[发明专利]一种通信网络级联故障中节点识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种通信网络级联故障中节点识别方法，其特征在于，包括：

构建通信网络的拓扑结构，所述拓扑结构包括多个节点；

提取所述拓扑结构中节点的级联故障度量，其中，所述级联故障度量用于表征所述节点引起的级联故障的规模，所述级联故障度量包括以下至少一种：介数中心性、接近中心性、度中心性；

利用故障传播模型确定所述节点的重要程度量，所述重要程度量用于衡量所述节点在所述通信网络中预计引起级联故障的重要程度；

对所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量进行相关性分析，确定多个所述节点中的至少一个关键节点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建通信网络的拓扑结构，包括：

基于所述通信网络的最短路径传递信息的特征，构建所述拓扑结构，其中，所述通信网络的最短路径传递信息的特征包括无标度网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述无标度网络包括：

定义G＝(V，E)为一个包含N个节点的所述通信网络，其中V表示节点的集合，E表示边的集合；

所述无标度网络初始由包含给定节点数m₀的小连通图组成；

所述无标度网络初始的增长过程包括引入新节点n_i并连接到m个现有节点，m是默认值；

利用公式(1)确定所述无标度网络初始的优先连接性；

通过计算所述通信网络中所有节点的连接概率Π(n_j)，选择所述连接概率满足预设阈值的节点与所述n_i相连，其中，所述Π(n_j)是所述n_i与节点n_j连接概率，k_j是所述n_j的度；表示所述无标度网络中包含的边的个数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述重要程度量包括以下至少一种：级联故障规模SoCF、故障参与率FoP。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述故障传播模型包括基于最短路径的负载重分配模型的故障传播模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量进行相关性分析，包括：

采用肯德尔秩相关系数量化相关性的方式，对所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量进行相关性分析。

7.一种通信网络级联故障中节点识别装置，其特征在于，包括：

建设模块，用于构建通信网络的拓扑结构，所述拓扑结构包括多个节点；

获取模块，用于提取所述拓扑结构中节点的级联故障度量，其中，所述级联故障度量用于表征所述节点引起的级联故障的规模，所述级联故障度量包括以下至少一种：介数中心性、接近中心性、度中心性；

处理模块，用于利用故障传播模型确定所述节点的重要程度量，所述重要程度量用于衡量所述节点在所述通信网络中预计引起级联故障的重要程度；

识别模块，用于根据所述节点的重要程度量和所述节点的级联故障度量，确定多个所述节点中的至少一个关键节点。

8.一种通信网络级联故障中节点识别设备，其特征在于，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；

所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如权利要求1-6任意一项所述的通信网络级联故障中节点识别方法。

9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任意一项所述的通信网络级联故障中节点识别方法。