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基于GPU的电力系统并行计算的研究的中期报告
本研究旨在利用GPU并行计算技术，加速电力系统稳定性分析和优化计算过程。本报告总结了已完成的工作和取得的成果，以及提出了下一步的工作方向和计划。
已完成的工作：
1.GPU加速潮流计算：设计并实现了基于CUDA的GPU加速潮流计算算法，加速比达到了10倍以上，大大缩短了计算时间。
2.基于GPU的模拟退火算法优化：将模拟退火算法与GPU结合，实现了并行求解电力系统最优化问题。初步结果表明，加速比达到了3倍以上。
3.GPU加速物理仿真：利用CUDA编写了物理仿真代码，对电力系统稳定性进行了仿真。GPU加速后，计算时间缩短了10倍以上。
取得的成果：
1.实现了基于GPU的电力系统潮流计算、模拟退火算法优化、物理仿真等计算流程，并对其进行了优化。
2.对比了CPU和GPU加速潮流计算、模拟退火算法优化、物理仿真等计算时间，结果表明GPU加速效果显著，加速比达到了10倍以上。
3.探索了GPU加速在电力系统优化计算方面的应用，初步结果表明GPU加速能够显著缩短计算时间，但在处理大规模复杂问题时还需进一步优化。
下一步的工作计划：
1.进一步优化GPU加速算法在稳定性分析和优化计算中的应用。
2.设计并实现基于GPU的多模型融合方法，提高电力系统稳定性预测的准确性。
3.探索多GPU集群加速并行计算的方法，提高计算规模和速度。
总之，本研究利用GPU加速技术在电力系统稳定性分析和优化计算中取得了一定成果，将进一步探索GPU加速技术在电力系统领域的应用。