一种电网系统的关键节点识别方法技术方案

本发明专利技术提供了一种电网系统的关键节点识别方法，属于电网监测领域，包括：步骤1、构建电网系统模型；步骤2、采用聚集局部结构信息识别关键节点算法ALSI计算电网系统模型中节点的影响力，包括：通过邻居节点的度与邻居节点所在的层来计算邻居节点的贡献；通过节点自身的度与节点所在的层数来计算电网节点自身影响力；综合邻居节点的贡献和节点自身影响力，计算节点在网络中的影响力；步骤3、根据节点在网络中的影响力对关键节点进行识别。该方法提高了关键节点的识别能力；引入了节点与邻居节点之间的相似关系、邻居节点的Ks值与度，节点邻居贡献的加入可以使节点的检测更加有效；该算法简单，时间复杂度低，可以适用于规模较大的网络。网络。网络。

A key node identification method for power system

【技术实现步骤摘要】
一种电网系统的关键节点识别方法


[0001]本专利技术属于电网监测
，具体涉及一种电网系统的关键节点识别方法。

技术介绍

[0002]随着社会的发展，电网规模不断扩大，其复杂性也在不断增加，由于自身或外在的自然灾害、人为事故、网络安全等导致的电网故障时有发生，除个别国家出现的大规模停电之外，经常还会有一些局部的较小的停电发生。根据分析可知，停电往往由某一节点开始，然后逐渐扩大，而最终造成的危害与该节点在整个电网中的重要性相关，如果能够对节点的重要性进行识别，并采取相应的监控措施，则可以避免出现故障，或当故障出现时可以快速定位故障出现的位置进行处理，以减少损失，因此有效的关键节点识别方法对于提高电网系统的安全性与稳定性非常重要。
[0003]现有关键节点识别方法普遍存在简单的算法识别结果不准确，识别准确的算法过于复杂的问题。算法中如果考虑影响因素较多，如节点的全局结构、局部结构、自身属性等，则能准确的识别出网络中的关键节点，但是该类算法一般复杂度较高，运行时间过长，不适用于大型网络；如果考虑因素较少，则算法思想简单，运行时间短，能够较为快速的得出结果，但是准确性不高。
[0004]因此，如何准确快速地识别电网中的关键节点是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0005]为了克服上述现有技术存在的不足，本专利技术提供了一种电网系统的关键节点识别方法，解决现有方法中节点影响力识别不准确、复杂度过高而导致的运行时间过长等问题，提高电网系统节点识别效率与网络的安全性。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
[0007]一种电网系统的关键节点识别方法，包括以下步骤：
[0008]构建电网系统模型；
[0009]采用聚集局部结构信息识别关键节点算法ALSI计算电网系统模型中节点的影响力，包括：
[0010]通过邻居节点的度与邻居节点所在的层来计算邻居节点的贡献；
[0011]通过节点自身的度与节点所在的层数来计算电网节点自身影响力；
[0012]综合邻居节点的贡献和节点自身影响力，计算节点在网络中的影响力；
[0013]根据节点在网络中的影响力对关键节点进行识别。
[0014]优选地，所述电网系统模型G为：
[0015]G＝(V,E)
[0016]其中，V＝{v1,v2,...vn}是电网系统中所有节点的集合，E＝{e1,e2,...em}为电网节点之间的连边。
[0017]优选地，所述计算邻居节点的贡献，具体步骤为：
[0018]设电网节点vj为vi的邻居节点，vj对于vi的初始贡献值为Γ(vj)，该值根据vj的Ks值与其邻居节点的个数DC(vj)进行计算，计算公式如下：
[0019]Γ(vj)＝Ks(vj)*simjkd(vj,vi)+DC(vj)*Ks(vj)
[0020]其中，simjkd(vj,vi)为电网节点关联度，Ks(vj)为通过K
‑
shell算法计算出来的电网节点vj在整个网络中的层值；
[0021]同时根据vj与vi是否在同一层，分为以下三种情况；当Ks(vj)小于Ks(vi)，即当vj的Ks值比vi的Ks值小时，为了降低vj在vi影响力计算时的份量，则vj的贡献计算公式为：
[0022]I(vj)＝Γ(vj)/(maxKs+minKs)
[0023]当Ks(vj)大于Ks(vi)，即当vj的Ks值比vi的Ks值大时，为了增加vj在vi影响力计算时的份量，则vj的贡献计算公式为：
[0024]I(vj)＝Γ(vj)/(maxKs
‑
minKs)
[0025]当Ks(vj)等于Ks(vi)，即当vj与vi位于同一层时，vj的贡献计算公式为：
[0026]I(vj＝)Γ(vj)/maxKs
[0027]其中，Ks(vi)为通过K
‑
shell算法计算出来的电网节点vi在整个网络中的层值。
[0028]优选地，所述电网系统模型G中的最大Ks值、最小Ks值计算过程为：
[0029]给定网络G＝(V,E)中，经过Ks算法分解后，得出所有电网节点的Ks值，节点vi的Ks值为Ks(vi)，求其中的最大值maxKs与最小值minKs，其计算公式如下：
[0030]maxKs＝max(Ks(vi))
[0031]minKs＝min(Ks(vi))。
[0032]优选地，所述电网系统模型G中的电网节点关联度计算过程为：
[0033]电网节点vi和vj之间的关联度定义为它们的节点相似度，vi的邻节点集合为Ω(vi)，vj的邻节点集合为Ω(vj)，采用Jaccard相似系数作为节点的关联度，其值为Ω(vi)和Ω(vj)交集的大小与Ω(vi)和Ω(vj)并集的大小的比值；
[0034][0035]优选地，所述计算电网节点自身影响力，具体步骤为：
[0036]电网节点vi的自身影响力根据节点的邻居个数DC(vi)与节点所在的层数进行计算，其计算公式如下：
[0037]K(vi)＝DC(vi)+Ks(vi)/maxKs。
[0038]优选地，所述计算节点在网络中的影响力，具体步骤为：
[0039]将电网节点自身的影响力与邻居节点的贡献相结合，得到该节点在整个网络中的影响力，计算公式如下：
[0040][0041]在上式中，N(vi)为vi的邻居节点集合，maxDC为电网系统中所有电网节点度的最大值。
[0042]优选地，所述根据节点在网络中的影响力对关键节点进行识别，具体为：根据每个节点在网络中的影响力值识别网络中的关键节点，影响力值大的节点的影响力大于影响力值小的节点的影响力。
[0043]本专利技术提供的电网系统的关键节点识别方法具有以下有益效果：
[0044]本专利技术提出一种用于检测电网系统节点影响力大小的方法(ALSI)，在Ks值的基础上引入了节点的度，解决了K
‑
shell算法粗粒化的缺点，提高了关键节点的识别能力；引入了节点与邻居节点之间的相似关系、邻居节点的Ks值与度，节点邻居贡献的加入可以使节点的检测更加有效；该算法简单，时间复杂度低，可以适用于规模较大的网络。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术实施例及其设计方案，下面将对本实施例所需的附图作简单地介绍。下面描述中的附图仅仅是本专利技术的部分实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1为本专利技术实施例1的电网系统的关键节点识别方法的流程图；
[0047]图2为电力系统网络模型；
[0048]图3为各方法在电网网络上与SIR模型比较得出的Kendallτ值。
具体实施方式
[0049]为了使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案并能予以实施，下面结合附图和具体实施例对本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电网系统的关键节点识别方法，其特征在于，包括以下步骤：构建电网系统模型；采用聚集局部结构信息识别关键节点算法ALSI计算电网系统模型中节点的影响力，包括：通过邻居节点的度与邻居节点所在的层来计算邻居节点的贡献；通过节点自身的度与节点所在的层数来计算电网节点自身影响力；综合邻居节点的贡献和节点自身影响力，计算节点在网络中的影响力；根据节点在网络中的影响力对关键节点进行识别。2.根据权利要求1所述的电网系统的关键节点识别方法，其特征在于，所述电网系统模型G为：G＝(V,E)其中，V＝{v1,v2,...vn}是电网系统中所有节点的集合，E＝{e1,e2,...em}为电网节点之间的连边。3.根据权利要求2所述的电网系统的关键节点识别方法，其特征在于，所述计算邻居节点的贡献，具体步骤为：设电网节点vj为vi的邻居节点，vj对于vi的初始贡献值为Γ(vj)，该值根据vj的Ks值与其邻居节点的个数DC(vj)进行计算，计算公式如下：Γ(vj)＝Ks(vj)*simjkd(vj,vi)+DC(vj)*Ks(vj)其中，simjkd(vj,vi)为电网节点关联度，Ks(vj)为通过K
‑
shell算法计算出来的电网节点vj在整个网络中的层值；同时根据vj与vi是否在同一层，分为以下三种情况；当Ks(vj)小于Ks(vi)，即当vj的Ks值比vi的Ks值小时，为了降低vj在vi影响力计算时的份量，则vj的贡献计算公式为：I(vj)＝Γ(vj)/(max Ks+min Ks)当Ks(vj)大于Ks(vi)，即当vj的Ks值比vi的Ks值大时，为了增加vj在vi影响力计算时的份量，则vj的贡献计算公式为：I(vj)＝Γ(vj)/(max Ks
‑
min Ks)当Ks(vj)等于Ks(vi)，即当vj与vi位于同一层时，vj的贡献计算公式为：I(vj＝)Γ(vj...

【专利技术属性】
技术研发人员：王飞飞，谢丽明，孙泽军，王冠，
申请(专利权)人：平顶山学院，
类型：发明
国别省市：