CN117421847B - 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备 - Google Patents

天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN117421847B
CN117421847B CN202311746341.9A CN202311746341A CN117421847B CN 117421847 B CN117421847 B CN 117421847B CN 202311746341 A CN202311746341 A CN 202311746341A CN 117421847 B CN117421847 B CN 117421847B
Authority
CN
China
Prior art keywords
equation
index
equations
pipe network
equation set
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311746341.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117421847A (zh
Inventor
栾星
王子峥
石岱辉
刘海超
周翔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Three Zero Four Zero Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Three Zero Four Zero Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Three Zero Four Zero Technology Co ltd filed Critical Shanghai Three Zero Four Zero Technology Co ltd
Priority to CN202311746341.9A priority Critical patent/CN117421847B/zh
Publication of CN117421847A publication Critical patent/CN117421847A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117421847B publication Critical patent/CN117421847B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G06F30/18—Network design, e.g. design based on topological or interconnect aspects of utility systems, piping, heating ventilation air conditioning [HVAC] or cabling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10—File systems; File servers
    • G06F16/13—File access structures, e.g. distributed indices
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/10—File systems; File servers
    • G06F16/17—Details of further file system functions
    • G06F16/172—Caching, prefetching or hoarding of files
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/11—Complex mathematical operations for solving equations, e.g. nonlinear equations, general mathematical optimization problems
    • G06F17/12—Simultaneous equations, e.g. systems of linear equations
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10—Complex mathematical operations
    • G06F17/16—Matrix or vector computation, e.g. matrix-matrix or matrix-vector multiplication, matrix factorization
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Energy or water supply
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/14—Pipes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Water Supply & Treatment (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本申请提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备。所述方法包括：在对每个片区管网进行整体迭代的首次迭代中：构建方程组与变量索引、各类方程在方程组中的索引的结束位置、残差矩阵以及雅克比矩阵；基于方程组与变量索引、各类方程在方程组中的索引的结束位置、残差矩阵、雅克比矩阵以及稳态仿真计算结果形成缓存文件。在对每个片区管网进行整体迭代的非首次迭代中：基于牛顿迭代法和缓存文件对方程组进行稳态求解。对拓扑结构相同的天然气管网再次进行稳态求解时，将基于所述缓存文件中所述稳态仿真计算结果中变量的初始值，配置为首次牛顿迭代的初值矩阵。本申请可以有效提高天然气管网仿真稳态求解迭代速度。

Description

天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备
技术领域
本申请属于天然气数据信息技术领域，特别是涉及智慧城市服务技术领域。
背景技术
基于天然气在我国能源结构中的比重日益增加，天然气管网系统的规模化、一体化、区域化、并行化的发展趋势，预计我国天然气独立管网规模、各城市天然气管网规模、城市管网覆盖范围将会在未来数年内显著增长。
但是，各主要城市天然气管网大都是在以前建成的管线基础上发展壮大的；同时传统燃气管网在设计、铺设过程中存在盲目性、主观性、随意性；叠加用气范围扩大、气源数增加；对管网在设计、建设、运行和管理等方面提出了更高的要求。如何让一个管网系统能够安全、稳定、可靠、的连续地运行就成了一个亟待解决难题，更大的挑战来自于未来普遍存在的多气源管网系统。
作为管网工艺设计、运行分析的重要手段，天然气管网仿真技术将在未来管网建设运营中扮演更加重要的角色。
燃气管网模拟技术研究在国外起步较早，现已日趋成熟稳定；我国起步较晚，直到上世纪70年代才开始管网稳态模拟研究，大都借鉴国外技术或照搬国外的研究成果，然而其中涉及的计算公式及参数设置并不适用于我国管网。
稳态仿真，又称静态仿真，其假设是各管段内的工况不随时间变化，因此求解方程没有时间的偏微分项。稳态分析建立的基本方法有三种：节点方程法、环路方程法、管段方程法，为了适应复杂的城市燃气管网拓扑结构，一般使用管段方程法，即对所有管道的压降方程、节点流量方程及边界点校验方程组成的非线性方程组联立求解。方程最终的求解结果，就是把每根管道、节点的压力和流量都计算出来。
现有天然气管网稳态仿真主要存在求解迭代速度慢的缺点：
1、稳态求解主要采用牛顿迭代法。其核心在于通过迭代方式，更新方程组残差和雅克比矩阵，使方程组中各个方程的残差不断趋向于零，从而得到所有变量的数值解。但每次更新时会进行一些重复计算，如重复生成方程与变量池的索引匹配关系等；
2、当管道数量较多时，雅克比矩阵的大小将呈几何级数增长，例如计算10万根管道组成的管网，其方程组数量级为20万+；且该矩阵需要在迭代过程中不断更新，快速消耗内存的同时显著增加计算用时；
3、数值计算中，对于未知变量，需要赋予初值，初值赋值也会影响迭代速度。
发明内容
本申请提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备，用于解决现有技术中天然气管网仿真稳态求解迭代速度慢的技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，应用牛顿迭代法对天然气管网仿真的方程组进行稳态求解，其中，所述方程组包括作用于每根管道的压降方程、对每一个中部节点的流量平衡方程以及对每个边界节点的校验方程；所述天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法包括：在对每个片区管网进行整体迭代的首次迭代中：构建所述压降方程、所述流量平衡方程、所述校验方程以及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系，并分别获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量；基于各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系、各方程的数量获取方程组与变量索引、各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、残差矩阵；基于所述方程组与变量索引、以及所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置构建雅克比矩阵；基于所述方程组与变量索引、所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、所述残差矩阵以及所述雅克比矩阵形成缓存文件；在对每个片区管网进行整体迭代的非首次迭代中：基于牛顿迭代法和所述缓存文件对所述方程组进行稳态求解。
在所述第一方面的一种实现方式中，各所述压降方程和各所述压降方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过双层数据结构形式表达，其中，外层数据结构中的元素表示所述压降方程在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示所述压降方程的变量在所述方程组中的索引位置。
在所述第一方面的一种实现方式中，各所述流量平衡方程和各所述流量平衡方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过三层数据结构形式表达，其中，三层数据结构中最外层数据结构的元素表示所述流量平衡方程在所述方程组中的索引位置，中间层数据结构的元素表示所述流量平衡方程的变量在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示源节点或汇节点的管道数量。
在所述第一方面的一种实现方式中，各所述校验方程和各所述校验方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过单层数据结构形式表达，其中，单层数据结构中的元素表示所述校验方程在所述方程组中的索引位置，单层数据结构的元素的值表示所述校验方程的变量在所述方程组中的索引位置。
在所述第一方面的一种实现方式中，所述获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量包括：遍历管道获取所述方程组中压降方程的数量，记为n1；遍历管网的汇源关系，获取中部节点的数量并基于所述中部节点的数量获取所述流量平衡方程的数量，记为n2；遍历所有赋值的边界节点，获取所述边界节点的数量并基于所述边界节点的数量获取所述校验方程的数量，记为n3。
在所述第一方面的一种实现方式中，所述方程组与变量索引为按照方程类别依次将各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系的数据结构形式表达进行拼接；所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置为[n1，n1+n2，n1+n2+n3]；所述残差矩阵大小与所述方程组大小一致，所述残差矩阵为零矩阵。
在所述第一方面的一种实现方式中，所述雅克比矩阵的行为方程组的索引，列为变量索引，元素数值为变量在方程组中的导数值；其中，基于各类方程在方程组中索引的结束位置，对方程组与变量索引进行遍历，得到所述雅克比矩阵；在牛顿迭代时，通过coo格式或csr格式压缩所述雅克比矩阵。
在所述第一方面的一种实现方式中，还包括：在整体迭代的稳态仿真计算结果达到预期值时，将所述稳态仿真计算结果加入所述缓存文件；对拓扑结构相同的天然气管网再次进行稳态求解时，将基于所述缓存文件中所述稳态仿真计算结果中变量的初始值，配置为首次牛顿迭代的初值矩阵。
第二方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请第一方面中任一项所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：存储器，存储有一计算机程序；处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行本申请第一方面中任一项所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
本申请实施例提供的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，有效提高了天然气管网稳态仿真的性能：
1、本申请构建方程-变量在天然气管网仿真的方程组中的索引关系和雅克比矩阵，可复用于每次的整体迭代和牛顿迭代，而无需在多次的迭代中重复利用管网的源汇关系计算各方程的残差和导数，有效提高天然气管网仿真稳态求解迭代速度。
2、本申请可以对一次的稳态求解使用的索引关系和雅克比矩阵及结果进行缓存，当后续使用同一拓扑多次发起仿真计算时，只要管网的源汇关系未改变，可以利用缓存进一步大幅降低计算用时。
3. 本申请的雅克比矩阵采用了基于coo形式的压缩矩阵格式，从而避免了稀疏矩阵中大量的无意义的0值的存储，极大的节约了雅克比矩阵的存储空间。
4. 本申请使用首次计算的数值解，作为后续再次计算的初值，由于这样的初值比固定初值更逼近于数值解，因此能够减少整体迭代和牛顿迭代的次数。
附图说明
图1显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中整体迭代过程的流程图。
图2显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中处理图1中方程变量关系及雅可比矩阵的流程图。
图3显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的流程图。
图4显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中建立方程与变量关系的示例图。
图5显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中首次牛顿迭代变量赋初值的原理流程图。
图6显示为本申请一实施例中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本申请实施例提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，用于解决现有技术中天然气管网仿真稳态求解迭代速度慢的技术问题。下面将结合本申请实施例中的附图1至附图5，对本申请实施例中的技术方案进行详细描述。使本领域技术人员不需要创造性劳动即可理解和实施本实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
本实施例提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，应用基于牛顿迭代法对天然气管网仿真的方程组进行稳态求解，其中，所述方程组包括作用于每根管道的压降方程、对每一个中部节点的流量平衡方程以及对每个边界节点的校验方程。
本实施例中，对每个片区管网进行整体迭代中，基于仿真参数和气量数据构建方程组， 并基于牛顿迭代法对所述方程组进行求解，在整体迭代结束时，获取所述方程组的求解结果作为该片区管网的迭代结果。
具体地，于本实施例中，所述压降方程为：；其中，Z为工况压缩因子，Z0为标准压缩因子，T为工况管道温度，T0为理想气体状态温度，R为理想气体状态系数，P1为进口压力，P2为出口压力，P0为一标准大气压， h为进口与出口的高程差，λ为管道阻力系数， Q为管道标准流量，/>为标况管道质量密度，l为管长，G为重力加速度，ah为据管道进出口高程差衡量重力因素对压降过程影响的参数，/>，d为管道直径。
在本实施例的一种实现方式中，所述管道阻力系数由雷诺数得到：；其中，λ为管道阻力系数，k为粗糙度，Re为雷诺数，d为管道直径。
雷诺数的计算方式为：；其中，Q为管道标准流量，𝜈为气体运动黏度。
本实施例中，雷诺数采用了近似计算，原式为Re=ud/v，其中u为工况流速，因为管道内压降变化，因此实际工况流速会发生变化，计算过程中一直采用标况流量，采用本实施例的计算公式计算雷诺数。
本实施例在计算阻力系数所需的雷诺数时，采用了近似公式，可以在较大程度上避免密度变化的影响，由于标况密度等参数需要通过图搜索算法完成每个节点的气体组分更新，因此在仿真计算时跳过这一步骤可以大幅提升计算效率。
于本实施例中，所述流量平衡方程为：；其中，/>为第i个中部节点的进流量，/>为第i个中部节点的出流量。
即本实施例中，每个中部节点的进流量等于出流量，这里采用标况流量，在节点两侧假设密度基本一致时，相当于质量守恒公式。需要注意的是，这里的入与出，是根据管网中的预置流向确定的，即每根管道的source到target的指向。由于管网实际流动情况复杂且一直变化，甚至包括流动方向的改变，因此GIS拓扑无法保证中部节点的起点/终点方向正确。如果某根管道的流量变量计算为负值，即说明该管道实际流向与预置流向相反，因此不影响求解结果的真实性。
于本实施例中，所述校验方程为：
；其中，Pi为第i个边界节点的压力值，Qi为第i个边界节点的流量值。
即本实施例中，对每个边界节点，其校验方程为节点采集的压力或流量，若节点为堵头类型（即连接一根管道的普通节点），则赋值流量为0。
由上述三类方程形式知，只有在压降方程中引入各种参数，这些参数，除了P1，P2，Q为待求解变量，其余均应以常量代入方程，这些参数的常量初值在参数导入中已给出。关键需要在迭代的过程中更新，而牛顿迭代无法同时更新这些常量参数。需要在牛顿迭代完成后更新一次参数，并以新的参数代入下一轮牛顿迭代，如此便形成了两层遍历结构。其中最外层即整体迭代，其主要目的一方面为了控制整体迭代次数，另一方面更新压降方程中的参数，包括：1）工况压缩因子Z；2）标况质量密度rho0；3）管道阻力系数λ。
由于压缩因子和标况密度涉及到气体组分，而组分的更新需要进行溯源计算，即根据仿真计算结果中各管道的流量、流向，在三通或四通完成多气源的混合配比计算，才能得到所有管道准确的组分信息，而溯源计算过程较复杂。本实施例仅对压降方程影响最大的阻力系数参数的更新。根据压降方程，管道阻力系数的计算公式以及雷诺数的计算公式可知，只要通过牛顿迭代法更新了每根管道的标况流量，即可完成每根管道雷诺数和管道阻力系数的更新。
本实施例中，采用整体迭代更新阻力系数，在每一次阻力系数下，采用牛顿迭代法联立求解由压降方程、连续性方程、校验方程构成的方程组，牛顿迭代无法同时更新这些常量参数。需要在牛顿迭代完成后更新一次参数，并以新的参数代入下一轮牛顿迭代。通过整体迭代，一方面控制整体迭代次数，另一方面更新压降方程中的参数。
由于在每次牛顿迭代过程中，需要计算各方程的残差和导数，可能导致每次迭代更新时，进行一些重复的计算工作，如重复生成方程与变量池的索引匹配关系等，导致求解效率变慢。
本实施例提供一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，应用牛顿迭代法对天然气管网仿真的方程组进行稳态求解，提高稳态求解的效率。以下结合图1和图2对本实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的实施原理进行简述。图1显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中整体迭代过程的流程图。如图1所示，进入整体迭代后，首先确认是否为首次整体迭代：
在是首次整体迭代时，确认是否处理方程变量关系及雅克比矩阵，若是，则进入处理方程变量关系及雅克比矩阵。处理方程变量关系及雅克比矩阵的过程如图2所示。
如图2所示，处理方程变量关系及雅克比矩阵的过程包括：确认是否已存在方程变量关系及雅克比矩阵，若是，则直接读取缓存文件中的方程变量关系及雅克比矩阵，若否，则建立相关索引关系并在指定拓扑路径下保存方程变量关系的缓存文件，然后生成方程变量关系及雅克比矩阵，之后进行并完成牛顿迭代过程。
在非首次整体迭代时，则沿用缓存的首次整体迭代的方程变量关系及雅克比矩阵，之后进行并完成牛顿迭代过程。
在整体迭代未结束时，重复上述过程，在整体迭代结束时，判断迭代的收敛结果是否达到预期，若是，则保存结果缓存文件，以供下次稳态求解重复使用，若否，则不保存结果缓存文件。稳态计算至此结束。
以下对本实施例的中天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法进行详细说明。图3显示为本申请实施例中天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的流程图。如图3所示，本申请实施例提供的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法包括以下步骤S110至S150。
在对每个片区管网进行整体迭代的首次迭代中执行步骤S110至S140：
步骤S110，构建所述压降方程、所述流量平衡方程、所述校验方程以及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系，并分别获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量；
步骤S120，基于各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系、各方程的数量获取方程组与变量索引、各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、残差矩阵；
步骤S130，基于所述方程组与变量索引、以及所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置构建雅克比矩阵；
步骤S140，基于所述方程组与变量索引、所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、所述残差矩阵以及所述雅克比矩阵形成缓存文件。
在对每个片区管网进行整体迭代的非首次迭代中执行步骤S150：
步骤S150，基于牛顿迭代法和所述缓存文件对所述方程组进行稳态求解。
本实施例中，在发起首次稳态管网仿真时，利用管网拓扑的源汇关系，和三大类方程（压降方程、中部节点流量平衡方程及边界点校验方程）中各方程使用的变量，在总变量池中找到指定索引，建立方程与变量间的索引关系，同时建立残差矩阵和雅克比导数矩阵，可复用于每次的整体迭代和牛顿迭代，而无需在多次的迭代中重复利用管网的源汇关系计算各方程的残差和导数，效提高天然气管网仿真稳态求解迭代速度。
以下对本实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中的上述步骤S110至步骤S150进行详细说明。
在对每个片区管网进行整体迭代的首次迭代中执行以下步骤S110至S140。
步骤S110，构建所述压降方程、所述流量平衡方程、所述校验方程以及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系，并分别获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量。
本实施例在构建方程时，将按照压降方程、中部节点流量平衡方程、边界节点校验方程的顺序，逐类构建方程。
在降压方程中，每根管道的压降方程均包含3个求解变量，即起始点压力、结束点压力和管道的标况流量。图4显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中建立方程与变量关系的示例图。如图4所示，管道1的起始点为节点1，结束点为节点3，管道1的流量为流量1变量，因此管道1压降方程的3个求解变量为，为节点1的压力变量，节点3的压力变量，流量变量1；管道2的起始点为节点2，结束点为节点3，管道2的流量为流量变量2，因此，管道2压降方程的3个求解变量为，为节点2的压力变量，节点3的压力变量，流量变量2；管道3的起始点为节点3，结束点为节点4，管道3的流量为流量变量3，因此，管道3压降方程的3个求解变量为，为节点3的压力变量，节点3的压力变量，流量变量3，由上可得各压降方程与变量的关系示例如表1所示。
表1 压降方程组的方程与变量关系
节点1压力变量 节点3压力变量 流量变量1 节点2压力变量 流量变量2 节点4压力变量 流量变量3
管道1压降方程 √ √ √
管道2压降方程 √ √ √
管道3压降方程 √ √ √
在本实施例的一种实现方式中，各所述压降方程和各所述压降方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过双层数据结构形式表达，其中，外层数据结构中的元素表示所述压降方程在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示所述压降方程的变量在所述方程组中的索引位置。
其中，所述双层数据结构采用但不限于列表、数组或元组等表达形式。例如，对于表1中的三个压降方程和变量而言，所述双层数据结构采用列表表达形式，其索引关系可以表示为：
[[0,1,2],[1,3,4],[1,5,6]]
这样的双层列表，其中外层列表中的元素，如[0,1,2]元素代表该管道的压降方程在方程组中的索引位置为0，[1,3,4]元素代表该管道的压降方程在方程组中的索引位置为1，依次类推。内层列表中的元素，代表了该方程指向的变量索引，如[0,1,2]表示方程1使用的三个变量，在变量池中的索引分别为0,1,2。
本实施例中，中部节点的流量平衡方程需要以管网中间节点为基准，在管网的源汇关系（即每根管道的起始节点、结束节点）中，找到流向该节点的管道流量变量，和流出该节点的管道流量变量。如图4所示，节点3为中部节点，流向节点3的管道流量变量为流量变量1和流量变量2，流出节点3的管道流量变量为流量变量3，因此，中部节点3的流量平衡方程与变量的关系示例如表2所示。
表2 中部节点流量平衡方程组的方程与变量关系
流量变量1 流量变量2 流量变量3
中部节点3的流量平衡方程 √ √ √
在本实施例的一种实现方式中，各所述流量平衡方程和各所述流量平衡方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过三层数据结构形式表达，其中，三层数据结构中最外层数据结构的元素表示所述流量平衡方程在所述方程组中的索引位置，中间层数据结构的元素表示所述流量平衡方程的变量在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示源节点或汇节点的管道数量。
其中，所述三层数据结构采用但不限于列表、数组或元组等表达形式。例如，对于表2中的四个中部节点的流量平衡方程和变量而言，其索引关系可以表示为：
[[[0,1],[2]]]
这样的三层列表，其中最外层列表中的元素，如[[0,1],[2]]代表方程在方程组中的索引位置为0，[0,1]代表该节点的源流量变量索引为0和1，[2]代表该节点的汇流量变量索引为2。由于管网中二通、三通、四通节点的存在，且管网的预置流向本身也不准确，因此一个节点的源/汇的管道流量变量的数量均可能在1个至4个之间。[[0,1],[2]] 表示该节点的源有两根管道，其流量变量在变量池中的索引为0和1，汇只有一根管道，其流量变量在变量池中的索引为2，其他情况依次类推。
本实施例中，在校验方程中，将对每个管网的边界节点或边界管道设置校验方程，如果边界节点用流量赋值，使用边界管道的流量变量构建方程，若边界节点用压力赋值，则使用边界节点压力变量构建方程。因此校验方程只有一个变量，且形式简单，如x-a=0，其中x为变量，a为赋值。如图4所示，例如校验方程设置为基于流量变量1构建管道1的校验方程，基于节点2压力变量构建节点2的校验方程，基于节点4压力变量构建节点4的校验方程，各校验方程与变量的关系示例如表3所示。
表3 校验方程组的方程与变量关系
流量变量1 节点2压力变量 节点4压力变量
管道1校验方程 √
节点2校验方程 √
节点4校验方程 √
在本实施例的一种实现方式中，各所述校验方程和各所述校验方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过单层数据结构形式表达，其中，单层数据结构中的元素表示所述校验方程在所述方程组中的索引位置，单层数据结构的元素的值表示所述校验方程的变量在所述方程组中的索引位置。
其中，所述单层数据结构采用但不限于列表、数组或元组等表达形式。例如，对于表3中的这三个校验方程和变量而言，其索引关系可以表示为：
[0,1,3]
这样的单层列表中，列表内的元素在列表中的索引，即为方程在方程组中的索引。元素的值即为该方程在总变量池中使用的变量的索引。
在本实施例的一种实现方式中，所述获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量包括：
1）遍历管道获取所述方程组中压降方程的数量，记为n1。
压降方程与总变量的索引关系，可通过对所有管道遍历得到，遍历了多少根管道，便有多少压降方程，如此还可以得到压降方程的数量，记为n1。
2）遍历管网的汇源关系，获取中部节点的数量并基于所述中部节点的数量获取所述流量平衡方程的数量，记为n2。
中部节点的流量平衡方程与总变量的索引关系，可通过对整个管网的汇源关系得到，有多少中部节点，就有多少个流量平衡方程，如此还可以得到流量平衡方程的数量，记为n2。
3）遍历所有赋值的边界节点，获取所述边界节点的数量并基于所述边界节点的数量获取所述校验方程的数量，记为n3。
校验方程与总变量的索引关系，可通过对所有赋值的边界节点的遍历得到，有多少边界节点，就有多少个校验方程，如此还可以得到校验方程的数量，记为n3。
步骤S120，基于各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系、各方程的数量获取方程组与变量索引、各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、残差矩阵。
即利用前述得到三种列表，及n1、n2、n3，可以得到方程组与变量索引、三类方程在方程组中索引的结束位置、残差矩阵。
具体地，在本实施例的一种实现方式中，所述方程组与变量索引为按照方程类别依次将各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系的数据结构形式表达进行拼接。
方程组与变量索引示例如下：
[[0,2,3],[2,4,5],……[n,n+1,n+2],[[3],[5]],[[7,10],[13,14]],……[[m],[m+3]],20,34,41,……，k]，即将三种列表结构进行拼接。
具体地，在本实施例的一种实现方式中，所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置为[n1，n1+n2，n1+n2+n3]。
具体地，在本实施例的一种实现方式中，所述残差矩阵大小与所述方程组大小一致，所述残差矩阵为零矩阵。
残差矩阵示例如下：：[0,0,0,……,0,0]，其中残差矩阵大小与方程组大小一致，是一个零矩阵。
在获取方程组与变量索引、各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、残差矩阵后，将其保存为缓存文件。这样后续重新发起针对该管网的仿真计算时，无需重新生成方程组与变量的索引，可直接读取该缓存文件。
步骤S130，基于所述方程组与变量索引、以及所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置构建雅克比矩阵（变量在方程组中的导数）。
在本实施例的一种实现方式中，所述雅克比矩阵的行为方程组的索引，列为变量索引，元素数值为变量在方程组中的导数值。
雅克比矩阵是由变量在方程组中的导数组成，由于是求导，因此对各方程求导时，要知道该方程中包含哪变量，而这可以通过得到的方程组与变量索引得到，就能清楚每个方程求导使用的变量。
雅克比矩阵是随着管网规模呈几何级数增大的稀疏矩阵。由于在牛顿迭代中只关注矩阵的非稀疏部分，因此可以采用一种压缩形式，重新表达雅克比矩阵。
于本实施例中，在牛顿迭代时，通过coo格式或csr格式压缩所述雅克比矩阵。例如，通过coo格式压缩所述雅克比矩阵，示例如下：
Row:[0,0,0,1,1,1,……]
Col:[1,2,4,3,……]
data: [0,0, ……]
其中row代表方程组的索引，col代表变量池中的索引，data代表导数值。
由前面分析方程组与变量索引时可知，通过三类方程在方程组中索引的结束位置（n1, n1+n2, n1+n2+n3），对方程组与变量索引的列表进行遍历，便可得到雅克比矩阵。
即基于各类方程在方程组中索引的结束位置，对方程组与变量索引进行遍历，得到所述雅克比矩阵。
当方程组与变量索引达到列表的n1索引之前时，说明遍历的为压降方程，每个方程遍历时将在row中添加3个方程索引，col中添加该方程对应的3个变量索引, data中的导数值不定，暂用3个0填充。
当方程组与变量索引在列表的n1和n1+n2索引之间遍历时，说明遍历的为中部节点流量平衡方程，每个方程遍历时将在row中先添加x个方程索引，其中x等于该方程中源管道变量的数量，col中添加该方程中源管道流量的变量索引, data中添加x个1，因为中部节点流量平衡方程中都是1阶的流量未知变量，其中源流量求导为1，汇流量求导为-1。再在row中添加y个方程索引，其中y等于该方程中汇管道变量的数量，col中再添加该方程中汇管道流量的变量索引，data中添加y个-1。
当方程组与变量索引在列表的n1+n2和n1+n2+n3索引之间遍历时，说明遍历的为边界点校验方程，每个方程遍历时将在row中添加1个方程索引，col中添加1个变量索引，data中添加1个1。因为校验方程是只含有一个变量的一阶方程，因此导数恒定为1。
如此，便完构建了雅克比矩阵。由于该矩阵为无规则形式的稀疏矩阵，因此待后续进行牛顿迭代时，需要利用上述构建的索引关系，同时为了大幅节约内存，优先采用coo(coordinate matrix)形格式的压缩矩阵，将data中压降方程的部分进行实例化求导即可完成对雅克比矩阵的更新。而无需再重复生成row，col部分，且data中的中部节点流量平衡方程和校验方程的导数也将恒定不变，如此便节约了大量的遍历时间，且矩阵的大小被大幅缩减，无论管网规模如何，都可以正常进行雅克比矩阵的迭代更新。
基于coo形式的压缩矩阵格式，该格式的特点是，用行、列、值，这三个矩阵，分别记录有意义的导数的位置和计算结果，从而避免了稀疏矩阵中大量的无意义的0值的存储，极大的节约了雅克比矩阵的存储空间。当管网规模巨大时，压缩矩阵相较于原有存储格式，将节约99.9%以上的内存空间，使得对超大规模管网的稳态计算，具有了实际意义。
在雅克比矩阵的压缩格式方面，除了coo格式外，还可以采用csr(compressedsparse row matrix)格式。前者在显示操作时，更符合人类的思维习惯，使用的是行、列、值的方式进行存储。而后者在列、值两个数组，其形式与coo一致，而在行数组的存储有所不同，其行数组将存储每一行的起始位置在值数组中的索引。两者都能够大幅节约内存的使用，可以交互使用。
完成雅克比矩阵后，将row, col, data也保存为缓存文件。这种后续针对同一拓扑发起仿真计算时，其雅克比矩阵无需重新生成，可直接读取缓存文件。
步骤S140，基于所述方程组与变量索引、所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、所述残差矩阵以及所述雅克比矩阵形成缓存文件。
其中，所述缓存文件可以通过关系数据库存储，也只以对象文件形式直接存储在服务器本地。
在对每个片区管网进行整体迭代的非首次迭代中执行步骤S150：
步骤S150，基于牛顿迭代法和所述缓存文件对所述方程组进行稳态求解。
本实施例中，保存所述缓存文件，这样当后续使用同一拓扑多次发起仿真计算时，只要管网的源汇关系未改变（管道属性改变没有影响），可以利用缓存进一步大幅降低计算用时。
此外，在本实施例中，在整体迭代结束时，判断迭代的收敛结果是否达到预期，若是，则保存结果缓存文件，即将稳态仿真计算结果加入所述缓存文件，以供下次稳态求解重复使用，若否，则不保存结果缓存文件。稳态计算至此结束。
图5显示为本申请一实施例的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法中首次牛顿迭代变量赋初值的原理流程图。如图5所示，在本实施例的一种实现方式中，还包括：步骤S160，在整体迭代的稳态仿真计算结果达到预期值时，将所述稳态仿真计算结果加入所述缓存文件；对拓扑结构相同的天然气管网再次进行稳态求解时，对拓扑结构相同的天然气管网再次进行稳态求解时，执行步骤S170，将基于所述缓存文件中所述稳态仿真计算结果中变量的初始值，配置为首次牛顿迭代的初值矩阵。
牛顿迭代需要初值矩阵、方程组残差矩阵以及雅克比矩阵，才能迭代下去，其中初值矩阵只在首次整体迭代中的首次牛顿迭代中用到，但是这些初值的选择将影响迭代的次数。当指定路径下没仿真结果缓存时，说明针对该份拓扑数据，还没有发起过仿真计算，或者虽然发起过计算，但没有得到过收敛较好的稳态仿真计算结果。此时，需要按照图2中所示的流程，完成仿真计算，若整体迭代结果收敛较好，予以保存成结果缓存文件，否则不予保存。当指定路径下存有结果缓存后，后续针对该拓扑再次发起仿真计算时，虽然边界条件发生了变更，但是将除了边界点之外的中部管道和节点变量，赋予结果缓存中的初值。也就是说，对于管网运营而言，虽然气源、用户的压力流量等边界条件在不断发生变化，管网中间的管道和节点的流量和压力也会随之而变，但变化幅度有限，因此完全可以使用首次计算的数值解，作为后续再次计算的初值，由于这样的初值比固定初值更逼近于数值解，因此这种机制将大幅减少迭代次数。所以本实施例中，通将最终迭代的结果保存，后续对变量池中的变量赋初值时，直接从保存结果中读取，可以减少牛顿迭代次数和整体迭代次数，进一步缩短计算用时。
经过算法实际验证，本实施例的迭代加速方法能够减少整体迭代和牛顿迭代的次数。在未采用该加速迭代方案前，某市中压（约20万根管道）稳态仿真的计算时间在8分钟左右，采用该加速方案后，首次计算用时约1分30秒，首次计算生成了索引和结果缓存后，再次发起稳态计算，用时不到10秒。
本申请实施例所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的保护范围不限于本实施例列举的步骤执行顺序，凡是根据本申请的原理所做的现有技术的步骤增减、步骤替换所实现的方案都包括在本申请的保护范围内。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现本申请任一实施例提供的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
本申请实施例中，可以采用一个或多个存储介质的任意组合。存储介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、RAM、ROM、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
本申请实施例还提供一种电子设备。图6显示为本申请实施例提供的电子设备100的结构示意图。在一些实施例中，电子设备可以为手机、平板电脑、可穿戴设备、车载设备、增强现实（Augmented Reality，AR）/虚拟现实（Virtual Reality，VR）设备、笔记本电脑、超级移动个人计算机（Ultra-Mobile Personal Computer，UMPC）、上网本、个人数字助理（Personal Digital Assistant，PDA）等终端设备。此外，本申请提供的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法还可以应用于数据库、服务器以及基于终端人工智能的服务响应系统。本申请实施例对天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的具体应用场景不作任何限制。
如图6所示，本申请实施例提供的电子设备100包括存储器101和处理器102。
存储器101用于存储计算机程序；优选地，存储器101包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
具体地，存储器101可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器（RAM）和/或高速缓存存储器。电子设备100可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。存储器101可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组（例如至少一个）程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
处理器102与存储器101相连，用于执行存储器101存储的计算机程序，以使电子设备100执行本申请任一实施例中提供的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
可选地，处理器102可以是通用处理器，包括中央处理器（Central ProcessingUnit，CPU）、网络处理器（Network Processor，NP）等；还可以是数字信号处理器（DigitalSignal Processor，DSP）、专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）、现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
可选地，本实施例中电子设备100还可以包括显示器103。显示器103与存储器101和处理器102通信相连，用于显示天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法的相关GUI交互界面。
综上所述，本申请构建方程-变量在天然气管网仿真的方程组中的索引关系和雅克比矩阵，可复用于每次的整体迭代和牛顿迭代，而无需在多次的迭代中重复利用管网的源汇关系计算各方程的残差和导数，有效提高天然气管网仿真稳态求解迭代速度；本申请可以对一次的稳态求解使用的索引关系和雅克比矩阵及结果进行缓存，当后续使用同一拓扑多次发起仿真计算时，只要管网的源汇关系未改变，可以利用缓存进一步大幅降低计算用时；本申请的雅克比矩阵采用了基于coo形式的压缩矩阵格式，从而避免了稀疏矩阵中大量的无意义的0值的存储，极大的节约了雅克比矩阵的存储空间；本申请使用首次计算的数值解，作为后续再次计算的初值，由于这样的初值比固定初值更逼近于数值解，因此能够减少整体迭代和牛顿迭代的次数。因此，本申请有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本申请的原理及其功效，而非用于限制本申请。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本申请的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本申请所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本申请的权利要求所涵盖。

Claims (9)

1.一种天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，应用牛顿迭代法对天然气管网仿真的方程组进行稳态求解，其中，所述方程组包括作用于每根管道的压降方程、对每一个中部节点的流量平衡方程以及对每个边界节点的校验方程；所述天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法包括：
在对每个片区管网进行整体迭代的首次迭代中：
构建所述压降方程、所述流量平衡方程、所述校验方程以及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系，并分别获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量；
基于各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系、各方程的数量获取方程组与变量索引、各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、残差矩阵；
基于所述方程组与变量索引、以及所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置构建雅克比矩阵；
基于所述方程组与变量索引、所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置、所述残差矩阵以及所述雅克比矩阵形成缓存文件；
在对每个片区管网进行整体迭代的非首次迭代中：基于牛顿迭代法和所述缓存文件对所述方程组进行稳态求解；
在整体迭代的稳态仿真计算结果达到预期值时，将所述稳态仿真计算结果加入所述缓存文件；
对拓扑结构相同的天然气管网再次进行稳态求解时，将基于所述缓存文件中所述稳态仿真计算结果中变量的初始值，配置为首次牛顿迭代的初值矩阵。
2.根据权利要求1所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，各所述压降方程和各所述压降方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过双层数据结构形式表达，其中，外层数据结构中的元素表示所述压降方程在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示所述压降方程的变量在所述方程组中的索引位置。
3.根据权利要求1所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，各所述流量平衡方程和各所述流量平衡方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过三层数据结构形式表达，其中，三层数据结构中最外层数据结构的元素表示所述流量平衡方程在所述方程组中的索引位置，中间层数据结构的元素表示所述流量平衡方程的变量在所述方程组中的索引位置，内层数据结构的元素表示源节点或汇节点的管道数量。
4.根据权利要求1所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，各所述校验方程和各所述校验方程中的对应变量在所述方程组中的索引关系分别通过单层数据结构形式表达，其中，单层数据结构中的元素表示所述校验方程在所述方程组中的索引位置，单层数据结构的元素的值表示所述校验方程的变量在所述方程组中的索引位置。
5.根据权利要求1-4任一权利要求所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，所述获取所述压降方程、所述流量平衡方程以及所述校验方程的数量包括：
遍历管道获取所述方程组中压降方程的数量，记为n1；
遍历管网的汇源关系，获取中部节点的数量并基于所述中部节点的数量获取所述流量平衡方程的数量，记为n2；
遍历所有赋值的边界节点，获取所述边界节点的数量并基于所述边界节点的数量获取所述校验方程的数量，记为n3。
6.根据权利要求5所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，所述方程组与变量索引为按照方程类别依次将各方程及各方程中的变量在所述方程组中的索引关系的数据结构形式表达进行拼接；所述各类方程在所述方程组中的索引的结束位置为[n1，n1+n2，n1+n2+n3]；所述残差矩阵大小与所述方程组大小一致，所述残差矩阵为零矩阵。
7.根据权利要求1所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法，其特征在于，所述雅克比矩阵的行为方程组的索引，列为变量索引，元素数值为变量在方程组中的导数值；其中，基于各类方程在方程组中索引的结束位置，对方程组与变量索引进行遍历，得到所述雅克比矩阵；在牛顿迭代时，通过coo格式或csr格式压缩所述雅克比矩阵。
8.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
存储器，存储有一计算机程序；
处理器，与所述存储器通信相连，调用所述计算机程序时执行权利要求1至7中任一项所述的天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法。
CN202311746341.9A 2023-12-19 2023-12-19 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备 Active CN117421847B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311746341.9A CN117421847B (zh) 2023-12-19 2023-12-19 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311746341.9A CN117421847B (zh) 2023-12-19 2023-12-19 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117421847A CN117421847A (zh) 2024-01-19
CN117421847B true CN117421847B (zh) 2024-03-05

Family

ID=89525201

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311746341.9A Active CN117421847B (zh) 2023-12-19 2023-12-19 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117421847B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118171500B (zh) * 2024-05-14 2024-07-16 上海叁零肆零科技有限公司 天然气管网的稳态溯源监测分析方法、装置、设备及介质
CN118211434B (zh) * 2024-05-21 2024-07-26 上海叁零肆零科技有限公司 天然气管网瞬态仿真数值计算方法、存储介质及电子设备

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090126829A (ko) * 2008-06-05 2009-12-09 삼성전자주식회사 반복 복호 방법과 반복 복호 장치
CN103959233A (zh) * 2011-09-15 2014-07-30 埃克森美孚上游研究公司 在执行eos计算的指令受限算法中最优化矩阵和向量运算
CN111709107A (zh) * 2020-06-16 2020-09-25 全球能源互联网研究院有限公司 一种含大规模电力电子设备的电力网络仿真方法及系统
CN113659604A (zh) * 2021-07-16 2021-11-16 国电南瑞科技股份有限公司 一种lcc-vsc混合直流电网机电暂态仿真方法、装置及存储介质
WO2022061871A1 (zh) * 2020-09-28 2022-03-31 大连理工大学 一种基于混合自适应差分进化的航空发动机模型迭代算法
WO2023006056A1 (zh) * 2021-07-30 2023-02-02 合肥本源量子计算科技有限责任公司 载流子输运仿真方法、装置、介质及电子设备
CN115718986A (zh) * 2022-10-31 2023-02-28 南方电网数字电网研究院有限公司 一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法
CN117235950A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 上海叁零肆零科技有限公司 基于牛顿迭代法的天然气管网稳态仿真方法、介质及设备

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210049245A1 (en) * 2019-08-16 2021-02-18 Thomas Wetteland Baehr-Jones Void space domain decomposition for simulation of physical processes

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20090126829A (ko) * 2008-06-05 2009-12-09 삼성전자주식회사 반복 복호 방법과 반복 복호 장치
CN103959233A (zh) * 2011-09-15 2014-07-30 埃克森美孚上游研究公司 在执行eos计算的指令受限算法中最优化矩阵和向量运算
CN111709107A (zh) * 2020-06-16 2020-09-25 全球能源互联网研究院有限公司 一种含大规模电力电子设备的电力网络仿真方法及系统
WO2022061871A1 (zh) * 2020-09-28 2022-03-31 大连理工大学 一种基于混合自适应差分进化的航空发动机模型迭代算法
CN113659604A (zh) * 2021-07-16 2021-11-16 国电南瑞科技股份有限公司 一种lcc-vsc混合直流电网机电暂态仿真方法、装置及存储介质
WO2023006056A1 (zh) * 2021-07-30 2023-02-02 合肥本源量子计算科技有限责任公司 载流子输运仿真方法、装置、介质及电子设备
CN115718986A (zh) * 2022-10-31 2023-02-28 南方电网数字电网研究院有限公司 一种基于分布式内存架构的多核并行时域仿真方法
CN117235950A (zh) * 2023-11-15 2023-12-15 上海叁零肆零科技有限公司 基于牛顿迭代法的天然气管网稳态仿真方法、介质及设备

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
双向模块简化技术在电力系统稳定性仿真中的应用;周保荣, 房大中;天津大学学报;20040925(第09期);第47-51页 *
大型稀疏代数方程组的分解;周理, 韩振为, 余国琮;化工学报;19910625(第03期);第54-60页 *
梁志艳 ; 任利民 ; .双变量Riccati方程子矩阵约束对称解的In-N-MCG算法.中国多媒体与网络教学学报(中旬刊).2019,(第04期),第140-143页. *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117421847A (zh) 2024-01-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN117421847B (zh) 天然气管网仿真稳态求解的迭代加速方法、介质及设备
CN110442603B (zh) 地址匹配方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112287182B (zh) 图数据存储、处理方法、装置及计算机存储介质
Hassoun et al. A hierarchical network approach to symbolic analysis of large-scale networks
CN103177414B (zh) 一种基于结构的图节点相似度并行计算方法
CN117235950B (zh) 基于牛顿迭代法的天然气管网稳态仿真方法、介质及设备
CN111551825B (zh) 基于故障电流通路的自适应配电网故障定位方法
CN103701469B (zh) 一种大规模图数据的压缩存储方法
Deuerlein et al. Fast graph matrix partitioning algorithm for solving the water distribution system equations
CN116167289B (zh) 电网运行场景生成方法、装置、计算机设备和存储介质
CN105550332A (zh) 一种基于双层索引结构的起源图查询方法
CN112686971A (zh) 建筑系统关系拓扑无向图有向化方法和系统
CN112434027A (zh) 多维度数据的索引方法、装置、计算机设备和存储介质
Blikstad et al. Fast algorithms via dynamic-oracle matroids
CN117271500A (zh) 燃气管网节点的数据修复方法及相关装置
CN115859016B (zh) 基于处理器的运算方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111159424B (zh) 标注知识图谱实体的方法，装置，存储介质及电子设备
CN105045767B (zh) 一种快速存贮及读取电力系统稀疏矩阵数据的方法
WO2023045378A1 (zh) 向用户推荐物品信息的方法、设备、存储介质及程序产品
CN116451393A (zh) 燃气管网的模拟仿真实现方法、系统、装置及存储介质
CN113111612B (zh) 一种基于自适应空间剖分的离散点云重复点快速查找方法
CN112084198B (zh) 一种压缩存储形式的节点导纳矩阵直接列写方法及装置
CN108964058B (zh) 基于图计算的电力系统分层并行分解潮流计算方法和装置
CN111723246B (zh) 一种数据处理的方法、装置和存储介质
CN118211434B (zh) 天然气管网瞬态仿真数值计算方法、存储介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant