在“双碳”目标、能源数字化与电力自动化深度融合的背景下，传统电力系统正经历由“控制驱动”向“智能驱动”的范式转变。这种变革不仅体现在算法模型的升级，还根植于底层算力支撑架构的剧烈演进。电力系统中海量时序数据、极高的实时响应要求，以及复杂的多场景部署需求，使得高性能并行计算成为关键支柱，尤其以GPU为代表的异构计算平台已逐步渗透进电力系统的数据处理、异常检测与仿真分析全流程。与此同时，随着“智算中心”与“算力网络”成为国家新型基础设施的重要组成部分，电力行业亟需构建符合多元场景的调度体系与并行处理能力，才能支撑起未来以预测预警为核心的自适应调控逻辑。
电力系统中的并行计算
电力系统本质上是一个高时效、高风险、强耦合的复杂系统，尤其在输变电环节，对数据采集与处理的“实时性”与“精准性”要求极高。传统CPU串行处理方式在应对大规模多源数据时已日益乏力，导致以下技术瓶颈日趋凸显：
数据吞吐压力剧增：随着智慧电表、遥感终端等感知设备的泛在部署，电力系统数据增长呈现爆发态势，尤其是秒级/毫秒级时序采样频率对传统数据平台提出挑战。
异常检测任务复杂化：现代电力系统异常不仅包括频率波动、电压突变等物理故障，还延伸到异常行为模式的识别（如谐波干扰、数据漂移），对检测算法实时性与准确性形成双重考验。
仿真模型对精度与效率双高要求：如电力热态过程建模、水冷散热仿真、电网动态响应等应用，均需高精度+高频率的模拟验证。
在此背景下，引入GPU并行计算技术，构建面向特定电力任务的高度并行架构，是破除“算力瓶颈”的重要方向。
并行框架与异构调度的融合演进
当前电力系统中主要融合了以下三类GPU并行技术路径：
1. 电力异常检测的GPU并行实现
借助GPU的并行计算能力，对大规模时序电力数据进行加速处理成为主流方案。其关键在于将数据预处理、特征提取、分类识别等步骤进行CUDA级的线程映射，通过流处理架构实现场景级推理速度提升，显著缩短检测延迟，满足在线预警需求。
2. 多GPU架构下的格子型模拟方法
如格子Boltzmann方法（LBM）在三维电力热力模型中的应用，通过空间网格的并行映射与边界条件的异步更新策略，可在多GPU拓扑中实现负载均衡，解决单卡瓶颈问题。该类方法在风电叶片热负荷仿真、电缆冷却过程建模中已展现良好扩展性。
3. 面向智算平台的统一调度体系
面对GPU资源碎片化与共享冲突问题，研究聚焦于构建智能资源管理器，实现任务的预约式调度、负载感知调度与QoS约束机制。例如在智算云平台部署中，可根据电力任务的优先级、计算负载等动态分配GPU资源，避免“算力荒”与“资源冷启动”。
电力行业的智能算力平台构建实践
为了推动GPU并行计算在电力系统中落地，多地开始部署面向行业场景的“电力智算平台”，其关键特征包括：
软硬协同的调度层：实现资源隔离与共享，支持异构GPU芯片（如A100与国产昇腾）的统一调度，适配不同的任务精度要求。
支持多模型并行的推理引擎：针对故障识别、能耗预测等多类模型统一调度，提升资源利用率与吞吐能力。
与云边协同结构深度融合：通过边缘GPU节点进行初步特征提取与过滤，结合中心节点进行模型优化与训练，形成高效的任务协同体系。
此类平台已在配电异常检测、负荷预测与电力调度仿真等应用场景中逐步部署，形成算力即服务（CaaS）化趋势。
智算融合下的泛在电力智能体演化
展望未来，电力系统将逐步向“泛在感知-实时计算-自适应调控”的智能体结构演进，GPU并行计算将在以下三个方向继续拓展：
边云智算协同深化：边缘GPU将不再仅作为数据处理节点，更将内嵌简化模型，实现现场自学习与实时调控，为远端智算平台减负。
算力弹性调度平台普及：随着GPU资源虚拟化与智能调度算法成熟，电力行业将全面引入“算力共享池”，实现跨任务、跨平台的资源弹性调度。
自适应智能体演进为核心趋势：未来，电力系统每个子模块都将成为具备自学习、自适应能力的“智能算力单元”，通过GPU并行计算保障其实时决策能力。
参考文献
[1] 刘可, 李洋, 崔焕生. 基于GPU并行的电力时序数据异常检测研究[J]. 电力系统保护与控制, 2023, 51(13): 82–90.
[2] 高航, 李晓峰. 多GPU平台上三维格子Boltzmann方法的并行化实现[J]. 计算机应用研究, 2024, 41(2): 515–520.
[3] 徐帆, 张子涵. 智算云发展及关键技术探析[J]. 信息技术, 2024(10): 123–128
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