基于种子-扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法技术

本发明专利技术公开了一种基于种子

【技术实现步骤摘要】
基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法


[0001]本专利技术涉及电网图谱全局比对
，具体的说是一种基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法。

技术介绍

[0002]电力网络是由一个庞大复杂系统构成的物理网络，具有稳定性和开放性。在电力网络中，发电厂、铁塔、变电站、用电设备都是节点，而连接这些节点的输配电线路就是边，这种拓扑结构，正好可以很适用图数据库来存储、描述和建模。
[0003]对于现实中同一个客观的物理电力网络，在不同的应用场景系统中，由于应用需求不同，采用的数据模型不同，数据实体的表达方式不同，同源物理电力网络而不同应用场景的电网图谱之间的拓扑结构存在着难以直观发现的差异。大型电力企业应用和数据是绑在一起的，客观存在“应用绑架数据”问题，形成了多个信息孤岛和信息烟囱，导致各个职能部门和业务流程之间要实现协同非常困难。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了克服现有技术存在的不足之处，提出一种基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法，以期能通过多系统的电网图谱间拓扑结构自动比对，发现全局的唯一精确的最大公共子图，从而能开展控制系统、信息系统电网拓扑差异自动比对、设备名称自动对应，以推进系统贯通、业务关联。
[0005]本专利技术为达到上述专利技术目的，采用如下技术方案：
[0006]本专利技术一种基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法的特点在于，是按如下步骤进行：
[0007]步骤1、根据电网图谱的节点标签构建图谱间节点的相似性得分函数：
[0008]步骤1.1、将同源物理电力网络下的任意两个业务系统所对应的数字电力网络中的所有母线单元作为节点，母线单元间存在电力连接的线路作为边，从而得到两个电网图谱；设置母线单元的标签为元器件的类别；
[0009]将两个电网图谱分别转换为第一无向图G＝G(U,E)和第二无向图H＝H(V,F)，其中，U和V分别表示第一电网图谱G和第二电网图谱H中的母线单元集合，E和F分别表示第一电网图谱G和第二电网图谱H中的母线单元间的输电线路集合；
[0010]步骤1.2、根据电网图谱的自同构和节点的度，将两个无向图一起划分出Δ个轨道，并利用式(1)计算第一电网图谱G中的任一母线单元节点u∈U、第二电网图谱H中的任一母线单元节点v∈V在第i个轨道处的距离D
i
(u,v)：
[0011][0012]式(1)中，u
i
、v
i
表示母线单元节点u、v触碰到第i个轨道的次数，w
i
表示第i个轨道
的权重，并由式(2)得到：
[0013][0014]式(2)中，O
i
表示第i个轨道受自身和其他轨道影响的数量；
[0015]步骤1.3、利用式(3)计算母线单元节点u、v间的整体距离D(u,v)∈[0,1]：
[0016][0017]式(3)中，当D(u,v)＝0时，表示母线单元节点u和v的标签相同；
[0018]步骤1.4、利用式(4)计算母线单元节点u、v间的标签相似性S(u,v)：
[0019]S(u,v)＝1
‑
D(u,v)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)
[0020]步骤1.5、利用式(5)构建母线单元节点u、v间的相似性得分C(u,v)：
[0021][0022]式(5)中，deg(u)、deg(v)分别表示母线单元节点u、v相连的节点数，即为度；max_deg(G)、max_deg(H)分别代表第一电网图谱G、第二电网图谱H中母线单元节点的度的最大值，参数α∈[0,1]是平衡母线单元节点的标签相似性和度的比重；
[0023]步骤2、种子节点筛选：
[0024]步骤2.1、根据式(5)计算第一电网图谱G和第二电网图谱H中所有节点间的相似性得分，并构成得分矩阵C；
[0025]步骤2.2、根据第一电网图谱G、第二电网图谱H内节点间的连接关系，利用Jerarca聚类算法对第一电网图谱G、第二电网图谱H的所有母线单元节点进行聚类，得到聚类后的各个节点集合并作为电网图谱G、H中的各个功能模块，并相应存入集合Z1、Z2中；
[0026]步骤2.3、对于Z1中任意第k个功能模块cl
k
、Z2中任意第j个功能模块cl
j
所构成的模块对(cl
k
,cl
j
)，根据相似性得分矩阵c，利用匈牙利算法对所述模块对(cl
k
,cl
j
)中的每两个母线单元节点之间进行比对，从而得到所述模块对(cl
k
,cl
j
)中各个母线单元的节点对集合M
H
；
[0027]根据式(6)计算所述模块对(cl
k
,cl
j
)的相似性得分矩阵simcl(cl
k
,cl
j
)，从而得到电网图谱G、H中两两功能模块之间的相似性得分并形成最终的矩阵sim
cl
：
[0028][0029]式(6)中，(a,b)表示节点对集合M
H
中的节点对，C(a,b)是利用式(5)计算第i个功能模块cl
i
中母线单元节点a和第j个功能模块cl
j
中母线单元节点b的相似性得分；
[0030]步骤2.3、根据模块对相似性得分矩阵sim
cl
，利用匈牙利算法对第一电网图谱G和第二电网图谱H中各个功能模块间进行比对，得到模块对集合M
cl
，依据M
cl
中每对模块对的各节点对的相似性得分值分布的第三、第四分位数，筛选出前四分之一的母线单元节点对作为种子节点对，从而由所有的种子节点对形成初始的比对集合M
s
；
[0031]步骤3、基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱全局比对，发现图谱间的最大公共子图：
[0032]步骤3.1、根据式(7)计算种子节点对集合M
s
中任意一个种子节点对(u
s
,v
s
)的邻居节点间u
s
′
,v
s
′
)的结构相似性得分Score
stru
(u
s
′
,v
s
′
)：
[0033]Score
stru
(u
s
′
,v
s
′
)＝|{(u
s
,v
s
)|(u
s
,v
s
)∈M}|
ꢀꢀ
(7)
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于种子
‑
扩展启发式搜索的电网图谱最大公共子图发现方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、根据电网图谱的节点标签构建图谱间节点的相似性得分函数：步骤1.1、将同源物理电力网络下的任意两个业务系统所对应的数字电力网络中的所有母线单元作为节点，母线单元间存在电力连接的线路作为边，从而得到两个电网图谱；设置母线单元的标签为元器件的类别；将两个电网图谱分别转换为第一无向图G＝G(U，E)和第二无向图H＝H(V，F)，其中，U和V分别表示第一电网图谱G和第二电网图谱H中的母线单元集合，E和F分别表示第一电网图谱G和第二电网图谱H中的母线单元间的输电线路集合；步骤1.2、根据电网图谱的自同构和节点的度，将两个无向图一起划分出Δ个轨道，并利用式(1)计算第一电网图谱G中的任一母线单元节点u∈U、第二电网图谱H中的任一母线单元节点v∈V在第i个轨道处的距离D
i
(u，v)：式(1)中，u
i
、v
i
表示母线单元节点u、v触碰到第i个轨道的次数，w
i
表示第i个轨道的权重，并由式(2)得到：式(2)中，O
i
表示第i个轨道受自身和其他轨道影响的数量；步骤1.3、利用式(3)计算母线单元节点u、v间的整体距离D(u，v)∈[0，1]：式(3)中，当D(u，v)＝0时，表示母线单元节点u和v的标签相同；步骤1.4、利用式(4)计算母线单元节点u、v间的标签相似性S(u，v)：S(u，v)＝1
‑
D(u，v)
ꢀꢀꢀꢀ
(4)步骤1.5、利用式(5)构建母线单元节点u、v间的相似性得分C(u，v)：式(5)中，deg(u)、deg(v)分别表示母线单元节点u、v相连的节点数，即为度；max_deg(G)、max_deg(H)分别代表第一电网图谱G、第二电网图谱H中母线单元节点的度的最大值，参数α∈[0，1]是平衡母线单元节点的标签相似性和度的比重；步骤2、种子节点筛选：步骤2.1、根据式(5)计算第一电网图谱G和第二电网图谱H中所有节点间的相似性得分，并构成得分矩阵C；步骤2.2、根据第一电网图谱G、第二电网图谱H内节点间的连接关系，利用Jerarca聚类算法对第一电网图谱G、第二电网图谱H的所有母线单元节点进行聚类，得到聚类后的各个节点集合并作为电网图谱G、H中的各个功能模块，并相应存入集合Z1、Z2中；
步骤2.3、对于Z1中任意第k个功能模块cl
k
、Z2中任意第j个功能模块cl
j
所构成的模块对(cl
k
，cl
j
)，根据相似性得分矩阵C，利用匈牙利算法对所述模块对(cl
k
，cl
j
)中的每两个母线单元节点之间进行比对，从而得到所述模块对(cl
k
，cl
j
)中各个母线单元的节点对集合M
H
；根据式(6)计算所述模块对(cl
k
，cl
j
)的相似性得分矩阵sim
cl
(cl
k
，cl
j
)，从而得到电网图谱G、H中两两功能模块之间的相似性得分并形成最终的矩阵sim
cl
：式(6)中，(a，b)表示节点对集合M
...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖家锴，钱洋，熊迎秋，陈锡祥，王安宁，韩学民，肖楠，王鑫，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：