[發明專利]基于快速密度聚類的電力通信網節點重要性評估方法

在審

• 申請號: 201610255447.2
• 申請日: 2016-04-22
• 公開（公告）號: CN105721228A
• 公開（公告）日: 2016-06-29
• 發明（設計）人: 張海寧;許長清;鄭征;狄立;吳軍波;李宗;郝建國
• 申請（專利權）人: 國網河南省電力公司經濟技術研究院
• 主分類號: H04L12/24
• 分類號: H04L12/24;H04L12/26;G06Q50/06
• 代理公司: 鄭州知己知識產權代理有限公司 41132
• 代理人: 王瑞麗

技術領域

本發明涉及電力系統的自動化技術，具體涉及電力通信網節點重要性評 估的快速客觀評估方法。

背景技術

電力通信網是專門為電力行業服務的專用網絡，由電廠、變電站以及各 級電力系統相互通訊傳輸系統組成，目前已經成為電網的重要組成部分。由 于電力系統的不斷發展壯大，電力通信網承載的業務量也變得越來越多，增 長速度驚人。隨著電力通信網絡規模的不斷擴大，電力通信網的安全性、可 靠性研究也變得越來越重要。而電力通信網中的重要節點在很大程度上決定 了電力通信網的穩定性和安全性，對重要節點的重點維護和管理成為電力通 信網的一個重要任務。因此，如何在復雜的電力通信網中尋找到關鍵節點成 為電力通信網研究的一個重要問題。

電力通信網中的重要節點決定了網絡的穩定性和安全性，電力通信網中 節點的重要性表明了該節點在可能的故障情況下對網絡性能的影響，使用定 量的方法來對網絡節點進行評估已經成為電力通信網研究的熱點。目前國內 外現有對電力通信網節點的重要性評估主要存在下面一些方法：1)利用節點 的度作為節點重要性的指標。該方法中某節點的連接的邊越多，那么該節點 的重要性就越大。2)基于節點刪除的評價。該方法通過刪除某個節點，看網 絡的連通性的變化來分析節點的重要性。3)基于節點的介數的評價，如果該 節點的介數越大那么該節點越重要。4)通過節點緊密度來對節點進行評價， 緊密度越大則節點的重要性越強。目前的電力通信網節點重要性評估主要采 用以上幾種方法，但是以上的方法都具有一些缺陷：以節點的度作為評價指 標存在一定的片面性，例如橋節點的度雖然不大，但重要性卻很強；基于節 點刪除的方式中如果刪除的是末梢節點，那么就不能實現節點重要性的客觀 評估；介數和緊密度體現的是節點對于全局的影響。節點介數定義為網絡中 所有最短路徑中經過該節點的路徑的數目占最短路徑總數的比例。緊密度指 標C用于刻畫網絡中的節點通過網絡到達其他節點的難易程度。介數和緊密 度沒有體現出該節點對局域網絡的影響，因此基于節點的介數和緊密度的方 法的評估不能全面反映節點的重要性。而節點度的指標能夠刻畫節點對局部 網絡的影響。因此，本發明中綜合利用節點的度、介數和緊密度作為節點重 要性的評價指標。

目前有關電力通信網節點重要性評估的工作基本上都是以單一連接權值 為主，將距離和帶寬都考慮進評估模型的還沒有。而且以往的電力通信網的 節點重要性評估往往只利用單個的評價指標，而沒有有效的綜合多種評價指 標，并且很多方法只針對網絡結構本身，而忽略了網絡的連接權重。

針對目前電力通信網評估存在的各種問題，本發明利用網絡帶寬和距離 作為加權，通過多種評價指標的綜合來對節點的重要性進行評估。由于采用 多指標的方式進行節點重要性的評估分類，并且這種分類是一種無監督的分 類。目前針對電力通信網節點重要性評估的無監督分類主要為K-means方 法。K-means方法為無監督分類中的主要傳統方法，但是因為該方法基于距 離，故結果是圓形的聚類形狀并不能很好的對復雜特征的融合進行分類。針 對該問題，本發明采用了一種叫做快速密度聚類的方法，該方法發表在2014 年的《science》期刊上，該方法不僅利用距離作為分類的度量，還利用密度 作為分類的指標，有效解決了K-means方法的不足。在加權網絡的基礎上， 本發明基于快速密度聚類的方法，采用節點度、節點緊密度以及節點的介數 作為評價指標，對電力通信網的節點重要性進行評估。利用某省的實際電網 通信數據進行檢驗，驗證了本發明方法在電力通信網中的實用性。

發明內容

基于以上的背景，針對目前電力通信網評估存在的各種問題，本發明 利用網絡帶寬和距離作為評價加權，本發明基于快速密度聚類的方法，采用 節點度、節點緊密度以及節點的介數作為評價指標，對電力通信網節點的重 要性進行評估，可以有效快速地確定電力通信網節點的重要性。

本發明提供了一種基于快速密度聚類的電力通信網節點重要性評估方 法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1)根據待評估電力通信網絡建立有權網絡數據模型；統計網絡帶 寬和距離，將距離和帶寬的權值進行歸一化整合，采用網絡帶寬和距離作為 評價加權；

步驟2)計算節點度，計算節點緊密度，計算節點介數，將計算得到的 數據歸一化；

步驟3)歸一化的數據輸入到快速密度聚類算法中，分析計算得出電力 通信網的節點的重要性結果。