文献综述（或调研报告）：
（1）GPU在电力系统中的应用
GPU已经被应用于诸如电力系统潮流的并行计算以及暂态稳定分析中，相关研究也逐步走向成熟化。
文献[1]提出了一种应用CUDA的并行潮流改进算法。该方法对牛顿法进行合理简化，将修正量计算部分定义为内核函数，在GPU端由多线程执行，其余逻辑则在CPU端完成。为基于GPU的电力系统并行潮流计算的研究提供了一种可行思路。
文献[2]充分利用共轭梯度法的内在并行性使用GPU进行加速，并提出基于CPU和GPU混合架构的直流潮流CG法和交流潮流PQ-CG法，相比于CPU平台获得了显著的性能提升。
文献[3]提出了一种基于GPU的暂态稳定双层并行算法。该算法中第一层将交直流系统解耦，分别在CPU和GPU端执行计算，第二层运用基于GPU的直流系统时间并行流水线算法，实现了对多个积分时步的同步求解，同时使用多个block模拟多条流水线以增大矩阵规模，大大提高了GPU利用率。
文献[4]提出了一种基于GPU的采用隐形梯度法的机电暂态仿真细粒度并行算法。该算法在求解线性方程组的过程中采用了在right-looking基础上的LU并行分解，将每个矩阵元素计算任务分配到单个线程中，实现了细粒度的并行计算。但是如何减少数据通信时间以及网络的合理划分还需进一步研究。
近年来，许多高校及研究机构开始对用GPU加速电力系统的状态估计计算进行深入研究。
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