[發明專利]基于社區和結構洞聯合分析的大電網分割方法、存儲介質

有效

• 申請號: 201710779778.0
• 申請日: 2017-09-01
• 公開（公告）號: CN107491621B
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 鄒海發;莊玉林;張翔;王震;羅祥樟;陳延杰
• 申請（專利權）人: 廈門億力吉奧信息科技有限公司;國家電網公司;國網信息通信產業集團有限公司;國網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所 44275
• 代理人: 張明

本發明提供基于電網社區和結構洞聯合分析的大電網分割方法、存儲介質，方法包括：依據電網拓撲結構圖，得到對應的鄰接矩陣A和度矩陣D；依據公式L＝D^?1A?I，計算得到隨機游走的正則化拉普拉斯矩陣L；依據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；依據特征指標矩陣的特征值得到結構洞節點。本發明考慮電網社區和結構洞節點之間的拓撲關系，先獲取并移除/分配結構洞節點后，獲取良構的節點社區，保證電網分割的有效性和準確性。

技術領域

本發明涉及電網信息化領域，具體說的是基于社區和結構洞聯合分析的大電網分割方法、存儲介質。

背景技術

電能是現代工業文明的基礎。隨著全球經濟實力的發展，對電能的需求越為強烈，接入電網的設備也越多，構建能源互聯網已成為電力供應的發展趨勢。在大型互聯電網的構建的背景下，電網有必要進行分區運行管理，所以對大型電網的合理規劃分區變得尤為重要。

傳統的電網分區或者基于行政區劃或電力企業管理區域，或者基于在電網中發現到的社團結構，對電網進行分割。前者缺乏理論依據，僅依靠工程項目經驗。而后者更多地考慮電網設備中的聚集節點。

根據復雜網絡分析方法，網絡中的關鍵節點有兩類，聚集節點和結構洞節點。聚集節點是社區內的重要節點，即社區的中心節點，而結構洞節點是連接不同社區的重要節點，即如果節點社區p中的節點vi存在屬于社區q的鄰居，則稱節點vi為結構洞節點，如圖1所示，圓圈內的兩個節點即結構洞節點。傳統的基于聚集節點的電網社區分析方法忽略了對結構洞節點的分析，導致難以在電網中發現良構的社區，使得電網中的關鍵線路發現及電網結構中的關鍵斷面尋找都不夠準確，影響了電網分割的有效性。

鑒于社區和結構洞的拓撲屬性，社區發現和結構洞發現經常是糾纏在一起的，若能先去除掉結構洞再檢測社區，則所發現社區的質量將得以提升。因此，有必要提出一種同時考慮這兩種任務的電網分割算法，以更好地檢測社區，并提升電網分割的準確度。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是：提供一種基于電網社區和結構洞聯合分析的大電網分割方法、存儲介質，能夠更好地檢測社區，并提高電網分割的準確度。

為了解決上述技術問題，本發明采用的技術方案為：

基于電網社區和結構洞聯合分析的大電網分割方法，包括：

依據電網拓撲結構圖，得到對應的鄰接矩陣A和度矩陣D；

依據公式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；

依據所述特征指標矩陣的特征值得到結構洞節點。

本發明提供的另一個技術方案為：

一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現以下步驟：

依據電網拓撲結構圖，得到對應的鄰接矩陣A和度矩陣D；

依據公式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；

依據所述特征指標矩陣的特征值得到結構洞節點。