基于复杂网络理论的电网分区及断面搜索方法

首先,为了解决传统边介数理论中电网潮流传输仅走最短路径的缺点,提出了加权极大边介数的概念,该指标在一定程度上结合了电网拓扑和当前运行方式对分区的影响,使得分区方法更适用于实际电网;进一步,提出了分区终止判据,有效地利用了关键支路,在减少了计算量的同时防止了孤立节点单独成区的现象发生;最后,在电网分区的基础上搜索割集得出断面。在某实际电网中的应用验证了该算法在关键断面搜索中的可行性。与现有的断面搜索方法相比,该算法能搜索出更薄弱的断面,并且不依赖于过载支路的选取,也不要求计算网络的所有割集,更适用于实际电网。     

基于多任务异步处理的电网脆弱线路在线辨识

提出一种利用多任务异步处理模式进行电网脆弱线路快速辨识的方法。综合考虑线路保护配合关联度和综合后果严重度,定义了保护脆弱度;综合考虑电网的拓扑结构和系统运行方式,利用潮流介数对线路结构脆弱性进行评估;由此给出了结合线路保护脆弱度与潮流介数的线路脆弱度指标,并采用多任务异步处理模式将指标计算工作分为多个任务模块并发处理。算例结果表明:所提方法对电网中的脆弱线路有较好的辨识能力及较高的辨识精度,能够有效缩短辨识所需的时间,适合在线应用。     

Uncovering regional characteristics from mobile phone data: A network science approach

We introduce network science methods to uncover inherent characteristics of functional regions. An aggregate spatial interaction network is constructed based on a large mobile phone data set including 431 million mobile calls made by 10 million anonymous customers over one month and the geographic locations of the mobile base towers involved in each call. We use Thiessen polygons (termed ‘cells’) as the unit of analysis to approximate the service area of each mobile base tower. Major findings encompass the following three aspects. First, cells with high betweenness centrality are linearly distributed in space, which closely aligns with major transportation corridors. We find that this pattern can be explained by analysing the characteristics of calling activities on transportation networks. Second, we detect a two‐level hierarchy of communities that correspond well to county and prefecture‐level administrative unit boundaries. Lastly, almost every community identified at the two hierarchical levels contains a cell with high betweenness. These cells are located near the political and economic centres and play the role of hubs in the regional socio‐economic system. This research demonstrates that networks built from mobile phone data provide new understandings of spatial interactions and regional structures.     

联勤保障网络修复过程仿真

针对现有网络修复的方式都是给予故障节点(边)一定的修复概率,并没有介绍网络修复的方法及修复过程中评价标准的问题,提出一种保障网络故障修复的具体方法以及修复过程评价指标方法.通过分析联勤保障网络的实际情况,结合网络遭袭后边毁伤不同结果,分别建立了量化其修复的评价标准,描述了保障网络的修复过程,给出了该过程具体的算法步骤,并将联勤保障网络抽象成双层立体加权网络模型进行仿真分析.仿真结果表明,该算法能较好地量化保障网络的修复过程.     

合肥与芜湖的城市功能研究及对比

不同城市具有不同的功能,其在区域发展中的作用也就不同。本文首先运用节点分析法测算安徽省各中心城市近几年的城市中心职能强度,说明了合肥、芜湖在安徽省经济发展中居于核心地位;然后通过计算区位商分析合肥、芜湖两市各行业的比较优势,进而判断出不同的城市功能：合肥城市功能较为完善,第三产业优势明显,是综合性经济中心城市;芜湖城市功能较为单一,制造业职能突出,是安徽主要工业中心之一;最后,针对两市如何强化完善城市功能、发挥更大带动作用提出见解。     

基于改进多中心-校正内点法的可用输电能力计算

针对采用预测—校正内点法求解可用输电能力时可能出现的校正方向错误的缺点,提出基于改进多中心—校正内点法的可用输电能力计算方法。该方法保留了多中心—校正内点法的校正步,解决了计算过程中因校正方向错误而产生的迭代发散问题。选择以预测校正方向作为预测步的仿射方向,并通过预设逻辑判断,有选择地对预测校正过程中校正方向进行加权优化,进一步提高了计算的收敛性。通过对IEEE标准测试系统和某省电网实际系统的仿真计算,验证了该算法的可行性。     

复杂网络加边扩容策略研究

网络扩容策略是近年来复杂网络的研究热点,目前针对网络删边扩容研究已经颇为成熟,但加边扩容的研究还较为匮乏.根据网络容量与网络节点介数的最大值成反比的结论,提出了一种复杂网络加边扩容的策略,并与最低度添加边和最长最短路径添加边策略进行分析比较.实验表明:在添加边数目相同的条件下,提出的添加边策略不仅能有效减少网络平均最短路径,还可以最大化提高网络的容量.     

DACCER: Distributed Assessment of the Closeness CEntrality Ranking in complex networks

We propose a method for the Distributed Assessment of the Closeness CEntrality Ranking (DACCER) in complex networks. DACCER computes centrality based only on localized information restricted to a limited neighborhood around each node, thus not requiring full knowledge of the network topology. We indicate that the node centrality ranking computed by DACCER is highly correlated with the node ranking based on the traditional closeness centrality, which requires high computational costs and full knowledge of the network topology by the entity responsible for calculating the centrality. This outcome is quite useful given the vast potential applicability of closeness centrality, which is seldom applied to large-scale networks due to its high computational costs. Results indicate that DACCER is simple, yet efficient, in assessing node centrality while allowing a distributed implementation that contributes to its performance. This also contributes to the practical applicability of DACCER to the analysis of large complex networks, as indicated in our experimental evaluation using both synthetically generated networks and real-world network traces of different kinds and scales.     

基于CN-M的邮件网络核心社团挖掘

在当今互联网时代,电子邮件的快速、低耗等特性,使其成为人们生活和工作中的必需工具。为了智能化地提取和分析邮件网络中的海量数据,以从海量邮件数据中挖掘潜在的有价值的信息,将社会网络分析方法应用于邮件网络分析,提出了基于CN-M（ Core Node-Modularity）的邮件网络核心社团挖掘算法。首先用JavaMail对数据进行解析,将解析后的数据保存在数据库中,使用这些数据来构建邮件网络图,根据节点的连接中心度、紧密中心度和中间中心度计算加权中心度,由加权中心度最大的节点开始,根据模块度指标进行核心社团的挖掘。实验结果表明该算法可以很好地挖掘邮件网络中潜在的核心社团。     

用于成对PPI网络比对的分治与整合算法

生物网络比对是分析不同生物间进化关系的重要手段,它可以揭示不同物种间的保守功能并为物种间的注释转移提供重要信息。网络比对与子图同构类似,是一个NP-hard问题。本文提出了一种新的分治与整合策略的生物网络比对算法。首先进行模块划分,并根据已有的比对信息计算模块相似性;然后根据模块间结点的子比对获取候选结果集,最终通过超图匹配获得比对结果。使用已有的比对信息的集体行为预估模块间的相似性,大大提高了模块匹配的效率。基于路径和结点的得分函数保证了模块内结点的相似性。对于不同网络间结点的相似性,分别从结点自身和结点间的差异进行相似性判断。与现有算法相比,本文算法在生物和拓扑指标上均表现最佳。