基于网络生长点的加权局域世界电力网络演化模型*

以变电站选址与定容为出发点,在局域世界电力网络演化模型的基础上,该文将重心选址法和随机选址法结合应用到网络生长点的选取中,提出了一种基于网络生长点的加权局域世界电力网络演化模型。对新模型的节点度分布和权重分布分析表明新模型可以得到幂律分布的度分布和具有幂律尾的节点权重分布。通过仿真,证实了重心法和随机法以不同的概率选取网络生长点时,节点度分布曲线仍然表现出一定的无标度特性,并且此概率的变化只是在度分布曲线尾部对度分布有影响;随着重心法因素的加强,部分节点随着网络生长时间的增长,节点权重越来越大,节点权重分布曲线的尾部畸变,不服从平均分布。     

基于加权网络模型的电网连锁故障分析

本文基于复杂网络理论提出了一种评估电网发生连锁故障的新方法,运用复杂网络理论来分析电网有助于从电网架构上研究连锁故障.首先,以输电线路和变压器的阻抗模值为边权构建了电网加权拓扑模型,并给出评价电网中心性的指标;其次,基于线路断开瞬间线路传输功率优先分配到邻近线路的原则,提出评估电网发生连锁故障的阈值模型;最后,以IEEE 118节点系统为例,通过计算反映其中心性的指标值,找出了IEEE 118节点系统的中心节点,验证了加权拓扑模型在反映节点中心性方面优于无权拓扑模型,与实际网路也更接近.在此基础上,针对四种攻击网络的典型模式,运用阈值模型计算该系统发生连锁故障的临界阈值,揭示了电网发生连锁故障的机理.     

合作网络局域世界演化模型

根据合作网络中实际合作的局域性特性及项目度对网络的影响,提出一种合作网络局域世界演化模型(CoLW模型)。该模型以完全图为基础层次化构造局域世界,且以项目为基本单元进行网络规模的增长。CoLW模型的节点度服从幂律分布,具有较大的平均聚集系数且网络规模对其影响较小,接近真实合作网络。实验结果表明,CoLW模型可以较好地刻画真实合作网络的拓扑结构与统计特性。     

基于循环谱的多循环频率加权合作频谱检测

在接入主用户授权频段之前,认知用户需要检测该频段是否处于空闲状态,以免干扰主用户通信.利用主用户信号和噪声的不同谱相关特性,研究了基于循环谱的频谱检测方法.将主用户非零循环频率上的接收信号循环谱幅度作为检测统计量,给出了判决准则和检测方法.利用主用户信号在不同循环频率下不同程度的循环平稳特征,多个循环频率之间通过加权迭代合作来提高检测结果的可信度;并通过蒙特卡罗仿真方法验证该方法的可行性.仿真结果表明:加权迭代合作可有效实现频谱检测,且检测性能优于等权合作检测;通过合理选择信号采样点数、循环频率个数、迭代次数进行合作检测既可有效提高检测概率,又能保证检测灵敏度.     

基于弱连接理论的GitHub网络的分形特征分析

研究者发现许多真实网络中存在分形特征,并广泛认为网络的异配性导致了分形性。因此,具有同配性的社交网络的分形特征很少被研究。针对开源合作平台中存在许多大型项目的开发者之间未必有实际的合作关系的现象,引入了边的权重来移除弱连接的边。通过重整化群分析,发现GitHub网络在移除弱连接的边之后,其网络结构从小世界变化为分形网络。此外,对网络的Pearson相关系数和邻居相关度进行分析后,发现网络具有很强的同配性,验证了之前对分形起源的理论分析。     

承载有限的加权网络模型及其鲁棒性分析

在BBV模型的基础上提出了一个具有有限承载能力(即节点强度S和边权W均有限)的加权网络演化模型--LLBBV模型.理论分析和数值仿真均表明,这个模型生成的网络的节点度分布、强度分布和边权分布均具有幂律分布的特征,幂律指数不随S和W变化而变化,而且在蓄意攻击而引发的相继故障中,LLBBV模型比BBV模型的表现更好,其鲁棒性更强.     

基于局域世界的加权演化网社团结构

研究基于局域世界的科研合作加权网络的演化时间步长、文章的合作人数及社会网络中考虑亲密关系与否对演化网络社团结构的影响。结果表明,演化网络的Q值不随时间的增长而增加,而是存在一个最优演化时间,使Q达到最大值,随着Q值的增长,网络的社团结构更加明显。将实证科研合作网络与仿真网络进行对比,发现两者的社团结构具有极其相似的特征。     

基于数据融合的加权合作频谱感知技术

提出一种采用动态加权合作和感知方法,并对认知用户在不同平均信噪比情况下所检测的主用户性能进行了分析。仿真结果表明:加权合作感知不仅克服了目前合作感知方法的一些不足,其检测性能也优于目前的合作感知方法。     

开源社区中已有开发者的合作行为分析

理解开发者的合作行为是促进开源社区协作开发的关键一步。已有文献主要对社区成员的加入与迁移展开研究,而对社区中已有开发者之间的实际合作行为关注甚少。主要从开发者的交互关系与个人技能两个角度出发,探析社区已有开发者如何建立新合作以及哪些因素影响他们的合作。应用Sourceforge.net平台公开的数据进行实验,结果表明不同的开发者的偏好合作模式不同,拓扑距离上的优势(“朋友的朋友”关系)对开发者间首次合作的影响不大,开发者之前的合作次数越多越有利于他们 再次建立合作,而开发环境(操作系统)与开发者(管理)经验对合作也有明显的影响。所得结论有助于提高开源社区已有开发者的合作意识,促进社区的稳定与可持续性。     

一种基于信噪比加权共识的合作频谱感知算法

以基于平均共识的分布式合作频谱感知算法为基础,提出了一种基于信噪比加权共识的合作频谱感知算法.该算法在平均共识收敛过程中引入能够反映用户的平均信噪比的权重,并以平均共识收敛值为参考确定相应的权重.在不需要信噪比信息的条件下,算法实现了认知Ad Hoc网络中基于信噪比的频谱感知信息加权共识.分析和仿真表明,在用户具有不同的平均信噪比的情况下,该算法克服了基于平均共识的分布式合作频谱感知算法无法体现用户信噪比差异的缺陷,提高了频谱感知的性能.     

基于加权动态网络的频繁模式挖掘研究

不同时刻的动态网络往往具有不同权重,针对加权动态网络的频繁模式挖掘,提出一种挖掘算法WGDM,它适用于加权动态社会网络、生物网络等方面的频繁模式挖掘。WGDM算法利用支持度的反单调性裁剪搜索空间,从而减少冗余候选子图,提高算法效率。通过实验测试了WGDM算法的性能,并根据中国实际股票市场网络,利用WGDM算法挖掘股票市场网络中有趣的频繁模式。     

基于多源数据融合的配电网规划基础数据分析与应用平台研究

困扰配电网规划的主要问题包括基础数据收资和分析困难,规划项目管理无专业技术支持、完全依赖人工管理等,解决这些问题能够有效提升配电网规划工作成效,能更有效和针对性的从规划层面解决配电网运行问题。本文以贵州电网规划研究中心“配电网规划基础数据应用研究项目”的工程实践为基础,分析总结项目实践经验,论述了通过多源数据融合实现对配电网规划基础数据的全面、快速整合,提出了配电网规划基础数据分析及应用路线,其研究成果对提升配电网规划管理和技术有较大作用和意义。     

基于云计算和物联网的网络大数据技术研究

为了使网络大数据应用的范围更广,更大程度地提高网络数据存储与管理精度,减少网络数据处理与控制的时间,需要对网络大数据进行研究。当前的网络大数据研究方法多是采用Hadoop基础架构对网络大数据进行研究,在数据存储中没有设定具体的安全存储指标,无法得到数据安全存储指标权重,存在数据存储安全性能低,网络大数据研究精度偏差大等问题。为此,提出一种基于云计算和物联网的网络大数据研究方法。该方法首先利用分级网络编码对网络数据进行传输,以传输的数据为基础,采用CRC算法实现网络数据的计算,然后依据分组存储的方式将数据进行存储,最后利用分层逆序叠加定位法对网络数据进行高精度查询,由此完成对网络大数据的研究。实验结果表明,所提方法可以全面具体地对网络大数据进行研究,提高了数据处理精度和网络数据计算速度,增加了网络数据存储空间容量和查询效率,减少了网络数据运行时的丢失率,扩展了网络数据的运作范围,为后续网络大数据的研究提供了强有力的依据。     

基于加权快速聚类的异常数据挖掘算法

聚类是数据挖掘领域中最活跃的研究分支之一,并在其他的科学领域也有广泛的应用。设计了基于加权快速聚类的异常数据挖掘算法,以便能快速发现异常数据。首先通过对数据的每个属性赋予一定权值,权值的大小要体现其对分类的贡献度,并根据属性权值的特点,选择比较优良的初始分区,然后进行多次迭代,得到接近最优分区,接着运用一定规则,发现异常数据类,最后实践证明该技术取得很好的社会效果。     

基于粒计算的双权网络分层算法

复杂网络环境下数据分布优化问题是个NP问题,但由于大多复杂网络有层次性特征,在此情形下可降低优化问题计算复杂性。应用粒计算理论提出了一种双权分层网络数据分布优化模型和算法,将双权复杂网络映射成一个分层网络,在分层网络上计算数据优化解。算法的时间复杂度为O（C×n2）。仿真实验表明,算法能够得到数据分布优化的满意解,且可通过调整子网络的粒度达到实际应用的需求。     

基于大数据的电网停电承载力分析与应用

为避免调度计划安排超出电网停电承载力,平衡繁重的电网停电任务与电网运行安全裕度之间的关系,保证调度计划刚性执行,有必要在安排停电计划前进行电网停电承载力分析。大数据理论和技术的发展为电网停电承载力分析提供了理论依据和技术条件。本文归纳了进行电网停电承载力分析所需的大数据来源,通过研究历史大数据对影响电网停电承载力的主要因素进行了分析,提出了基于神经网络的电网停电承载力分析模型和方法,通过绿色安全区、黄色预警区和红色危险区直观评价停电数量是否合理,并给出了该方法在山东电网的应用案例。案例表明,本文提出的模型和方法能够有效指导调度计划编制工作,显著提升工作效率并减轻对个人经验的依赖,对调度计划刚性执行和电网停电风险管控具有重要意义。     

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用.针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法.该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)...     

基于海量运行数据挖掘的电网拓扑关系分析及应用

针对电网中GIS系统与用电信息采集等系统中停电数据不一致问题,本文利用大数据分析技术对停电运行数据与拓扑关系的规律进行数据挖掘,构建变压器停电信息与GIS等系统的拓扑优化关系模型.从GIS系统、用电信息采集系统抽取数据,以GIS系统中线路-变压器关系表为基准,以变压器停电信息为校验数据,通过变压器停电与GIS拓扑关系的...     

加权区域物流网络结构分析

分析区域物流网络结构能了解物流宏观层面特征。把物流量赋予网络上,构建基于加权网络的区域物流网络。从节点度和强度分布、边的权重差异度、加权集聚性、节点度相关性等对区域物流网络结构进行定量分析。并以湖南省为例,发现其区域内物流节点强度和边差异度大、为同类混合网络等特征,这表明加权网络可以揭示更多区域物流网络的结构特征。