基于加速属性网络嵌入算法的电力系统社区探测方法和装置制造方法及图纸

本申请属于大电网运行与控制技术领域，涉及一种基于加速属性网络嵌入算法的电力系统社区探测方法和装置。首先建立电网各节点在拓扑空间、节点属性空间的关系模型及考虑节点属性及拓扑关系的联合嵌入表示学习模型，从电网的网络结构和节点属性方面保留节点的相似度，随后采用交替方向乘子法对模型进行求解，提取电网计及网络结构信息和电气量信息的低维度的向量表示，然后采用改进K

【技术实现步骤摘要】
基于加速属性网络嵌入算法的电力系统社区探测方法和装置


[0001]本申请属于大电网运行与控制
，涉及一种基于加速属性网络嵌入算法的电力系统社区探测方法和装置。

技术介绍

[0002]复杂网络的结构对网络性能和动态系统的行为特性有着重要的影响。社区结构是复杂网络中普遍存在的拓扑结构属性，社区反映网络中的个体行为的局部性特征以及不同个体相互之间的关联关系，同一社区内的节点之间的连接相对密集，而社区间的节点之间的连接相对稀疏，研究复杂网络中的社区对理解整个网络的结构和功能起到至关重要的作用。电力网络规模巨大、特性复杂，同样具有小世界网络和社区结构等复杂的网络特性。因此，从复杂的电力网络中找出其中存在的社区结构对于分析网络拓扑结构，理解电网网络特性、预测电网各部分元素间的交互关系及演化趋势、输电线路脆弱性评估、连锁故障分析、制定故障预案及故障后恢复等均具有重要意义。
[0003]社区探测是网络分析中最重要的和最基本的任务之一，主要是基于网络的拓扑结构信息，从网络中挖掘出其中存在的紧耦合的社区结构。近年来，研究者们已经提出了不少复杂网络的社本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于加速属性网络嵌入算法的电力系统社区探测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)从能量管理系统和同步相量测量装置获取电力系统的实时运行状态；(2)构建电网的初始特征集；(3)计算电网拓扑加权邻接矩阵W、电力系统节点属性矩阵M和电力系统节点属性的余弦相似度矩阵S；(4)分别建立电力系统各节点在拓扑空间关系模型J
w
和属性空间的关系模型J
S
，融合电力系统各节点在拓扑空间可属性空间的关系模型建立联合嵌入表示模型J，利用交替方向乘子法，求解该联合嵌入表示模型J，得到共识嵌入向量H，根据该共识嵌入向量H，得到融合电力系统各节点的拓扑信息以及节点属性信息的低维度的向量表示；(5)采用改进k
‑
means聚类算法进行聚类分析，得到电力系统社区探测结果。2.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述初始特征集包括：电网故障发生前的所有发电机的总有功出力和总无功出力、每个发电机节点的总有功出力和总无功出力、负荷节点的总有功负荷和总无功负荷、电网的总有功负荷和总无功负荷、电网的节点之间交流线路的有功功率和无功功率、电网的各母线电压的幅值和相角、电网中各发电机的最大功角差、含有暂态稳定状态信息的故障点以及故障点相邻节点的各发电机有功出力和无功出力、负荷节点的有功负荷和无功负荷、各母线电压的幅值和相角及交流线路开断特征，电网各节点的度数值。3.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述的电网中各节点属性矩阵M中每一个列向量代表电网中每个节点独立于电网拓扑结构的电气量特征，电气量特征分别为电网中注入节点的总有功功率、电网中注入节点的总无功功率、电网中各节点的电压幅值、电网中各节点的电压相角、发电机节点的总有功出力、发电机节点的总无功出力、电网中各节点的总有功负荷以及电网中各节点的总无功负荷、电网中各节点的节点度数。4.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述电网拓扑加权邻接矩阵W的表达式如下：其中，n为电力系统中的节点个数，w
ij
为W中的第i行、第j列的元素，i＝1,2,
…
，j＝1,2,
…
，L
re
表示考虑负荷波动和发电机出力的线路负载率，δ
ij
表示节点i和节点j之间的连接关系，当节点i和节点j之间有连接时δ
ij
＝1，当节点i和节点j之间无连接时δ
ij
＝0。5.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述中电力系统节点属性的余弦相似度矩阵S的表达式为：其中，第i行第j列元素表示所述节点属性矩阵M中各节点属性归一化后的
余弦相似度，和分别表示所述节点属性矩阵M的第i行和第j行归一化后的向量。6.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述电力系统各节点在拓扑空间关系模型J
w
和属性空间的关系模型J
S
分别为：分别为：分别为：其中，J为联合嵌入表示模型，w
ij
为电网网络拓扑加权邻接矩阵W中的第i行第j列元素，H表示融合电力系统各节点的拓扑信息以及节点属性信息的低维度的向量表示，H
T
表示H的转置矩阵，h
i
和h
j
表示共识嵌入矩阵H的第i行和第j行，表示弗洛伯尼范数，||
·
||2表示2范数，λ表示正则项系数，用于控制优化环节中参数调整敏感度。7.根据权利要求1的电力系统社区探测方法，其特征在于，所述改进k
‑
means聚类算法的改进包括：(1)根据Val(k)指标确定最大聚类个数k：Val(k)表示聚类中类内距离与类间距离的比值，具体计算公式入下：Val(k)表示聚类中类内距离与类间距离的比值，具体计算公式入下：Val(k)表示聚类中类内距离与类间距离的比值，具体计算公式入下：其中，k为聚类个数，v
i
表示每一类C
i
的中心，C
i
表示第i个聚类，v
j
表示每一类C
j
的中心，C
...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡伟，陈涛，吴迎霞，马坤，赵科，蒋望，史成钢，张同尊，古济铭，万朝辉，
申请(专利权)人：国网重庆市电力公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：