基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法技术

本发明专利技术涉及一种基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法，属于电力通信系统领域，该方法包括如下步骤：根据待评估电力通信网络建立有权网络数据模型；统计网络带宽和距离，将距离和带宽的权值进行归一化整合，采用网络带宽和距离作为评价加权；计算节点度，计算节点紧密度，计算节点介数，将计算得到的数据归一化；归一化的数据输入到快速密度聚类算法中，分析计算得出电力通信网的节点的重要性结果。相对于现有的电力通信网节点重要性评估方法往往只利用单个的评价指标，或者采用无监督的分类的综合指标评价，存在很多不足。本发明专利技术基于快速聚类的电力通信网节点的重要性评估方法可以有效快速确定电力通信网的节点重要性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统的自动化技术，具体涉及电力通信网节点重要性评估的快速客观评估方法。
技术介绍
电力通信网是专门为电力行业服务的专用网络，由电厂、变电站以及各级电力系统相互通讯传输系统组成，目前已经成为电网的重要组成部分。由于电力系统的不断发展壮大，电力通信网承载的业务量也变得越来越多，增长速度惊人。随着电力通信网络规模的不断扩大，电力通信网的安全性、可靠性研究也变得越来越重要。而电力通信网中的重要节点在很大程度上决定了电力通信网的稳定性和安全性，对重要节点的重点维护和管理成为电力通信网的一个重要任务。因此，如何在复杂的电力通信网中寻找到关键节点成为电力通信网研究的一个重要问题。电力通信网中的重要节点决定了网络的稳定性和安全性，电力通信网中节点的重要性表明了该节点在可能的故障情况下对网络性能的影响，使用定量的方法来对网络节点进行评估已经成为电力通信网研究的热点。目前国内外现有对电力通信网节点的重要性评估主要存在下面一些方法：1)利用节点的度作为节点重要性的指标。该方法中某节点的连接的边越多，那么该节点的重要性就越大。2)基于节点删除的评价。该方法通过删除某个节点，看网络的连通性的变化来分析节点的重要性。3)基于节点的介数的评价，如果该节点的介数越大那么该节点越重要。4)通过节点紧密度来对节点进行评价，紧密度越大则节点的重要性越强。目前的电力通信网节点重要性评估主要采用以上几种方法，但是以上的方法都具有一些缺陷：以节点的度作为评价指标存在一定的片面性，例如桥节点的度虽然不大，但重要性却很强；基于节点删除的方式中如果删除的是末梢节点，那么就不能实现节点重要性的客观评估；介数和紧密度体现的是节点对于全局的影响。节点介数定义为网络中所有最短路径中经过该节点的路径的数目占最短路径总数的比例。紧密度指标C用于刻画网络中的节点通过网络到达其他节点的难易程度。介数和紧密度没有体现出该节点对局域网络的影响，因此基于节点的介数和紧密度的方法的评估不能全面反映节点的重要性。而节点度的指标能够刻画节点对局部网络的影响。因此，本专利技术中综合利用节点的度、介数和紧密度作为节点重要性的评价指标。目前有关电力通信网节点重要性评估的工作基本上都是以单一连接权值为主，将距离和带宽都考虑进评估模型的还没有。而且以往的电力通信网的节点重要性评估往往只利用单个的评价指标，而没有有效的综合多种评价指标，并且很多方法只针对网络结构本身，而忽略了网络的连接权重。针对目前电力通信网评估存在的各种问题，本专利技术利用网络带宽和距离作为加权，通过多种评价指标的综合来对节点的重要性进行评估。由于采用多指标的方式进行节点重要性的评估分类，并且这种分类是一种无监督的分类。目前针对电力通信网节点重要性评估的无监督分类主要为K-means方法。K-means方法为无监督分类中的主要传统方法，但是因为该方法基于距离，故结果是圆形的聚类形状并不能很好的对复杂特征的融合进行分类。针对该问题，本专利技术采用了一种叫做快速密度聚类的方法，该方法发表在2014年的《science》期刊上，该方法不仅利用距离作为分类的度量，还利用密度作为分类的指标，有效解决了K-means方法的不足。在加权网络的基础上，本专利技术基于快速密度聚类的方法，采用节点度、节点紧密度以及节点的介数作为评价指标，对电力通信网的节点重要性进行评估。利用某省的实际电网通信数据进行检验，验证了本专利技术方法在电力通信网中的实用性。
技术实现思路
基于以上的背景，针对目前电力通信网评估存在的各种问题，本专利技术利用网络带宽和距离作为评价加权，本专利技术基于快速密度聚类的方法，采用节点度、节点紧密度以及节点的介数作为评价指标，对电力通信网节点的重要性进行评估，可以有效快速地确定电力通信网节点的重要性。本专利技术提供了一种基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)根据待评估电力通信网络建立有权网络数据模型；统计网络带宽和距离，将距离和带宽的权值进行归一化整合，采用网络带宽和距离作为评价加权；步骤2)计算节点度，计算节点紧密度，计算节点介数，将计算得到的数据归一化；步骤3)归一化的数据输入到快速密度聚类算法中，分析计算得出电力通信网的节点的重要性结果。其中，优选的综合节点度、节点紧密度和节点介数三种评价指标评估电力通信网的节点的重要性；距离和带宽的权值各为50％；快速密度聚类算法利用距离和密度作为分类指标；数据点的平均邻居数为数据集中点总数的值优选为1-2％。任意数据点i的局部密度ρi定义为： ρ i = Σ j χ ( d i j - d c ) ]]>点i到具有更高局部密度点的距离δi定义为: δ i = min j : ρ j > ρ i ( d i j ) . ]]>所述快速密度聚类算法中具有相对较高ρi和相对较高δi的点可被认为是类簇中心，类簇中心找到后，剩余的每个点被归属到它的有更高密度的最近邻所属类簇。类簇分配只需一步即可完成，不像其它算法要对目标函数进行迭代优化。快速密度聚类算法计算电力通信网节点的步骤包括：步骤1)输入归一化的节点度、节点紧密度和节点介数，计算节点的局部密度ρ；步骤2)计算节到具有更高密度点的距离δ；步骤3)选择ρ·δ较大的值作为类簇中心；步骤4)剩余的每个点被归属到它的有更高密度的最近邻所属类簇，从而给出节点重要性的分类。优选的，选择ρ·δ值最大的四个点作为类簇中心。快速密度聚类算法使一种简洁优美的聚类算法，可以识别各种形状的类簇，并且其超参数很容易确定。本专利技术将快速本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1)根据待评估电力通信网络建立有权网络数据模型；统计网络带宽和距离，将距离和带宽的权值进行归一化整合，采用网络带宽和距离作为评价加权；步骤2)计算节点度，计算节点紧密度，计算节点介数，将计算得到的数据归一化；步骤3)归一化的数据输入到快速密度聚类算法中，分析计算得出电力通信网的节点的重要性结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法，其特征在
于，包括如下步骤：
步骤1)根据待评估电力通信网络建立有权网络数据模型；统计网络带
宽和距离，将距离和带宽的权值进行归一化整合，采用网络带宽和距离作为
评价加权；
步骤2)计算节点度，计算节点紧密度，计算节点介数，将计算得到的
数据归一化；
步骤3)归一化的数据输入到快速密度聚类算法中，分析计算得出电力
通信网的节点的重要性结果。
2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于：综合节点度、节点紧
密度和节点介数三种评价指标评估电力通信网的节点的重要性。
3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于：所述距离和带宽的权
值各为50％。
4.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于：所述快速密度聚类算
法利用距离和密度作为分类指标。
5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于：所述快速密度聚类选
择规则为：使得数据点的平均邻居数是数据集中点总数的1-2％。
6.根据权利要求5所述的评估方法，其特征在于：
任意数据点i的局部密度ρi定义为：
ρ i = Σ j χ ( d i ...

【专利技术属性】
技术研发人员：张海宁，许长清，郑征，狄立，吴军波，李宗，郝建国，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：河南;41