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[發(fā)明專利]基于社區(qū)和結(jié)構(gòu)洞聯(lián)合分析的大電網(wǎng)分割方法、存儲介質(zhì)有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201710779778.0 申請日: 2017-09-01
公開(公告)號: CN107491621B 公開(公告)日: 2020-10-16
發(fā)明(設(shè)計)人: 鄒海發(fā);莊玉林;張翔;王震;羅祥樟;陳延杰 申請(專利權(quán))人: 廈門億力吉奧信息科技有限公司;國家電網(wǎng)公司;國網(wǎng)信息通信產(chǎn)業(yè)集團有限公司;國網(wǎng)信通億力科技有限責任公司
主分類號: G06F30/20 分類號: G06F30/20;G06F17/16;G06K9/62;G06Q50/06
代理公司: 深圳市博銳專利事務(wù)所 44275 代理人: 張明
地址: 361000 福建省廈門*** 國省代碼: 福建;35
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 基于 社區(qū) 結(jié)構(gòu) 聯(lián)合 分析 電網(wǎng) 分割 方法 存儲 介質(zhì)
【權(quán)利要求書】:

1.基于電網(wǎng)社區(qū)和結(jié)構(gòu)洞聯(lián)合分析的大電網(wǎng)分割方法,其特征在于,包括:

依據(jù)電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖,得到對應(yīng)的鄰接矩陣A和度矩陣D;

依據(jù)公式L=D-1A-I,代入所述鄰接矩陣A和度矩陣D計算得到隨機游走的正則化拉普拉斯矩陣L,所述I為單位矩陣;

依據(jù)所述隨機游走的正則化拉普拉斯矩陣L進行迭代學習,獲得特征指標矩陣;

依據(jù)所述特征指標矩陣的特征值得到結(jié)構(gòu)洞節(jié)點;

依據(jù)所述結(jié)構(gòu)洞節(jié)點進行電網(wǎng)分割;

所述依據(jù)所述隨機游走的正則化拉普拉斯矩陣L進行迭代學習,獲得特征指標矩陣,具體為:

S01:設(shè)F為所述電網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)圖對應(yīng)的表示節(jié)點與社區(qū)從屬概率的n行m列的特征指標矩陣;

S02:設(shè)隨機初始化后的矩陣F為Ft,t為迭代次數(shù);

S03:將0賦值給t,得到F0

S04:隨機初始化一個n*m的矩陣W,令F0=W*((WT*W)0.5)-1,使F0TF0=Im,Im為m行m列單位矩陣;

S05:令Pt=L*Ft,令Qt=Diag(1/(2*(||Pti||22+0.001)0.5));其中,所述Diag為求對角矩陣,||Pti||2為Pti的2-范數(shù),L為隨機游走的正則化拉普拉斯矩陣;

S06:令Rt=(In-D-1A)TQt(In-D-1A),In為n行n列單位矩陣;

S07:求Rt對應(yīng)最小m個特征值的m個特征向量,并將其組成Ft+1

S08:采用冪迭代法求鄰接矩陣A的特征向量v,得到vi+1=Avi,當達到收斂后,基于公式得到對應(yīng)的特征值;其中,vj為特征向量v的第j個分量,λ為特征值;

S09:將t+1賦值給t;

S10:比較Ft和Ft+1,若不收斂,則返回執(zhí)行所述S05,直至收斂,得到特征值。

2.如權(quán)利要求1所述的基于電網(wǎng)社區(qū)和結(jié)構(gòu)洞聯(lián)合分析的大電網(wǎng)分割方法,其特征在于,所述依據(jù)所述結(jié)構(gòu)洞節(jié)點進行電網(wǎng)分割,包括:

移除所述特征指標矩陣中結(jié)構(gòu)洞節(jié)點;

對移除結(jié)構(gòu)洞節(jié)點后的特征指標矩陣進行PAM聚類,得到所述結(jié)構(gòu)洞節(jié)點的數(shù)量K。

3.如權(quán)利要求2所述的基于電網(wǎng)社區(qū)和結(jié)構(gòu)洞聯(lián)合分析的大電網(wǎng)分割方法,其特征在于,得到所述數(shù)量K之后,進一步包括:

依據(jù)結(jié)構(gòu)洞節(jié)點和各節(jié)點社區(qū)的關(guān)聯(lián)度數(shù),將各結(jié)構(gòu)洞節(jié)點分配給關(guān)聯(lián)度數(shù)最大的社區(qū),得到節(jié)點社區(qū);

依據(jù)所述節(jié)點社區(qū)對電網(wǎng)節(jié)點進行劃分。

4.如權(quán)利要求1所述的基于電網(wǎng)社區(qū)和結(jié)構(gòu)洞聯(lián)合分析的大電網(wǎng)分割方法,其特征在于,所述依據(jù)所述特征指標矩陣的特征值得到結(jié)構(gòu)洞節(jié)點,具體為:

S11:依據(jù)特征指標矩陣中各行的2-范數(shù)對每個節(jié)點進行排序,獲取前K個最小值,得到結(jié)構(gòu)洞節(jié)點。

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1、專利原文基于中國國家知識產(chǎn)權(quán)局專利說明書;

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