一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计方法及装置与流程

本发明涉及电力系统规划运行，并且更具体地，涉及一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计方法及装置。

背景技术：

1、在新型电力系统加速演进的当下，电网规划已从传统的源随荷动模式转变为源网荷储协同互动的复杂巨系统工程。这一转变对底层计算平台的通用计算引擎提出了苛刻要求。然而，当前主流的计算引擎架构在面对超大规模、高维度、多场景的电网规划需求时，暴露出三大结构性矛盾，严重制约了规划决策的效率与精度。

2、1）算法封闭性与业务多样性之间的矛盾

3、现有计算平台多采用“烟囱式”架构，算法内核与应用界面深度耦合，导致引擎缺乏通用性。一方面，针对特定规划场景开发的算法往往被封装为独立的黑盒软件，彼此间数据格式不兼容，接口标准不统一。另一方面，随着新能源接入比例的提升，规划业务需求呈现出碎片化、动态化的特征，现有引擎难以快速响应新算法的集成需求。这种封闭性导致每当引入新的优化算法或调整规划模型时，往往需要对整个平台进行重构，开发周期长、维护成本高，无法满足电网规划“算法即服务”的敏捷化需求。

4、2）计算串行化与数据海量化之间的矛盾

5、随着电网量测终端的全面部署，规划所需的数据规模呈指数级增长，涵盖了从秒级动态响应到年际负荷演变的多时间尺度信息。然而，传统计算引擎普遍采用基于单线程或粗粒度并行的串行计算模式，其计算效率受限于冯·诺依曼瓶颈。在处理千万节点级的跨区域电网规划问题时，这种串行化架构导致雅可比矩阵求解、蒙特卡洛模拟等核心计算模块的耗时急剧增加，往往需要数小时甚至数天才能完成一次完整的规划方案迭代。这种低效的计算能力与海量数据实时分析的需求形成尖锐对立，使得规划人员难以在有限的时间窗口内完成多方案比选与风险评估，严重影响了规划决策的时效性。

6、3）精度刚性化与系统不确定性之间的矛盾

7、新型电力系统的显著特征是源荷双侧的强不确定性，风光出力的波动性、负荷行为的随机性以及市场机制的复杂性，使得规划模型必须具备动态调整精度的能力。但当前的通用计算引擎大多采用固定的数值精度与刚性的求解策略，在面对不同置信水平的规划场景时表现出明显的适应性缺陷。例如，在进行概率性规划时，引擎若采用统一的双精度浮点运算，不仅会造成不必要的计算资源浪费，还可能因过度拟合而导致数值病态；反之，若降低精度以追求速度，则可能在关键断面的潮流计算中产生累积误差，导致规划方案偏离安全边界。这种精度与效率难以兼顾的刚性化特征，使得现有引擎无法在保证计算精度的前提下，实现对不确定环境下多维风险的有效量化与快速响应。

8、综上，现有技术中存在的算法封闭性与业务多样性之间的矛盾、计算串行化与数据海量化之间的矛盾以及精度刚性化与系统不确定性之间的矛盾。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计方法及装置。

2、根据本发明的一个方面，提供了一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计方法，包括：

3、构建分层解耦的微内核架构，将计算引擎划分为基础内核层、算法插件层和接口适配层；

4、构建基于稀疏特性的高效并行计算中间件，中间件包括稀疏结构感知与存储重构、基于图论的任务划分与负载重排序、分层并行因子化与求解器封装、增量更新与断点续算机制；

5、构建多精度混合计算与自适应步长控制机制，包括多精度混合计算的步骤分解和自适应步长控制的步骤分解；

6、构建异构计算资源的统一调度与卸载机制，包括异构资源画像与统一抽象、任务特征解析与匹配度建模、基于强化学习的智能卸载决策以及细粒度资源切分与通信优化；

7、构建容错恢复与增量式计算机制，包括状态快照与检查点持久化、血缘回溯与任务重调度、秩1修正与拓扑增量更新以及幂等性保障与exactly-once语义。

8、可选地，分层解耦的微内核架构具体为：

9、基础内核层，负责核心资源调度、任务生命周期管理及数据缓存，不包含任何电力计算逻辑；

10、算法插件层，将不同电力计算功能封装为独立的动态链接库，通过统一的插件注册与加载接口实现算法插件的运行时动态识别与加载；

11、接口适配层，提供标准化的数据交换格式解析器，用于屏蔽底层数据模型的异构性。

12、可选地，基于稀疏特性的高效并行计算中间件中：

13、稀疏结构感知与存储重构包括：动态格式转换和填充元预测；其中动态格式转换根据计算阶段的不同需求在压缩稀疏行格式、压缩稀疏列格式及坐标格式之间自动切换；填充元预测在执行数值分解前进行静态符号分析，通过模拟消去过程预测分解中产生的填充元，并基于预测结果进行内存预分配；

14、基于图论的任务划分与负载重排序包括：最优消去序确定和超节点聚类与分区；其中最优消去序确定采用启发式算法对矩阵行或列进行重排序以最小化分解过程中的填充元数量；超节点聚类与分区利用图分区工具将重排序后的消去树划分为多个独立的子树或超节点，每个超节点内部包含可并行的稠密块运算，超节点之间通过稀疏边界进行通信；

15、分层并行因子化与求解器封装包括：符号分析与数值分解解耦，以及多米诺递推并行策略；其中符号分析与数值分解解耦采用符号分析—数值分解—求解三阶段流程，符号分析仅执行一次以确定非零元结构与任务依赖图，在迭代求解过程中复用符号分析的结果；多米诺递推并行策略基于消去树执行多米诺递推策略求解方程，将前代、规格化与回代过程解耦，通过双共享内存模型优化辗转稀疏矩阵乘法，并利用线程束同步机制处理不规则访存；

16、增量更新与断点续算机制包括：秩1修正和检查点与状态恢复；其中秩1修正当电网拓扑发生局部变更时识别变更元素对应的矩阵秩1修正量，利用sherman-morrison公式在已有分解因子的基础上快速修正l、d、u矩阵；检查点与状态恢复周期性地将矩阵分解因子、迭代残差及中间向量持久化存储，在故障发生时从最近的检查点恢复计算。

17、可选地，多精度混合计算与自适应步长控制机制中：

18、多精度混合计算的步骤分解包括：精度需求分析与关键路径识别、混合精度策略选择、数据类型分配与变量管理、数值稳定性保障措施；

19、自适应步长控制的步骤分解包括：误差估计机制建立、步长调整策略设计、动态步长执行流程、特殊场景处理和性能监控与调优。

20、可选地，精度需求分析与关键路径识别包括数值敏感性分析和关键操作识别；

21、混合精度策略选择包括层级混合精度、操作级混合精度和动态混合精度；

22、数据类型分配与变量管理包括变量类型标注和自动类型转换机制；

23、数值稳定性保障措施包括损失缩放、梯度截断与归一化以及高精度累积；

24、误差估计机制建立包括嵌入式方法、残差分析和后验误差估计；

25、步长调整策略设计包括误差反馈控制、步长上下限约束和平滑调整机制；

26、动态步长执行流程包括初始化步长、每步计算与误差评估以及步长更新与迭代，其中步长更新与迭代中，若局部误差

ε

n满足精度误差，则接受解，更新时间与状态，计算下一步建议步长，

h

n+1

=h

n

ּּ•min（max

f

actor（ε/ε

n

）

1/（p+1）

），其中

p为方法阶数，

ε

n为局部误差，ε为目标误差容限，

h

n

ּּ为第n步的步长；若不满足，则拒绝步长，缩小

h

n并重复计算；

27、特殊场景处理包括刚性系统处理、优化算法中的自适应步长和柯西变异跳出机制；

28、性能监控与调优包括步长轨迹分析和效率-精度权衡评估。

29、可选地，异构计算资源的统一调度与卸载机制中：

30、异构资源画像与统一抽象包括多维状态感知、拓扑图谱构建和统一资源抽象层；

31、任务特征解析与匹配度建模包括计算密集度判别和构建匹配度矩阵；

32、基于强化学习的智能卸载决策包括状态向量构造、多目标奖励函数和动态卸载执行；

33、细粒度资源切分与通信优化包括弹性编排、通信隐藏与协同放置以及结果回传与闭环。

34、可选地，计算密集度判别中计算密集程度指标

dcs的表达式为：

35、

36、式中，  为计算量，  为数据量；

37、多目标奖励函数的表达式为：

38、

39、式中，  为端到端延迟，  为整机功耗，  为热点惩戒项，、、为权重系数。

40、可选地，容错恢复与增量式计算机制中：

41、状态快照与检查点持久化包括异步屏障同步、增量状态转储和双盘镜像写入；

42、血缘回溯与任务重调度包括血缘图谱构建、窄依赖与宽依赖判别以及推测执行防御；

43、秩1修正与拓扑增量更新包括变更捕获与差异提取、sherman-morrison公式应用和前向变更模式，其中sherman-morrison 公式应用是利用已有分解因子，通过公式 直接修正逆矩阵或 ldu 因子表，其中a是一个n阶可逆矩阵，u和v是n维列向量；

44、幂等性保障与exactly-once语义包括事务性状态提交、幂等写入设计和barrier协调机制。

45、根据本发明的另一个方面，提供了一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计装置，包括：

46、第一构建模块，用于构建分层解耦的微内核架构，将计算引擎划分为基础内核层、算法插件层和接口适配层；

47、第二构建模块，用于构建基于稀疏特性的高效并行计算中间件，中间件包括稀疏结构感知与存储重构、基于图论的任务划分与负载重排序、分层并行因子化与求解器封装、增量更新与断点续算机制；

48、第三构建模块，用于构建多精度混合计算与自适应步长控制机制，包括多精度混合计算的步骤分解和自适应步长控制的步骤分解；

49、第四构建模块，用于构建异构计算资源的统一调度与卸载机制，包括异构资源画像与统一抽象、任务特征解析与匹配度建模、基于强化学习的智能卸载决策以及细粒度资源切分与通信优化；

50、第五构建模块，用于构建容错恢复与增量式计算机制，包括状态快照与检查点持久化、血缘回溯与任务重调度、秩1修正与拓扑增量更新以及幂等性保障与exactly-once语义。

51、根据本发明的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储介质存储有计算机程序，计算机程序用于执行本发明上述任一方面所述的方法。

52、根据本发明的又一个方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；所述处理器，用于从所述存储器中读取所述可执行指令，并执行所述指令以实现本发明上述任一方面所述的方法。

53、从而，本发明提出一种电网规划高效计算平台通用计算引擎设计方法，包括分层解耦的微内核架构、基于稀疏特性的高效并行计算中间件、多精度混合计算与自适应步长控制、异构计算资源的统一调度与卸载、容错恢复与增量式计算机制。具备高性能、高可扩展、高可靠性的能力，实现接口统一、模型动态加载、算力弹性分配、任务隔离，支撑同一仿真任务多模型协同计算，适配新型电力系统源网荷储多元协同的复杂场景，降低算法集成与功能扩展成本，提升电网规划计算效率与精准度。