差分，用电导和历史项电流源并联的诺顿等效电路替代，将伴随电路分割成两个子块，其中子块①为线性部分，子块②为非线性部分；

取作为子块①的端口输入量、作为子块①的端口输出量，对子块①进行二端口混合等效，其二端口外特性方程表示为

其中，为子块①内部的等效电压源和电流源，和为子块①内部与端口输入输出量相关的电导和电阻，和为子块①内部与端口输入输出量相关的系数矩阵；

同理，对子块②进行二端口混合等效，取作为子块②的端口输入量、作为子块②的端口输出量，其二端口外特性方程表示为

其中，和分别为子块②内部与端口输入输出量相关的电导、电阻和系数矩阵；

子块l的多端口外特性方程表示为

其中，作为子块l的端口输入量、作为子块l的端口输出量，为子块l内部等效电流源向量和电压源向量，为子块l端口输入电压向量和电流向量，为子块l端口输出电流向量和电压向量，和为子块l内部电导矩阵和电阻矩阵，和为子块l内部与端口输入输出量相关的系数矩阵；

当x^l(t)为子块l的状态量，y^l(t)为子块l的输出量，u^l(t)为子块l的独立电源向量，r^l(t)为子块l的端口输入量，有以下关系

其中，x^l(t-Δt)为子块l在t-Δt时刻的状态量，和分别为子块l中与状态量和输出量相关的系数矩阵；

将外特性方程(1)和(2)表示为受控源形式的网络拓扑连接图；

根据KVL和KCL约束有和四个端口输入量之间不独立，在此选择和为独立端口输入量；

对于独立端口输入电压列写节点方程：

对于独立端口输入电流列写回路方程：

方程(5)和(6)构成图3的网络拓扑方程，联立求解即解得

本发明的特点及有益效果是：

由于采用网络分块等效和端口输入量的求解，获得了所有子块的端口输入量并可求解各子块内部的状态量，因而本发明是一种既能降低逆矩阵预存数据量又能提高实时仿真速度的分块并行算法。

附图说明：

图1双电阻开关模型；图中，(a)二极管，(b)变流器桥臂。

图2单相逆变器示例；图中，(a)原电路，(b)伴随电路。

图3受控源形式的子网络端口连接图；

图4复杂的端口网络图；

图5串并联子网络端口连接图；

图6网络方程无向图；

图7微电网仿真流程；

图8光伏发电系统拓扑图；

图9子网络连接图；

图10仿真算例图。

具体实施方式

本发明所要解决的技术问题是，提供一种既能降低逆矩阵预存数据量又能提高实时仿真速度的分块并行算法，通过分块将非线性元件状态的迭代计算限制在网络局部。

为解决上述技术问题，本发明提供一种微电网电磁暂态分块并行实时仿真算法，包括：

根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程；

根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程；

根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并可根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量。

其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程之前，还包括：

将微电网进行分块处理，分块时尽量将非线性元件与线性元件分别聚集到不同的子块，并保证含非线性元件子块的端口输入量为状态量；

对各子块进行多端口等效，以逆矩阵的形式存储计算各子块端口输入量和内部状态量等所需的各种参数。

其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程，包括：

读入所述各子块的独立电源向量和开关的门极驱动信号；

根据上一时刻开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，选择对应的预存逆矩阵，确定各子块的多端口外特性方程；

形成网络拓扑方程计算各子块的端口输入量，进一步确定各子块内部开关端电压，由计算所得开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，并判断是否达到迭代次数；

若达到迭代次数，则确定所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的预存系数矩阵，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的等效注入源，得到所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程。

其中，根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量并根据端口网络分别列写节点方程和回路方程，包括：

将各子块的多端口外特性方程表示成受控源形式的网络拓扑连接图；

根据端口网络KVL和KCL约束，分别找出端口输入电压和端口输入电流的等式约束关系，选择合适的独立端口输入量，对于独立端口输入电压列写节点方程，对于独立端口输入电流列写回路方程，形成最小维数的网络拓扑方程；

当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量；当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量。

其中，根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并可根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量，包括：

根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，将每个独立端口输入量看作一个节点，独立端口输入电压由其对应的节点方程确定其关联关系，独立端口输入电流由其对应的回路方程确定其关联关系；

采用最小度法求解网络拓扑方程，计算各子块的独立端口输入量，进一步可得到所有子块的端口输入量；

根据所述各子块的状态-输出方程由各子块的端口输入量确定所述各子块内部的状态量。

下面结合附图对本发明的一种面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行算法具体实施方式做出详细说明。应强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

实施例1

一种面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行算法，分块时尽量将非线性元件与线性元件分别聚集到不同的子块，并保证含非线性元件子块的端口输入量为状态量，这样就通过分块将非线性元件状态的迭代计算限制在网络局部；当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量；当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量，根据微电网各子块的拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程；将各子块的多端口外特性方程表示成受控源形式的网络拓扑连接图，根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程，根据网络方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并可根据状态-输出方程求解各子块内部的状态量。

其中，由于高频功率开关动作时电路拓扑会发生变化，可采用二值电阻模型描述功率开关的状态，使功率开关动作前后网络方程的矩阵维数保持恒定。该模型具有很强的通用性，非常适用于实时仿真建模；对于二极管等自然换向开关器件，用哪个电阻值(R_on、R_off)取决于实际电路中开关器件两端的电压v_D；对于IGBT等强制换向开关器件与续流二极管并联的变流器桥臂，同样用双值电阻模型来描述，但具体用哪个电阻值(R_on、R_off)除了需要考虑二极管端电压v_D外还要考虑IGBT的门极驱动信号gate。

其中，当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量，当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量；优先采用状态量即电感电流和电容电压作为各子块的端口输入量。

其中，分块时尽量将非线性元件与线性元件分别聚集到不同的子块，并保证含非线性元件子块的端口输入量为状态量，将非线性元件状态的迭代计算限制在网络局部，根据上一时刻开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，选择对应的预存逆矩阵，确定各子块的多端口外特性方程，形成网络拓扑方程计算各子块的端口输入量，进一步确定各子块内部开关端电压，由计算所得开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，并判断是否达到迭代次数，若达到迭代次数，则确定所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的预存系数矩阵，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的等效注入源，得到所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程。

其中，将各子块的多端口外特性方程表示成受控源形式的网络拓扑连接图，建立各子块端口间的连接关系。

其中，根据端口网络KVL和KCL约束，分别找出端口输入电压和端口输入电流的等式约束关系，选择合适的独立端口输入量，对于独立端口输入电压列写节点方程，对于独立端口输入电流列写回路方程，形成最小维数的网络拓扑方程。

其中，根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，将每个独立端口输入量看作一个节点，独立端口输入电压由其对应的节点方程确定其关联关系，独立端口输入电流由其对应的回路方程确定其关联关系。

其中，采用最小度法求解网络拓扑方程，计算各子块的独立端口输入量，进一步可得到所有子块的端口输入量，根据所述各子块的状态-输出方程由各子块的端口输入量确定所述各子块内部的状态量。

下面结合图1-图7和数学公式详细描述实施例1中的方案的操作步骤，详见下文描述：

实施例2

对于二极管等自然换向开关器件，用哪个电阻值(R_on、R_off)取决于实际电路中开关器件两端的电压v_D，仿真模型如图1(a)所示。对于IGBT等强制换向开关器件与续流二极管并联的变流器桥臂，同样用双值电阻模型来描述，但具体用哪个电阻值(R_on、R_off)除了需要考虑二极管端电压v_D外还要考虑IGBT的门极驱动信号gate，仿真模型如图1(b)所示。

图2(a)是一个单相逆变器和阻感负载相连的简单网络。将IGBT和续流二极管并联的变流器桥臂用双电阻模型表示，对电感的特性方程v_L(t)＝Ldi_L(t)/dt和电容的特性方程i_C(t)＝Cdv_C(t)/dt进行隐式梯形法差分，用电导和历史项电流源并联的诺顿等效电路替代，如图2(b)所示。将图2(b)所示的伴随电路分割成两个子块，其中子块①为线性部分，子块②为非线性部分。

取作为子块①的端口输入量、作为子块①的端口输出量，对子块①进行二端口混合等效，其二端口外特性方程可表示为

其中，为子块①内部的等效电压源和电流源，和为子块①内部与端口输入输出量相关的电导和电阻，和为子块①内部与端口输入输出量相关的系数矩阵。

同理，对子块②进行二端口混合等效，取作为子块②的端口输入量、作为子块②的端口输出量，其二端口外特性方程可表示为

其中，和分别为子块②内部与端口输入输出量相关的电导、电阻和系数矩阵。

一般来说，子块l的多端口外特性方程可表示为

其中，作为子块l的端口输入量、作为子块l的端口输出量，为子块l内部等效电流源向量和电压源向量，为子块l端口输入电压向量和电流向量，为子块l端口输出电流向量和电压向量。和为子块l内部电导矩阵和电阻矩阵，和为子块l内部与端口输入输出量相关的系数矩阵。

当x^l(t)为子块l的状态量，y^l(t)为子块l的输出量，u^l(t)为子块l的独立电源向量，r^l(t)为子块l的端口输入量(和的简洁表达)，有以下关系

其中，x^l(t-Δt)为子块l在t-Δt时刻的状态量，和分别为子块l中与状态量和输出量相关的系数矩阵。

将外特性方程(1)和(2)表示为受控源形式的网络拓扑连接图，如图3所示。其中，实心端口表示端口输入量为电流，空心端口表示端口输入量为电压。

根据KVL和KCL约束有和四个端口输入量之间不独立，在此选择和为独立端口输入量。

对于独立端口输入电压可列写节点方程

对于独立端口输入电流可列写回路方程

方程(5)和(6)构成图3的网络拓扑方程，联立求解即可解得

对于一般多个端口串并联混合连接的端口网络，当某些端口输入量本身满足KVL或KCL约束时，这些端口输入量之间必定存在线性关系，可去掉其中一个端口输入量，从而减少网络拓扑方程的个数。图4是一个较为复杂的端口网络，其中满足KCL约束，可去掉其中一个端口输入量，如

对于独立端口输入电压列写节点方程

同理，对于独立端口输入电流和列写回路方程

方程(7)、(8)和(9)构成图4的网络拓扑方程，联立求解即可解得和

对于图5(a)所示的端口网络，由于子块端口串联连接且电流作为端口输入量，存在KCL约束所以独立端口输入量只有一个；对于图5(b)所示的端口网络，由于子块端口并联连接且电压作为端口输入量，存在KVL约束所以独立端口输入量也只有一个。

因此，当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量；当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量。

用无向图G＝(V,E)表示节点的关联情况。节点与其它节点的关联数称为节点的度。显然，消去度最小的节点比消去其它节点的运算量要少。由于每次消去节点后，节点的度可能发生变化，所以需要重新计算剩余节点的度。所谓最小度法是在剩余节点中优先消去度最小的节点。

为了确定网络拓扑方程中独立端口输入量的消去次序，将每个独立端口输入量看作一个节点。对于端口输入电压由其对应的节点方程确定其关联关系，对于端口输入电流由其对应的回路方程确定其关联关系。把整个网络的独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，再采用最小度法安排网络方程无向图节点的消去次序。

仍以图4为例，说明网络方程无向图的生成过程。对于独立端口输入电压由式(7)可知与相关联，此时的网络方程无向图如图6(a)所示；对于独立端口输入电流和由式(8)和(9)可知与相关联，与相关联，此时的网络方程无向图从图6(a)变到图6(b)再到图6(c)。

从前面的分析可知，微电网的分块并行求解可分为三步。①将微电网分块并对各子块进行多端口混合等效，确定各子块多端口外特性方程的参数i_eq、v_eq、G_N、K_I、K_V、R_T(分别为子块内部的等效电源向量、等效电压向量、子块内部与端口输入输出量相关的电导、系数和电阻参数矩阵)；②选择独立端口输入量并对其列写网络拓扑方程，求解各个子块的端口输入量v_i(t)、i_i(t)；③对于每个子块，计算其状态量x(t)和输出量y(t)。

当子块包含二极管或变流器桥臂等开关元件时,各子块内部开关元件的状态与开关元件两端的电压有关，而开关元件端电压的确定与开关元件的状态也有关。因此，需采用迭代方法才能确定开关元件的状态。为了减小迭代范围，尽量将开关元件与线性元件分别聚集到不同的子块。图2(b)就是遵循这一原则来进行网络分块的。

子块内部各开关元件两端的电压除了与其独立电源向量u(t)和状态量x(t-Δt)有关，还与端口输入量i_i(t)和v_i(t)有关。而开关元件的状态会影响子块的多端口外特性方程，从而反过来影响端口输入量i_i(t)和v_i(t)。因此，在确定开关状态的过程中，需要反复修改网络拓扑方程并对其进行求解。这种方法需要花费大量的计算时间。当子网络的端口输入量为电感中电流或电容端电压时，由于电感电流和电容电压不能突变的缘故，可认为子块内部开关元件状态的改变对其多端口外特性方程的影响很小，从而可免去重新求解整个网络方程。在这种假设条件下，可采用图7所示的局部迭代方法来进行微电网仿真计算。

实施例3

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明的方法，下面结合附图和实施例来详细说明本发明，但本发明并不仅限于此。

为了更好地说明网络分块可以减轻逆矩阵的存储压力，以光伏发电系统为例作详细分析。拓扑结构如图8所示，包括光伏阵列电源、直流电容器、升压斩波电路、逆变电路、滤波电路、线路及变压器、交流电网等。

图8中整个网络共包含24个开关元件，可能的开关组合状态共有2²⁴种。采用状态变量法进行分析，以双精度浮点数方式进行逆矩阵数据存储，其内存占用量高达28GB。

对图8进行网路分块，使子网络①、②、③和④各包含6个开关元件。这样，需要存储的开关组合状态减少到4×2⁶种。仍采用状态变量法并以双精度浮点数方式进行存储，其内存占用量不到1MB。

对各子块进行多端口混合等效，子块连接图如图9所示。由 在此选择状态量和作为独立端口输入量。对两个独立端口输入电压和电流分别列写两个节点方程和两个回路方程，求解一个四维网络拓扑方程组即可将光伏发电系统分解为可并行计算的5个独立子块。

测试算例采用接入2个相同光伏发电系统和1个光蓄混合发电系统的典型欧盟低压微网系统，共包含37个节点，如图10所示。

在温度为398K和光照强度为1000W/m2条件下，光伏电池的分段等效电路参数见表1

表1光伏电池的分段等效电路参数

蓄电池采用计及超电势和自放电行为的等效电路，其中的电池电容为5500F，自放电电阻为10kΩ，超电势电阻为0.001Ω，超电势电容为1F，连接电阻和电池内阻均为0.02Ω。光伏电池Boost电路中电容为0.5mF，电感为0.5mH。蓄电池Buck/boost电路中电容为1mF，电感为5mH。DC/AC变流器直流侧电容为5mF。LC滤波电路中电感为0.32mH，电容为275μF。隔离变压器的漏抗为0.18mH，变比为1。

将低压微网系统以节点3、8、26、27、31、32、35、36为分割点进行分块处理，其中三个DC/AC变换器各自又分成了三个子块。这样，微电网一次系统共分成18个子块。分块处理后，按照两种方案进行实时仿真，方案1直接计算整个微电网系统的改进增广节点方程，其方程维数为59；方案2优先选择状态变量作为独立端口输入变量，对其列写节点方程和回路方程，再依据网络拓扑方程形成相应的网络方程无向图，其网络拓扑方程为18维。通过三次迭代确定开关元件的状态，并采用最小度法对两种方案的线性代数方程进行求解。

本文选用的仿真平台是天津大学自主开发的基于FPGA的便携式实时数字仿真器[16]。它充分利用了FPGA的并行性和流水线技术使得运算组件具有并行性和快速性的特点，采用多口读写操作技术使多运算组件之间的数据吞吐量大幅度提高，运用乒乓操作技术使运算组件与输入输出外围设备有效隔离。同时，将运算组件的流水作业用类似汇编语言的指令流(包括作业种类和输入输出数据地址)来描述，并提供了由类似高级语言的作业脚本到指令流的编译软件，使得用户不涉及FPGA编程。

仿真结果表明，方案1确定一个仿真节点电气量所花费的计算时间是5.17μs，方案2为3.84μs。因此，方案2能满足一般微电网实时仿真步长5μs的要求。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程；根据端口网络基尔霍夫电压定律KVL或基尔霍夫电流定律KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程；根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量。

2.如权利要求1所述的面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程之前，还包括：

将微电网进行分块处理，分块时尽量将非线性元件与线性元件分别聚集到不同的子块，并保证含非线性元件子块的端口输入量为状态量；

对各子块进行多端口等效，以逆矩阵的形式存储计算各子块端口输入量和内部状态量所需的各种参数。

3.如权利要求1所述的面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，其中，根据微电网各子块的预存系数矩阵和拓扑连接关系，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程，包括：

读入所述各子块的独立电源向量和开关的门极驱动信号；

根据上一时刻开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，选择对应的预存逆矩阵，确定各子块的多端口外特性方程；

形成网络拓扑方程计算各子块的端口输入量，进一步确定各子块内部开关端电压，由计算所得开关端电压和当前时刻开关的门极驱动信号确定开关状态，并判断是否达到迭代次数；

若达到迭代次数，则确定所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的预存系数矩阵，计算所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程的等效注入源，得到所述各子块的多端口外特性方程和状态-输出方程。

4.如权利要求1所述的面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，其中，根据端口网络KVL或KCL约束，合理选择独立端口输入量，形成最小维数的网络拓扑方程具体步骤是，包括：

将各子块的多端口外特性方程表示成受控源形式的网络拓扑连接图；

根据端口网络KVL和KCL约束，分别找出端口输入电压和端口输入电流的等式约束关系，选择合适的独立端口输入量，对于独立端口输入电压列写节点方程，对于独立端口输入电流列写回路方程，形成最小维数的网络拓扑方程；

当子块间端口串联连接时，选择电流作为端口输入量；当子块间端口并联连接时，选择电压作为端口输入量。

5.如权利要求1所述的面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，其中，根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，采用最小度法求解各子块的端口输入量，并可根据状态-输出方程进一步求解各子块内部的状态量，包括：

根据网络拓扑方程把整个网络独立端口输入量的关联关系表示成网络方程无向图的形式，将每个独立端口输入量看作一个节点，独立端口输入电压由其对应的节点方程确定其关联关系，独立端口输入电流由其对应的回路方程确定其关联关系；

采用最小度法求解网络拓扑方程，计算各子块的独立端口输入量，进一步可得到所有子块的端口输入量；

根据所述各子块的状态-输出方程由各子块的端口输入量确定所述各子块内部的状态量。

6.如权利要求1所述的面向微电网电磁暂态实时仿真的分块并行方法，其特征是，在一个单相逆变器和阻感负载相连的简单网络实例中，具体步骤是，将绝缘栅双极型晶体管IGBT和续流二极管并联的变流器桥臂用双电阻模型表示，对电感的特性方程v_L(t)＝Ldi_L(t)/dt和电容的特性方程i_C(t)＝Cdv_C(t)/dt进行隐式梯形法差分，用电导和历史项电流源并联的诺顿等效电路替代，将伴随电路分割成两个子块，其中子块①为线性部分，子块②为非线性部分；

取作为子块①的端口输入量、作为子块①的端口输出量，对子块①进行二端口混合等效，其二端口外特性方程表示为

$\left[\begin{array}{c}{i}_o^1\\ v_o^1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{i}_{eq}^1\\ v_{eq}^1\end{array}\right]-\left[\begin{array}{cc}{g}_N^1& k_I^1\\ k_V^1& r_T^1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{v}_i^1\\ i_i^1\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，为子块①内部的等效电压源和电流源，和为子块①内部与端口输入输出量相关的电导和电阻，和为子块①内部与端口输入输出量相关的系数矩阵；

同理，对子块②进行二端口混合等效，取作为子块②的端口输入量、作为子块②的端口输出量，其二端口外特性方程表示为

$\left[\begin{array}{c}{i}_o^2\\ v_o^2\end{array}\right]=-\left[\begin{array}{cc}{g}_N^2& k_I^2\\ k_V^2& r_T^2\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{v}_i^2\\ i_i^2\end{array}\right]---\left(2\right)$

其中，和分别为子块②内部与端口输入输出量相关的电导、电阻和系数矩阵；

子块l的多端口外特性方程表示为

$\left[\begin{array}{c}{i}_o^l\\ v_o^l\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{i}_{eq}^l\\ v_{eq}^l\end{array}\right]-\left[\begin{array}{cc}{G}_N^l& K_I^l\\ K_V^l& R_T^l\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{v}_i^l\\ i_i^l\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，作为子块l的端口输入量、作为子块l的端口输出量，为子块l内部等效电流源向量和电压源向量，为子块l端口输入电压向量和电流向量，为子块l端口输出电流向量和电压向量，和为子块l内部电导矩阵和电阻矩阵，和为子块l内部与端口输入输出量相关的系数矩阵；

当x^l(t)为子块l的状态量，y^l(t)为子块l的输出量，u^l(t)为子块l的独立电源向量，r^l(t)为子块l的端口输入量，有以下关系

$\left[\begin{array}{c}{x}^l\left(t\right)\\ y^l\left(t\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{W}_{xu}^l& W_{xx}^l& W_{xr}^l\\ W_{yu}^l& W_{yx}^l& W_{yr}^l\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}^l\left(t\right)\\ x^l(t-\mathrm{\Δ}t)\\ r^l\left(t\right)\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中，x^l(t-Δt)为子块l在t-Δt时刻的状态量，和分别为子块l中与状态量和输出量相关的系数矩阵；

将外特性方程(1)和(2)表示为受控源形式的网络拓扑连接图；

根据KVL和KCL约束有和四个端口输入量之间不独立，在此选择和为独立端口输入量；

对于独立端口输入电压列写节点方程：

$(g_N^1+g_N^2)v_i^1=i_{eq}^1-k_I^1{i}_i^1+k_I^2{i}_i^1---\left(5\right)$

对于独立端口输入电流列写回路方程：

$i_i^1(r_T^1+r_T^2)=v_{eq}^1-k_V^1{v}_i^1+k_V^2{v}_i^1---\left(6\right)$

方程(5)和(6)构成图3的网络拓扑方程，联立求解即解得