电力网络结构特性分析

为获得电力网络结构的本质特性,对IEEE标准测试电网和一系列规模不等、发展历程不同、建设水平各异的实际电网,进行复杂网络典型特性分析和结构脆弱性的模拟仿真。分析电力网络节点度数在对数坐标和半对数坐标下的分布特性;探求电力网络特征路径长度、聚类系数的统计特性及与网络规模之间的关联关系;基于凝聚算法考察电力网络不同模型下的模块度。所分析的电网不具无标度特性,小世界特性与网络规模相关,而社团特性明显,表明社团特性是电力网络普适的结构特性。以负荷节点可连接的电源节点比例衡量电力网络的整体性能,考察社团间联络线遭蓄意攻击时网络性能的变化。所分析电网均表现出脆弱性,进一步验证对电力网络结构特性实证分析的结论。     

一种新的网络脆弱性量化分析模型

在被动网络节点脆弱性分析方法的基础上提出了一种新的基于主动攻击的网络脆弱性分析模型．采用分层的分析体系，分析各节点在此种攻击下的脆弱性指标值，然后根据节点在网络拓扑中的位置及其所承担的服务类型分配给此节点脆弱性指标值一定的加权值，由节点的脆弱性指标值，计算网络或系统的脆弱性指标值．实验结果表明网络中不同位置节点的脆弱性对整个网络脆弱性的影响不同．这种分析模型具有较好的性能，新模型能够在攻击存在时（分析者主动发起）很好地标识网络的脆弱性状态。     

社团结构对复杂网络稳定性的影响研究

基于对真实世界谣言短信复杂网络传播过程的物理模拟生成算法产生网络,对网络的社团结构进行分析和划分,并定义网络社团结构强度为社团之间连边数与网络总的边数的比值;对节点动态相继故障模型进行改进,利用改进的节点动态相继故障模型,对生成的网络进行故障传播过程模拟;研究网络在不同的社团结构强度下,网络的稳定性和健壮性．仿真结果表明,网络的稳定性和健壮性是随着社团结构之间链接的紧密程度增加,先减弱再增强,存在一个与网络规模、容差系数有关的临界值．     

影响社团特性的微观结构因素解耦分析

现有的网络微观结构对社团特性影响的定性和定量分析,方法上还没有通用可靠的框架,实验数据集一般较小,说服力不强,此外也没有充分拆解各因素之间的耦合性。在定性分析上,采用基于零模型和“显著性检验”的微观结构对社团特性影响的分析方法,对各种类型网络进行了社团结构显著性检测,实现了微观结构对社团特性影响的质性分析。在定量分析上,提出基于零模型和“中介效应分析”的微观结构对社团特性影响的分析方法,将已知社团结构显著性类型网络的原始网络与零模型或零模型与零模型间模块度值作差,剔除微观结构对社团特性的作用,量化出不同社团结构显著性类型网络的不同阶数网络微观结构对社团特性的贡献程度。该文使用社交生物、科技、交通、经济、信息等不同规模的550个实证网络进行实验分析,全面深入分析了微观结构对社团特性产生的作用,有利于理解社团特性的形成机制。     

利用局部拓扑信息发现模糊社团结构

根据网络节点的局部拓扑信息,给出了节点与社团的相似度度量方法,提出了一种新的发现网络模糊社团结构的粒子群算法。该算法在迭代过程中依据节点对不同社团的相似度来不断调整粒子的位置向量,减少了搜索的盲目性,提高了搜索效率。对不同规模的计算机生成网络和真实网络进行测试,实验结果表明,该方法能有效、快速的给出网络的模糊社团结构。     

双有限异质社交网络仿真建模及实证分析

提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性。仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力。     

双有限异质社交网络仿真建模及实证分析

提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性.仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力.     

基于联络线簇能量传输模式的互联区域电网脆弱性评估

针对目前电网脆弱性评估方法对网间作用关系考虑不足的问题,提出基于联络线簇能量传输模式的互联区域电网脆弱性综合评估。首先,阐述当前区域互联电网固有的层次结构和运行特征,指出实际运行电网具有黑箱数据特性与运行外部区域依赖的性质,分析基于联络线簇能量传输模式的区域电网脆弱性评估的合理性。其次,修正了节点结构和支路负载率这两个脆弱性评估指标宏观特征弱的缺点,引入扰动抵御水平和极限负载率两个新指标,通过两个新引入的指标,对当前电网脆弱性评估中尚未考虑的能量冲击特性与能量外部交换特性进行重点分析,建立切合区域互联电网实际运行控制模式的综合评估指标体系。然后,应用变异系数法对基于联络线簇能量传输模式的互联区域电网脆弱性进行多指标综合评估。最后,采用IEEE57节点系统进行算例分析,验证了本文方法的有效性。     

针对重叠社团结构的复杂网络多靶向攻击策略

现实世界复杂网络普遍存在内部社团相互重叠关联的结构特征。基于此,提出了一种针对高社团成员值节点的多靶向攻击方法。该方法在攻击单个节点的同时,能够影响网络中多个社团的内部结构并改变社团间的重叠关系,从而导致网络整体性能的下降。针对KE网络的攻击不仅验证了所提方法的优越性能,还揭示了其独有的网络社团数随受攻击节点数增加而急剧减少的特殊现象。此外,与随机攻击和度选择攻击的比较进一步验证了多靶向攻击方法对网络性能和结构的高破坏性。     

基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析

针对当前空中交通网络节点通信覆盖性能差的问题,提出一种基于复杂网络理论的空中交通网络脆弱性分析方法.采用网络节点分布结构模型与传输信道模型构建多层复杂网络模型,通过自适应时变时延约束误差修正方法对网络节点密度进行优化调整,对空中交通网络节点分布密度融合程度进行跟踪控制,以节点区域覆盖度为约束条件对信息状态向量进行预测,根据控制节点密度函数计算空中交通网络的覆盖能力,通过能量均衡控制方法完成空中交通网络节点的最优部署,实现空中交通网络脆弱性分析.仿真测试结果表明,与传统方法相比,所提方法能提高空中交通网络节点覆盖度,改善网络的通信覆盖性能.     

基于复杂网络的一个小型模拟电路分析

基于复杂网络理论,以模拟电路的具体实例,采用对数坐标,给出了反映网络节点与之对应的连接度函数关系,以及节点连接度的概率分布函数曲线,分析了网络连接度分布统计特性,确认连接度分布是一个逼近幂律的分布,证明此模拟电子电路网络具有小世界和无尺度特性.     

基于相依网络理论的配电信息物理系统脆弱性

配电信息物理系统(CPDS)利用配电网与信息系统的互通与深度耦合,实现超越传统配电网系统的运行效果和性能水平的同时,也给配电系统运行的可靠性和安全性带来了潜在的负面影响。因此,考虑信息物理交互研究配电信息耦合网络的脆弱性具有重要的意义。借鉴相依网络理论的思想与方法,考虑孤岛电网运行,分析不同攻击策略下信息网络拓扑和耦合模式对CPDS的影响,探索具有强鲁棒性的CPDS网络架构。仿真结果表明：高介数节点攻击对CPDS网络模型具有最强的破坏性,并且具有小世界特性信息网络的CPDS具有最强的鲁棒性;不同的网络耦合模式面对不同的攻击方式具有不同的脆弱性,相对于随机耦合模式,同配性耦合模式面对随机攻击具有更强的鲁棒性,但对于蓄意攻击方式,同配性耦合具有更差的鲁棒性。     

集合扩充的社团分解算法

社团结构是复杂网络的重要特征之一,寻找网络中的社团对于分析整个网络的结构和功能都有非常重要的意义.综述了一些经典的复杂网络社团结构划分的算法,提出了一种基于集合扩充的社团结构划分的新算法.该算法以网络中相邻的两个节点构成的集合为起点,用社团同外部联系的边的数目与社团内部边的数目的比值作为度量指标,通过计算将某一个邻居节点加入该集合后度量指标值的变化情况来判断某个邻居节点是否加入该集合,若度量指标值变小则将该邻居节点加入该集合,若度量指标值变大则不将该邻居节点加入该集合,直到不再有新的邻居节点加入时,一个社团就被划分出来.在剩下的网络中重复这个过程直到网络中的节点完全被划分.用社团结构分解中的两个经典例子测试了该算法,从测试结果来看,用该方法能够合理地划分网络中的社团结构,且运算量小,运行效率高,达到了预期目标.该社团结构的划分方法对于规模较大的复杂网络也具有普遍意义.     

基于模体的汽车行业站点网络复杂性测度

为了研究大规模网络结构复杂性测度方法,并针对汽车行业站点网络布局与结构功能优化提出对策,基于万维网页面链接数据,构建汽车行业站点网络拓扑结构图.借助VOSviewer聚类算法及Gephi检测并划分网络社团结构,解析基于主题搜索的汽车行业站点内容分类体系及功能结构,并利用Pajek验证各内容社团结构的小世界性,基于Rand-ESU算法检测各社团的模体结构,提出基于模体的网络结构熵算法测度各社团的复杂性.最后,得出汽车行业站点网络社区中模体结构具有同构性,导致社区结构的信息传播功能具有相似性,模体规模与模体信息传播途径多样化对网络结构复杂性影响的显著性较高.     

社团结构生长网络模型研究

在有社团结构的网络中,为了研究社团之间的连接方式及社团内部个体之间的连接方式对整个网络结构的影响,建立了一个带有社团结构的网络模型.在社团内部仍采取度优先选择机制,在社团之间采取了社团平均度优先选择的方式.基于这样的选择方式生成了一个新的网络,获得了网络节点的度分布与联合度分布,并且发现该网络仍是一个无标度网络.最后利用数值模拟很好地验证了理论计算结果.     

面向多源社交网络的社团结构特征研究（研究生论坛）

为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。实验结果表明：1）人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2）在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限的迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。     

面向多源社交网络的社团结构特征研究

为了研究社交网络社团结构对舆情传播的影响,本文对比分析了多源社交网络的社团结构特性及传播特性,并且利用COPRA算法和LFM算法进行了社交网络重叠社团研究,提出一种基于节点度过滤的LFM改进方法——NF-LFM算法。该算法先对好友关系网络中节点度小于某一阈值的节点进行过滤,再对剩下的好友关系网络进行社团划分。研究发现:1)人人网、QQ空间、新浪微博都具有明显的社团结构特性,其中,人人网和QQ空间的社团结构特性强于新浪微博;2)在不考虑社交网络用户活跃度的情况下,舆情信息在人人网上扩散范围最广,新浪微博次之,QQ空间扩散较慢。本文提出的改进方法能解决现有算法社团划分结果分辨率低的问题,且有效弥补了LFM算法在大规模社团发现时陷入无限迭代过程而导致时间复杂度高的缺点,将其应用于经典数据集中也符合理论预期结果。本文的研究结果将有助于进一步理解和认识社交网络社团结构对舆情传播的影响,同时对于网络群体事件发现和舆情监控及引导等具有重要意义。     

电力系统脆弱性评估方法研究综述

电力系统脆弱性是目前智能电网的研究热点之一,如何准确评估电网的脆弱性及潜在的危险、预防连锁故障的发生,是电力运行人员所面临的挑战.从状态脆弱性和结构脆弱性2个方面综述国内外对于脆弱性评估的研究现状,并指出电力系统脆弱性评估的研究趋势.     

不同发展演化方式下的电网统计特性和鲁棒性分析

为获得较优的电网发展演化方式,基于复杂网络理论建立了与云南电网具有相同规模和相近连接数的改进无标度网络、局域世界网络、小世界电网和时空演化网络,并对比分析了上述5个网络的统计特性和对蓄意攻击的鲁棒性。分析结果表明,不同的发展演化方式得到的网络统计特性和鲁棒性均存在较大的差异,且容量增长对提高不同网络鲁棒性的效果不同。5个网络的拓扑结构分析结果表明容量和结构是影响网络鲁棒性的两个重要因素。所得结论可以为电网结构的规划和设计提供参考和依据。     

参数分簇层次化片上网络拓扑结构

多核系统集成度不断增加,造成片上网络的延迟和吞吐性能迅速下降。提出基于参数分簇的层次化片上网络结构,设计3类基本分簇作为单元模块,搭建不同节点规模下的层次化结构。实验结果表明,在局部化流量模式下,文中结构比传统Mesh和Clustered Hierarchical Mesh在256节点时的延迟分别降低18.76%和17.31%,吞吐提升18.57%和12.97%,资源仅增加25%和10%。