Estimating graph distance and centrality on shared nothing architectures

We present a parallel toolkit for pairwise distance computation in massive networks. Computing the exact shortest paths between a large number of vertices is a costly operation, and serial algorithms are not practical for billion‐scale graphs. We first describe an efficient parallel method to solve the single source shortest path problem on commodity hardware with no shared memory. Using it as a building block, we introduce a new parallel algorithm to estimate the shortest paths between arbitrary pairs of vertices. Our method exploits data locality, produces highly accurate results, and allows batch computation of shortest paths with 7% average error in graphs that contain billions of edges. The proposed algorithm is up to two orders of magnitude faster than previously suggested algorithms and does not require large amounts of memory or expensive high‐end servers. We further leverage this method to estimate the closeness and betweenness centrality metrics, which involve systems challenges dealing with indexing, joining, and comparing large datasets efficiently. In one experiment, we mined a real‐world Web graph with 700 million nodes and 12 billion edges to identify the most central vertices and calculated more than 63 billion shortest paths in 6 h on a 20‐node commodity cluster. Copyright © 2014 John Wiley & Sons, Ltd.     

带式输送机皮带跑偏的原因分析与处理

根据多年现场实践经验,对玻璃生产线原料输送系统主要设备带式输送机最常见故障皮带跑偏原因进行分析和研究,并提出相应的处理方法。     

基于综合介数与电网传输效率的关键线路辨识

为有效辨识出电网中关键线路,提出了基于综合介数指标与电网传输效率的关键线路辨识方法。首先,在潮流介数与电网潮流分布的基础上,综合考虑了线路的功率传输裕度与故障后的潮流转移,科学量化了关键线路在电网结构与运行中的重要性与脆弱性,其物理背景更符合电力系统实际。其次,为有效验证综合介数指标所辨识出关键线路的有效性,结合网络传输效率与电网潮流的方向性,提出了电网传输效率指标。通过IEEE-39节点标准测试系统的仿真结果表明,综合介数指标能更有效的辨识出电网中的关键线路。     

面向非规则大数据分析应用的多核帮助线程预取方法

大数据分析应用往往采用基于大型稀疏图的遍历算法,其主要特点是非规则数据密集访存。以频繁使用的具有大型稀疏图遍历特征的介度中心算法为例,提出一种基于帮助线程的多参数预取控制模型和参数优化方法,从而达到提高非规则数据密集程序性能的目的。在商用多核平台Q6600和I7上运用该方法后,介度中心算法在不同规模输入下平均性能加速比分别为1.20和1.11。实验结果表明,帮助线程预取能够有效提升该类非规则应用程序的性能。     

历史文化旅游地区利益相关者中心度分析——以成都为例

处理好历史文化旅游地区建设中不同利益相关者的诉求,是使历史文化旅游地区有形与无形文化遗产得到切实保护与持续发展的基础。本文以成都为研究对象,运用社会网络分析的方法,绘制利益相关者网络图,进行中心度分析,计算出五大利益主体的结点中心度和相对中心度。结论显示,在历史文化旅游地区利益相关者中游客是一个核心主体,要实现历史文化旅游地区在保护基础上的可持续发展,应考虑游客的利益诉求。     

基于社会网络分析的BIM设计人员行为挖掘研究

BIM 技术越来越多的使用导致计算机生成大量的后台数据,为从业者提供了一个从设计过程中提取有价值信息的机会。以 BIM 设计人员为研究对象,通过分析 BIM 设计流程特征和流程挖掘需求,利用过程挖掘技术构建了三种类型的社会网络并进一步构建了动态共同工作社会网络;采用“自顶向下”即从宏观到微观的研究方法,对 BIM 设计人员社会网络进行分析;通过深入研究社会网络中心性对 BIM 设计人员工作效率的影响机制提出共同工作社会网络中心性对 BIM 设计人员的工作效率有正向影响的研究假设;通过对研究变量进行测量和整理,对数据进行相关性分析和回归分析,得出假设成立的结论,表明应正视团队中派系的存在,引导派系共享成员,加强核心人物的培养并发挥其作用。     

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。