基于负荷转移系数的电气介数在电网结构脆弱性评估方法中的应用*

电网的脆弱性问题,作为电网安全问题的深入和扩展,具有重大的研究价值。基于负荷转移系数的电气介数计算方法,考虑"发电机-负荷"节点注入功率对线路潮流的影响,提出了反映当前运行方式下网架参数和运行参数的结构脆弱性评估模型及指标。该模型考虑了无功功率对支路电流的影响,以实际输出的功率作为负荷转移系数的权重,使评估结果更加精确。最后以IEEE 39节点系统为测试算例,求解各节点的结构脆弱性指标并进行排序,对排序靠前的节点分别采用随机攻击和蓄意攻击的连锁连锁故障方式,通过分析在遭受攻击后系统最大连通域的变化,验证了所提评估模型的有效性与优越性。     

基于潮流介数的电力系统关键线路辨识

提出线路潮流介数并将其应用于电力系统关键线路的辨识。该方法基于系统当前运行方式和潮流分布,克服了以往(加权)介数指标假设节点间功率按最短路径传输和忽略线路潮流具有方向性的弊端,能有效反映和量化线路在发电机到负荷功率传输中发挥的作用,同时考虑了发电机和负荷间最大可用传输功率对线路关键性的影响,其物理背景更加符合电力系统实际。同时,在反映关键线路故障对电力系统状态造成影响方面,提出采用层次分析法分析关键线路故障对系统线路过负荷、节点电压越限和暂态稳定性等方面造成的综合影响,验证利用潮流介数指标辨识出关键线路的相对重要程度。CEPRI 36节点数据和甘肃电网实际运行数据的仿真结果表明,所提关键线路辨识方法能够更好地反映线路在整个电网中的重要程度,验证了潮流介数在电力系统关键线路识别中的正确性和有效性。     

基于保护重要度的多组同基最小断点集选取方法

在复杂环网的继电保护整定计算中,最小断点集(MBPS)的求取往往会出现多组同基解。综合考虑节点和线路对断点脆弱性的影响,并基于节点和线路电气介数,提出了保护重要度概念,以此作为衡量保护脆弱性的指标,给出了一种多组同基最小断点集选取方法。最后通过算例验证了算法的可行性和有效性。     

恶劣天气下的复杂电网连锁故障在线预警

尽管网架结构日益坚强,但部分区域电网主通道线路走廊气候条件复杂,恶劣天气导致元件发生"故障聚集"现象使电网发生连锁故障的概率大大提高。为此通过分析恶劣天气下电网连锁故障的产生机理,结合小世界理论提出了恶劣天气下复杂电网连锁故障在线预警模型。利用电网具有自组织临界性的特点提出电网临界线路的判断约束标准,通过考察系统局部元件集合性质变化的方式来预判系统整体是否存在进入自临界状态的趋势。分析认为长程连接线路是传播连锁故障的主要路径,并提出以线路介数来定义长程连接线路。预警模型对临界线路集中的长程连接线路进行预警,可为调度员预防连锁故障的发生提供依据。对中国某区域电网的仿真分析验证了理论方法的正确性和预警模型的有效性。     

有效改善标签传播算法鲁棒性的途径

在大规模复杂网络社区划分中,标签传播算法已经被证实为一种速度极快的算法,被广泛应用。但是标签传播算法还存在一些缺陷,比较突出的是社团划分结果的不稳定,鲁棒性较差。通过某些指标来计算节点在网络中的影响力,在节点第一次更新时,有效地将影响力较大的核心节点标签值传播出去,准确形成各个社区的基本框架,大幅改善了传统标签传播算法的鲁棒性,同时取得了更好的社区划分效果。     

基于多参数节点排序的SDN控制器部署策略

针对已有的软件定义网络（SDN）控制器部署关注基于控制消息路由时延最优的问题,引入节点的介数中心性作为参数,分析了介数中心性对于控制器部署位置选择的重要性,并联合节点的可靠性提出了一种基于多参数节点排序方案（MFRS）的控制器位置部署策略,将节点进行排序并分层,依据节点间的连接关系计算出控制权值,最终确定控制器位置. 仿真结果表明,MFRS的控制消息路由跳数小于基于时延的最短路径算法,且基于MFRS的网络可靠性高于基于时延的最短路径算法.     

Topology-aware virtual network embedding based on closeness centrality

Network virtualization aims to provide a way to overcome ossification of the Internet. However, making efficient use of substrate resources requires effective techniques for embedding virtual networks: mapping virtual nodes and virtual edges onto substrate networks. Previous research has presented several heuristic algorithms, which fail to consider that the attributes of the substrate topology and virtual networks affect the embedding process. In this paper, for the first time, we introduce complex network centrality analysis into the virtual network embedding, and propose virtual network embedding algorithms based on closeness centrality. Due to considering of the attributes of nodes and edges in the topology, our studies are more reasonable than existing work. In addition, with the guidance of topology quantitative evaluation, the proposed network embedding approach largely improves the network utilization efficiency and decreases the embedding complexity. We also investigate our algorithms on real network topologies (e.g., AT&T, DFN) and random network topologies. Experimental results demonstrate the usability and capability of the proposed approach.     

基于社团划分的网络聚类布局算法

复杂网络日益受到广大专家和学者们的关注,对其进行可视化展示可以帮助用户发现复杂网络表征的复杂系统中隐藏的知识信息,对计算机科学、社会学、生物学等领域具有重要的意义。力导引布局算法是复杂网络可视化领域的主流算法,它用节点连接图的形式对复杂网络进行抽象表示,布局遵循一定的美学标准如节点的均匀分布、边长尽量一致等,这在一定程度上阻碍了对复杂网络的社团结构的展示。针对以上问题,本文提出引入基于度中心性的社团斥力与引力对力导引算法进行改进,以对复杂网络进行聚类布局。实验结果表明,本文算法可有效地展示复杂网络的社团结构,同时又能保留社团之间边缘节点的信息。     

一种基于结构信息的改进CNM算法

CNM(clauset-newman-moore)算法能有效划分网络社区结构,但是对应划分出的社区准确度不高。对此,结合网络结构信息提出了一种改进CNM算法。通过对输入数据进行迭代删边预处理,精简网络结构,将原始网络分为两个子网络,然后将CNM算法应用到子网络,完成社区发现。在五个不同规模数据集上的试验结果表明,改进CNM方法提高了社区发现的质量和精度,社区模块度在小规模的数据集上得到了显著提升。     

Conceptualizing means-end chains of user goals as networks

Goals are desired states that an individual tries to attain. The process of achieving a goal can be represented as interlinked means-end chains of user goals that have been traditionally visualized as hierarchies. Evidence in recent literature suggests that a network structure would be more appropriate and provide insight into a user's process of seeking a goal. We investigated user goal means-end chains for the eBay online auction system, and produced its structure as a goal network. To analyze this network and assess the importance of various goals, social network analysis measures were used (specifically, degree and flow-betweenness centrality). In addition, goal networks for users with low and high IS value were created and differences in goal importance in the two groups were considered. Results revealed that the most important user goals are closely related to key features of the auction system; users with high IS value want to use eBay to buy, sell, and bid for products, while users with low IS value seem to avoid using eBay because of uncertain price bidding. As such, the results of our study suggest that differences in IS value may be due to differences in IS usage. IS designers, marketers, and providers of online auction system can use our findings to design and promote better systems for their users.