亿亿次网格优化 (ExaGO) 工具包：用于求解大规模电网优化问题的开源高性能软件包
系统与控制
2022-03-22 v1 分布式、并行与集群计算
系统与控制
最优化与控制
摘要
本文介绍了亿亿次网格优化 (ExaGO) 工具包，一个用于求解大规模交流最优潮流 (ACOPF) 问题的库，这些问题包含随机效应、安全约束和多周期约束。ExaGO 可在并行分布式内存平台上运行，包括图形处理单元 (GPU) 等大规模并行硬件加速器。我们介绍了 ExaGO 库的细节，包括其架构、公式、建模细节，以及其在若干优化应用中的性能。
引用
@article{arxiv.2203.10587,
title = {Exascale Grid Optimization (ExaGO) toolkit: An open-source high-performance package for solving large-scale grid optimization problems},
author = {Shrirang Abhyankar and Slaven Peles and Tamara Becejac and Jesse Holzer and Asher Mancinelli and Cameron Rutherford},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.10587},
year = {2022}
}
备注
9 pages, 16 figures