[发明专利]基于快速密度聚类的电力通信网节点重要性评估方法在审

专利信息
申请号: 201610255447.2 申请日: 2016-04-22
公开(公告)号: CN105721228A 公开(公告)日: 2016-06-29
发明(设计)人: 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
主分类号: H04L12/24 分类号: H04L12/24;H04L12/26;G06Q50/06
代理公司: 郑州知己知识产权代理有限公司 41132 代理人: 王瑞丽
地址: 450052 河南省郑州市二*** 国省代码: 河南;41
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摘要:
搜索关键词: 基于 快速 密度 电力 通信网 节点 重要性 评估 方法
【说明书】:

技术领域

发明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。

背景技术

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,本发明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,本发明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,本发明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, 本发明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,验证了本发明方法在电力通信网中的实用性。

发明内容

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,本发明 利用网络带宽和距离作为评价加权,本发明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。

本发明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。

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