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鲁晓帆

作品数:8 被引量:57H指数:4
供职机构:西南交通大学电气工程学院更多>>
发文基金:教育部“新世纪优秀人才支持计划”国家自然科学基金四川省杰出青年科技基金更多>>
相关领域:电气工程更多>>

文献类型

  • 4篇期刊文章
  • 2篇专利
  • 1篇学位论文
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇电气工程

主题

  • 6篇电力
  • 6篇电力系统
  • 5篇小波
  • 3篇电力系统稳定
  • 3篇电力系统稳定...
  • 3篇多核
  • 3篇系统稳定
  • 3篇小波包
  • 3篇参数优化
  • 3篇OPENMP
  • 2篇单机
  • 2篇单机系统
  • 2篇多核并行
  • 2篇优化算法
  • 2篇数据压缩
  • 2篇子群
  • 2篇谐波
  • 2篇谐波分析
  • 2篇粒子群
  • 2篇粒子群优化

机构

  • 8篇西南交通大学

作者

  • 8篇鲁晓帆
  • 4篇刘志刚
  • 4篇吴峰
  • 3篇陈维荣
  • 2篇李奇
  • 1篇周登登
  • 1篇韩志伟
  • 1篇郑永康

传媒

  • 2篇电力自动化设...
  • 2篇电力系统保护...

年份

  • 1篇2013
  • 3篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
多核系统的小波包并行算法及其在电力系统数据压缩中的应用被引量:5
2013年
利用多核并行技术,使用Pthreads与OpenMP并行编程环境在单机双核平台上开发小波包并行算法。通过分析串行算法潜在并行性,基于Pthreads将小波包分解数据分组并分配给不同的线程,由线程并行处理;根据小波包重构对象不同,重构过程实现并行处理近似重构与细节重构。基于OpenMP适当分解循环体,得出小波包嵌套与非嵌套并行算法,并将这些算法应用于电力系统海量数据压缩。与串行小波包算法的耗时比较表明,并行算法的速度可以达到接近串行算法的2倍,显著提高了小波包在电力系统应用中的计算速度及电力系统数据压缩效率。
鲁晓帆刘志刚吴峰
关键词:OPENMP小波包数据压缩电力系统数据处理
基于OpenMP的小波和小波包多核并行计算方法
本发明公开了一种基于OpenMP的小波和小波包多核并行计算方法,首先利用IntelParallel Amplifier找出小波与小波包串行应用程序的热点部分,即耗时最为严重的代码段。通过分析热点的潜在并行性,对卷积计算与...
刘志刚鲁晓帆
文献传递
并行小波高速计算研究及其在电力系统中的应用
电力系统规模的不断扩大和网络结构的日趋复杂,使得大规模电力系统中的各种研究计算都可能需要更超大规模的计算量。而电力系统重要分析工具一一小波变换因其计算复杂程度高,速度慢、耗时严重等原因,而不能在电力系统实际工程领域发挥其...
鲁晓帆
关键词:OPENMP
基于粒子群优化算法的PSS参数优化
粒子群算法(PSO-ω)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。基于单机无穷大系统模型,通过采用PSO-ω算法对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,以抑制低频振荡。该方法是以最优控制...
吴峰陈维荣李奇鲁晓帆
关键词:电力系统稳定器单机系统参数优化ITAE准则
文献传递
基于Pthreads的小波和小波包多核并行计算方法
本发明公开了一种基于Pthreads的小波和小波包多核并行计算方法。它首先利用IntelParallel Amplifier找出小波与小波包串行应用程序的热点部分,即耗时最为严重的代码段。通过分析这些关键点的潜在并行性,...
刘志刚鲁晓帆
文献传递
电力系统稳定器参数优化的研究被引量:13
2010年
电力系统稳定器(PSS)的性能受其参数影响很大,如何对其参数进行协调优化是一个值得深入研究的问题。基于单机无穷大系统和4机2区域系统模型,通过采用SFPSO算法对电力系统稳定器进行参数的协调优化,以抑制低频振荡。随机聚焦粒子群算法SFPSO(Stochastic focusing particle swarm optimization)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的改进粒子群算法(PSO)。通过仿真测试以及不同算法优化结果的对比,结果表明,利用该方法设计的PSS,在不同的干扰下都具有良好的性能,对系统的稳定性提升有较大帮助。
吴峰鲁晓帆陈维荣郑永康
关键词:电力系统稳定器单机无穷大系统参数优化
基于CUDA的高速并行小波算法及其在电力系统谐波分析中的应用被引量:21
2010年
针对小波分解计算速度慢、实际工程应用少的问题,采用图形处理器(GPU)作为计算平台,提出一种基于计算统一设备架构(CUDA)的细粒度高速并行小波分解算法。通过分析小波Mallat算法的并行性,并考虑GPU单个处理单元计算能力相对较弱的特点及CUDA的多层式存储器结构、多层式线程组织结构和单指令流多线程流(SIMT)体系结构,采用数据分组及轻量级线程任务分解的方式,提出了适合CUDA程序设计模型的高速并行小波分解算法,并将其用于电力系统谐波分析。实验证明,该算法相对于CPU串行小波分解和Matlab engine小波分解的计算耗时,最高可分别达到26倍和65倍的速度提升,且算法具有线性加速能力。
韩志伟刘志刚鲁晓帆周登登
关键词:电力系统计算统一设备架构图形处理器谐波分析
基于粒子群优化算法的PSS参数优化被引量:18
2009年
粒子群算法(PSO-ω)是一种应用于连续空间的、具有较好的全局搜索能力和寻优速度的群体智能优化算法。基于单机无穷大系统模型,通过采用PSO-ω算法对电力系统稳定器(PSS)进行参数优化,以抑制低频振荡。该方法是以最优控制原理为基础,综合考虑PSS与励磁系统的性能,将PSS参数优化协调转化为带有不等式约束的优化问题,控制目标为系统输出按照最小误差跟踪给定值的能力(ITAE准则)。用Matlab软件进行仿真,结果表明,利用该方法设计的PSS,它的稳定性有了较大的提高。
吴峰陈维荣李奇鲁晓帆
关键词:电力系统稳定器单机系统参数优化ITAE准则
共1页<1>
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