一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法技术

本发明专利技术公开了一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法，包括：1.构建源电力网络和目标电力网络包含节点信息和路径信息的无权、无向图；2.基于构建的电力网络节点相似度函数为源电力网络和目标电力网络建立映射关系；3.基于k

【技术实现步骤摘要】
一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法


[0001]本专利技术涉及图网络匹配
，具体的说是一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法。

技术介绍

[0002]随着信息与通信技术的蓬勃发展，人类社会步入了大数据时代，海量的数据信息将人与各项事务连接起来，且在实际中，许多的信息数据都可以被抽象为图的拓扑结构数据，从而将实际问题转化为图结构计算问题。
[0003]电力网络的拓扑结构，就是将电力通过的断路器等开关设备将母线、发电机、同步电动机、负荷点等元件相联系，抽象成与其样式无关的一个个节点，而把连接这些节点的电力线路抽象成线，进而以拓扑图的形式来表示这些节点之间的关系。而随着用电户各种数据的参与，电力网络已不再是传统意义上的单一的传输功能，而是增加了多种社会元素。然而在电力系统中，由于电力系统各部门所负责的职能不同，且现有的配电专业的数据模型各自独立、难以共享，所以各自构建的电力网络图也不尽相同，容易对部门间的交流合作产生阻碍影响。随着电力业务系统的信息化建设的快速发展，面向电网规划、设备管理、故障诊断等业务的高性能电网拓扑分析业务需求越来越多，对数据标准的统一、数据资源的统一存储、数据资源的快速访问等需求也越来越迫切。

技术实现思路

[0004]本专利技术为了克服现有技术存在同源网络不同形态匹配技术不足的问题，提出一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法，以期通过对各个部门的电力网络图之间进行拓扑结构比对匹配，能提高跨业务的电力网络图分析效率，并在子网络匹配的基础上为跨业务数据补全提供支持，提升配电网拓扑架构在电力行业中各专业的可识别能力。
[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分治策略的电力网络拓扑比对方法的特点在于，是按如下步骤进行：
[0007]步骤1、将源电力网络G1的无权、无向图记为G1(V1,E1)，将目标电力网络G2的无权、无向图记为G2(V2,E2)；其中，表示G1的节点集合；的节点集合；表示G2的节点集合，表示G1中第x个节点，表示G2中第y个节点，n表示G1的节点总数，m表示G2的节点总数；E1和E2分别表示G1和G2的路径集合；G1和G2中的每个节点各自对应若干个特征标签；
[0008]步骤2、建立源电力网络G1和目标电力网络G2间的映射关系：
[0009]步骤2.1、利用式(1)构建G1中第x个节点对G2中第y个节点的节点相似度函数
[0010][0011]式(1)中，表示第x个节点和第y个节点具有相同特征标签的数量，表示节点的特征标签的总数；
[0012]步骤2.2、利用式(2)计算第x个节点和第y个节点的节点同源性
[0013][0014]式(2)中，表示G2中第y个节点对G1中第x个节点的节点相似度函数；
[0015]步骤2.3、利用式(3)判断G1中第x个节点与G2中第y个节点是否存在映射关系若表示G1中第x个节点与G2中第y个节点存在映射关系；若表示第x个节点与第y个节点不存在映射关系；从而构建n行和m列的映射矩阵P，用于表示G1的节点与G2的节点之间的映射关系；
[0016][0017]式(3)中，Δ表示阈值；
[0018]步骤3、基于k
‑
hop邻域概念对源电力网络图G1(V1，E1)和目标电力网络图G2(V2，E2)进行邻域子图划分：
[0019]步骤3.1、给定参数k；
[0020]通过深度优先的方式遍历G1(V1，E1)和G2(V2，E2)，并使用JUNG框架的双组分聚类器分别提取G1(V1，E1)中路径在k跳之内的k
‑
hop邻域子图集合H1＝{C
i
(L
i
，O
i
)|1≤i≤l}以及G2(V2，E2)中路径在k跳之内的k
‑
hop邻域子图集合H2＝{Z
j
(W
j
，Q
j
)|1≤j≤w}，其中，C
i
(L
i
，O
i
)表示G1(V1，E1)中第i个k
‑
hop邻域子图，L
i
表示第i个k
‑
hop邻域子图的节点集合，O
i
表示第i个k
‑
hop邻域子图的路径集合，l表示G1(V1，E1)中提取出的k
‑
hop邻域子图的总数，Z
j
(W
j
，Q
j
)表示G2(V2，E2)中第j个k
‑
hop邻域子图，W
j
表示第j个k
‑
hop邻域子图的节点集合，Q
j
表示第j个k
‑
hop邻域子图的路径集合，w表示G2(V2，E2)中提取出的k
‑
hop邻域子图的总数，且
[0021]步骤3.2、根据映射矩阵P从G2(V2，E2)的节点集合V2中获取与第x个节点的映射关系为1的匹配节点集；
[0022]从H2中获取所述匹配节点集中每个匹配节点对应的k
‑
hop邻域子图，从而构建G2(V2，E2)中与第x个节点相关的k
‑
hop邻域子图集合
[0023]步骤4、将邻域子图集合H1中包含第x个节点的任意第r个k
‑
hop邻域子图记为C
r，x
(L
r，x
，O
r，x
)；其中，L
r，x
表示邻域子图C
r，x
(L
r，x
，O
r，x
)的节点集合，O
r，x
表示邻域子图C
r，x
(L
r，x
，O
r，x
)的路径集合；
[0024]将邻域子图集合中与C
r，x
(L
r，x
，O
r，x
)对应的邻域子图记为Z
r
′
，x
(W
r
′
，x
，
Q
r
′
，x
)；其中，W
r
′
，x
表示邻域子图Z
r
′
，x
(W
r
′
，x
，Q
r
′
，x
)的节点集合，Q
r
′
，x
表示邻域子图Z
r
′
，x
(W
r
′
，x
，Q
r
′
，x
)的路径集合；
[0025]步骤4.1、计算直积图G
r，x，r
′
(V
r，x，r
′
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法，其特征在于，是按如下步骤进行：步骤1、将源电力网络G1的无权、无向图记为G1(V1,E1)，将目标电力网络G2的无权、无向图记为G2(V2,E2)；其中，表示G1的节点集合；的节点集合；表示G2的节点集合，表示G1中第x个节点，表示G2中第y个节点，n表示G1的节点总数，m表示G2的节点总数；E1和E2分别表示G1和G2的路径集合；G1和G2中的每个节点各自对应若干个特征标签；步骤2、建立源电力网络G1和目标电力网络G2间的映射关系：步骤2.1、利用式(1)构建G1中第x个节点对G2中第y个节点的节点相似度函数的节点相似度函数式(1)中，表示第x个节点和第y个节点具有相同特征标签的数量，表示节点的特征标签的总数；步骤2.2、利用式(2)计算第x个节点和第y个节点的节点同源性的节点同源性式(2)中，表示G2中第y个节点对G1中第x个节点的节点相似度函数；步骤2.3、利用式(3)判断G1中第x个节点与G2中第y个节点是否存在映射关系若表示G1中第x个节点与G2中第y个节点存在映射关系；若表示第x个节点与第y个节点不存在映射关系；从而构建n行和m列的映射矩阵P，用于表示G1的节点与G2的节点之间的映射关系；式(3)中，Δ表示阈值；步骤3、基于k
‑
hop邻域概念对源电力网络图G1(V1,E1)和目标电力网络图G2(V2,E2)进行邻域子图划分：步骤3.1、给定参数k；通过深度优先的方式遍历G1(V1,E1)和G2(V2,E2)，并使用JUNG框架的双组分聚类器分别提取G1(V1,E1)中路径在k跳之内的k
‑
hop邻域子图集合H1＝{C
i
(L
i
,O
i
)|1≤i≤l}以及G2(V2,E2)中路径在k跳之内的k
‑
hop邻域子图集合H2＝{Z
j
(W
j
,Q
j
)|1≤j≤w}，其中，C
i
(L
i
,O
i
)表示G1(V1,E1)中第i个k
‑
hop邻域子图，L
i
表示第i个k
‑
hop邻域子图的节点集合，O
i
表示第i个k
‑
hop邻域子图的路径集合，l表示G1(V1,E1)中提取出的k
‑
hop邻域子图的总数，Z
j
(W
j
,Q
j
)表示
G2(V2,E2)中第j个k
‑
hop邻域子图，W
j
表示第j个k
‑
hop邻域子图的节点集合，Q
j
表示第j个k
‑
hop邻域子图的路径集合，w表示G2(V2,E2)中提取出的k
‑
hop邻域子图的总数，且步骤3.2、根据映射矩阵P从G2(V2,E2)的节点集合V2中获取与第x个节点的映射关系为1的匹配节点集；从H2中获取所述匹配节点集中每个匹配节点对应的k
‑
hop邻域子图，从而构建G2(V2,E2)中与第x个节点相关的k
‑
hop邻域子图集合步骤4、将邻域子图集合H1中包含第x个节点的任意第r个k
‑
hop邻域子图记为C
r,x
(L
r,x
,O
r,x
)；其中，L
r,x
表示邻域子图C
r,x
(L
r,x
,O
r,x
)的节点集合，O
r,x
表示邻域子图C
r,x
(L
r,x
,O
r,x
)的路径集合；将邻域子图集合中与C
r,x
(L
r,x
,O
r,x
)对应的邻域子图记为Z
r',x
(W
r',x
,Q
r',x
)；其中，W
r',x
表示邻域子图Z
r',x
(W
r',x
...

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