基于复杂网络理论的电力通信网扩容保护策略研究

发布时间：2020-07-30 16:06

【摘要】：电力通信网作为智能电网系统安全可靠运行的基础网络,必须保证其可靠性,改善其脆弱性,如果通信网中的设备发生故障,可能会导致整个网络系统不能正常运转。因此,需要采取可靠的策略来改善电力通信网的脆弱性,以实现电力通信网的高效可靠运行。至今为止,对电力通信网脆弱性的改善主要从两个方面考虑。一方面是基于网络的拓扑结构层面,通过相应的策略来改善整个网络的拓扑,从而达到改善网络的脆弱性的目的;另一方面基于业务和路由优化层面,采取可靠的路由优化策略对业务进行合理的分配,以避免网络发生拥塞,造成网络的瘫痪。本文基于复杂网络理论知识,将电力通信网采取相应的原则进行抽象简化,以便于对网络的性能进行分析并加以优化,验证优化策略的有效性。首先,本文通过对复杂网络的典型模型和网络特征参数进行详细介绍,基于复杂网络理论采取一定的内部准则对电力通信网的物理模型加以构建;然后,基于网络拓扑层面提出了一种综合考虑节点KPI指标以及考虑节点的介数性能进行加边的LD_CA加边策略,通过对比RA、LDA、LD_CA三种不同的扩容策略下网络的性能,凸显出LD_CA策略在改善网络脆弱性方面所具有的优势;最后基于路由层面提出一种高效的路由优化策略—Off_hub路由策略,该策略不同于传统的路由策略易造成网络中的关键节点发生信息过载,造成网络拥塞的风险,Off_hub路由策略在进行路由选择时根据网络实时状况,避免过多的业务信息流经网络中的关键节点,以至于造成网络拥塞。最终仿真结果表明LD_CA策略和Off_hub路由策略相结合,既能改善网络的脆弱性,在电力通信网发生节点随机失效和特定区域攻击时,网络依然能保持一定的连通性,又能提高网络的容量,避免发生网络拥塞。本文所提出的优化策略,可以为未来的电力通信网规划提供依据,以更优的方式实现对电力通网的升级改造。
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN915.853;O157.5
【图文】：

Ｗａｔｔｓ和Ｓｔｒｏｇｔｚ提出的小世界网络模型就是有的小世界特性的基础上构建的。ＷＳ小世界网络的前身上，在引入新的边时，以一定的概率进行随机化重连得次新加入连边时，保证每条边对应的一个节点不变，并节点进行连接［２５］，同时保证所连接的边不会出现重复。但能会影响网络的连通性，导致网络中的部分节点成为为解决这一问题，后来Ｎｅｗｍａｎ和Ｗａｔｔｓ提出了邋ＮＷ型采取某一节点固定不变的随机连边方式，ＮＷ小世界模规则网络的基础上以某一概率随机化加边，即随机的选增加一条边，同时也要保证加边的过程中不会出现重连。小世界网络模型，通过ＭＡＴＬＡＢ仿真对网络的性能进行涉及到的网络性能参数包括网络的平均路径长度和聚类系的特征。以规则网络中的最近邻耦合网络为代表，对比分区别。为了更清晰的看到小世界网络的结构特征，在进构造适合Ｐａｊｅｋ的数据采取Ｐａｊｅｋ软件画网络图。逡逑

b\0逡逑图２－２邋ＮＷ小世界网络逡逑图２－１和图２－２分别是在规则网络基础上构建的ＷＳ和ＮＷ小世界模型，最近逡逑邻耦合网络中选取网络节点数均为６０，为方便看出网络的规则性，将这６０个节点逡逑分布在一个圆上，小世界网络则是在该最近邻耦合网络基础上进行加入新的节点，逡逑在引入新的边时随机化连接得到的。从网络的结构图上看，ＷＳ和ＮＷ小世界网络逡逑中任意两个节点之间的距离都是比较小的，可推知网络的平均路径长度也是比较小，逡逑这也将在下面的仿真结果中得以验证。逡逑图２－３是最近邻耦合网络、ＷＳ和ＮＷ小世界网络的平均路径长度对比图。通逡逑过对比可以看出，ＷＳ和ＮＷ小世界网络的平均路径长度明显低于最近邻耦合网络，逡逑ＷＳ小世界网络是在最近邻耦合网络基础上，在引入新的边时，以一定的概率进行逡逑随机化重连得到的。在经过随机重连后得到的网络大大降低了网络的平均路径长度，逡逑ＮＷ小世界网络的随机重连特性是完全随机的

图２－２邋ＮＷ小世界网络逡逑图２－２分别是在规则网络基础上构建的ＷＳ和ＮＷ小世界模型选取网络节点数均为６０，为方便看出网络的规则性，将这６０上，小世界网络则是在该最近邻耦合网络基础上进行加入新时随机化连接得到的。从网络的结构图上看，ＷＳ和ＮＷ小世点之间的距离都是比较小的，可推知网络的平均路径长度也是的仿真结果中得以验证。逡逑最近邻耦合网络、ＷＳ和ＮＷ小世界网络的平均路径长度对比出，ＷＳ和ＮＷ小世界网络的平均路径长度明显低于最近邻耦络是在最近邻耦合网络基础上，在引入新的边时，以一定的概到的。在经过随机重连后得到的网络大大降低了网络的平均路络的随机重连特性是完全随机的，所连新边的两个节点都是随以其平均路径长度相比于ＷＳ小世界网络进一步的减小。小世说明处于小世界网络中的任意两个节点之间想要进行通信交较少的中间节点就可以实现。逡逑１１－１逡逑■邋ＷＳ逡逑

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