本發明涉及電力通信網絡性能分析領域，具體地，涉及一種電力通信網中關鍵節點識別方法。

背景技術：

對復雜網絡的研究，現有方法多是對于節點的度，介數，特征向量等常規指標的研究，具有普適性，然而由于沒有考慮到網絡節點的行業特點，因此這些研究對于實際網絡，如電力通信網等并不能做出全面有效的評價。而對于電力通信網的研究，現有方法多是僅僅在通信層面考慮問題，導致考慮不全面準確性較差。

綜上所述，本申請發明人在實現本申請發明技術方案的過程中，發現上述技術至少存在如下技術問題：

在現有技術中，現有的電力通信網中關鍵節點識別方法存在準確性較差的技術問題。

技術實現要素：

本發明提供了一種電力通信網中關鍵節點識別方法，解決了現有的電力通信網中關鍵節點識別方法存在準確性較差的技術問題，實現了準確對電力通信網中關鍵節點進行識別的技術效果。

為解決上述技術問題，本申請提供了一種電力通信網中關鍵節點識別方法，所述方法包括：

步驟1：基于電力通信網信息，構建電力通信網節點重要度評價體系；

步驟2：基于電力通信網節點重要度評價體系，構建規范化矩陣；

步驟3：基于熵權法和層次分析法，綜合確定指標權重；

步驟4：將權重向量與規范化矩陣結合，構造加權規范化矩陣；

步驟5：基于加權規范化矩陣，計算獲得節點重要度排序，基于排序結果識別出關鍵節點。

其中，本申請中的電力通信網中關鍵節點識別方法，首先基于電力通信網信息，構建電力通信網節點重要度評價體系，利用全面的評價體系保障了評價的全面，進而保障評價的準確性；然后基于電力通信網節點重要度評價體系，構建規范化矩陣；然后基于熵權法和層次分析法，綜合確定指標權重；然后將權重向量與規范化矩陣結合，構造加權規范化矩陣；然后基于加權規范化矩陣，計算獲得節點重要度排序，基于排序結果識別出關鍵節點，即本申請中的方法通過全面的評價體系，加上規范化的矩陣，然后通過合理的熵權法和層次分析法確定指標權重，構造出了準確的加權規范化矩陣，基于準確的加權規范化矩陣，計算獲得準確的節點重要度排序，進而識別出準確的關鍵節點。

進一步的，所述電力通信網節點重要度評價體系包括：目標層、準則層、指標層；其中，目標層為節點重要度水平；目標層下的準則層包括：點類別因素、站點負荷因素、節點拓撲位置；站點類別因素下的指標層包括：站點等級、站點規模兩個指標；站點負荷因素下的指標層包括：負荷等級、負荷大小兩個指標；節點拓撲位置下的指標層包括：度中心度、緊密中心度、中介中心度三個指標。

進一步的：

度中心度C_Di為C_Di＝k_i/(N-1)，其中，定義節點i與其他節點直接相關聯的邊數為k，；

緊密中心度C_Ci為定義節點i到節點j的最短路徑中包含邊的數量為d_ij；

中介中心度C_Bi為定義網絡中任意兩節點j和k之間最短路徑總數為g_jk，其中，經過節點i的最短路徑條數為g_jk(i)。

進一步的，所述步驟2具體包括：

設電力通信網節點重要度水平評價體系中，總共有N個節點，a表示準則層的第a項分類指標，準則層每項指標下有m個分類細化指標，i、j分別表示第i個節點，第j個分類細化指標；

構造第a項指標的決策矩陣X_a：

對決策矩陣X_a進行標準化處理，構成規范決策矩陣R_a＝(r_ij)_N×m：

對于效益型指標：

對于成本型指標：

其中，x_ij^max＝max{x_ij|1≤i≤N}，x_ij^min＝min{x_ij|1≤i≤N}。

進一步的，所述步驟3具體包括：

將準則層第a項指標下的各個指標兩兩比較，構造出比較判斷矩陣A；

計算比較判斷矩陣A滿足等式A_w1＝λ_maxw1的最大特征根λ_max和對應的特征向量w₁，w₁即是單排序權值；

進行一致性檢驗，計算一致性指標其中，m為比較判斷矩陣的階數；計算一致性比率其中，R_I為平均隨機一致性指標；

當C_R＜0.1時，則判斷矩陣具有滿意的一致性，將w₁歸一化，得到主觀權重w_aj'；

計算第a項分類指標的第j個分類細化指標的熵值：

其中，k＝1/InN，得到熵權向量的計算公式如下：

確定綜合權重：

其中，w_aj滿足0≤w_aj≤1，

進一步的，所述步驟4具體為：

將權重向量與規范化矩陣結合，構造加權規范化矩陣Ya：

進一步的，所述步驟5具體包括：

獲得每個節點準則層各指標的相對貼近度，并將相對貼近度作為節點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M；

進行規范化處理，得到規范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，計算各指標權重W，得到加權規范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M；

計算出每個節點對相對貼近度Z_i，獲得節點重要度排序，進而識別出關鍵節點。

進一步的，所述步驟5具體包括：

基于加權規范化矩陣Y_a，計算指標體系中第a項分類指標的正負理想解；

正理想解：

負理想解：

其中，L＝{1,…,N}，；

計算節點重要度水平體系中第a項分類指標值與正負理想值之間的歐式距離：

到正理想解的距離：

到負理想解的距離：

得到每個節點第a項指標的相對貼近度：Z_ai＝D^-_ai/(D⁺_ai+D^-_ai),i＝1,2,…N；

得到每個節點準則層各指標的相對貼近度，分別計算出準則層站點類別因素，站點負荷因素，節點拓撲位置三個分類指標的相對貼近度，并以此作為節點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M，進行規范化處理，得到規范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，計算各指標權重W，得到加權規范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M，最后計算出每個節點對相對貼近度Z_i，從而得出節點重要度排序，識別出關鍵節點。

本申請提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：

現有技術中的方法沒有從電力通信網與電網的特殊關系分析節點的重要性，未能考慮網絡節點自身地位和作用的區別，因此不能全面有效地反應出通信節點在拓撲層的重要性。而本申請中的方法將電力通信網的拓撲結構和節點行業特點結合起來，更準確的識別電力通信網中的關鍵節點。

進一步的，由于電力通信網屬于復雜網絡的范疇，因此具備很多復雜網絡的拓撲特點，又由于其是電力系統的通信專網，又具備較強的行業特點，因此在評價網絡中節點重要度的時候，本申請將網絡拓撲結構與通信網實際相結合，能夠得到準確的評價結果，并且，權重的確定對于評價結果有很大的影響，本申請好的方法確立一個更為綜合性的權重值，保障了評價結果的科學性、合理性。

進一步的，本方法將電力通信網的拓撲結構與電網影響因子結合起來，得到一個電力通信網節點重要度的評價方法，該方法既考慮了復雜網絡的拓撲結構，又考慮了通信節點所在站點因素，更具有全面性、有效性，能夠更為準確的識別電力通信網中重要的節點。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明實施例的進一步理解，構成本申請的一部分，并不構成對本發明實施例的限定；

圖1是本申請中電力通信網節點重要度評價體系示意圖；

圖2是本申請中基于TOPSIS算法的電力通信網節點重要度評價流程示意圖；

圖3是本申請中電力通信網拓撲結構示意圖。

具體實施方式

本發明提供了一種電力通信網中關鍵節點識別方法，解決了現有的電力通信網中關鍵節點識別方法存在準確性較差的技術問題，實現了準確對電力通信網中關鍵節點進行識別的技術效果。

為了能夠更清楚地理解本發明的上述目的、特征和優點，下面結合附圖和具體實施方式對本發明進行進一步的詳細描述。需要說明的是，在相互不沖突的情況下，本申請的實施例及實施例中的特征可以相互組合。

在下面的描述中闡述了很多具體細節以便于充分理解本發明，但是，本發明還可以采用其他不同于在此描述范圍內的其他方式來實施，因此，本發明的保護范圍并不受下面公開的具體實施例的限制。

請參考圖1-圖3，電力通信網節點重要度評價體系的構成如圖1所示。站點為電力通信網節點所在電力站點，如變電站，發電廠等。該體系由目標層，準則層，指標層構成。其中，準則層包括站點類別因素，站點負荷因素，節點拓撲位置；站點類別因素下的指標層包括站點等級，站點規模兩個指標；站點負荷因素下的指標層包括負荷等級，負荷大小兩個指標；節點拓撲位置下的指標層包括度中心度，緊密中心度，中介中心度三個指標。采用基于TOPSIS的多屬性決策節點重要性綜合評價方法，將評價節點重要性的多個評價指標分別看作方案的屬性，最終將節點的重要性評價轉化為一個多屬性決策問題。

站點等級，站點規模，負荷等級，負荷大小指標，均根據各個節點實際情況賦予不同的等級值，具體賦值情況見表一。

度中心度，緊密中心度，中介中心度指標，根據電力通信網拓撲結構計算，具體計算方法如下：

基于圖論的方法，構建電力通信網網絡拓撲圖，設G＝(V,E)為網絡的拓撲結構，其中，V＝{v₁，v₂,…,v_N}是網絡節點集，|V|＝N。E＝{e₁，e₂,…,e_M}是網絡無向鏈路集，|E|＝M。

定義一

度中心度C_Di

度中心度測量網絡中某點與所有其它節點相聯系的程度，度中心度越高，節點越重要。定義節點i與其他節點直接相關聯的邊數為k_i，則度中心度可表示為：

C_Di＝k_i/(N-1) (1)

其中，C_Di為節點i的度中心度；k_i為節點i的度，即該節點與其他節點直接相關聯的邊數；N為網絡中節點總數目。

定義二

緊密中心度C_Ci

緊密中心度反映網絡中某節點與其他節點之間的接近程度，緊密中心度越大，表明節點越處于網絡的中心位置，節點越重要。定義節點i到節點j的最短路徑中包含邊的數量為d_ij，則緊密中心度可表示為：

其中，C_Ci為節點i的緊密中心度；N為網絡中節點總數目。

定義三

中介中心度C_Bi

中介中心度是以經過網絡中某個節點的最短路徑數目刻畫節點重要性的指標。網絡中其他節點對通信時經過該節點的次數越多，則該節點越重要，因此，中介中心度越高，則節點越重要。定義網絡中任意兩節點j和k之間最短路徑總數為g_jk，其中，經過節點i的最短路徑條數為g_jk(i)，則中介中心度可表示為：

其中，C_Bi為節點i的中介中心度；N為網絡中節點總數目。

基于TOPSIS算法的電力通信網節點重要度評價流程如圖2示。

設電力通信網節點重要度水平評價體系中，總共有N個節點，a表示準則層的第a項分類指標(站點類別因素，站點負荷因素，節點拓撲位置)，準則層每項指標下有m個分類細化指標，i、j分別表示第i個節點，第j個分類細化指標。

1.構造規范化矩陣

構造準則層第a項指標的決策矩陣X_a，其中，N表示N個節點，m表示共有m個分類細化指標。例如，算例中，準則層第一項指標站點類別因素下有兩個分類細化指標：站點等級，站點規模，則m＝2。

由于指標體系下各個分類細化指標的類型和量綱不同，為了消除這些影響，需要對決策矩陣X_a進行標準化處理，構成規范決策矩陣R_a＝(r_ij)_N×m。

對于效益型指標：

對于成本型指標：

其中，x_j^max＝max{x_ij|1≤i≤N}，x_j^min＝min{x_ij|1≤i≤N}。

2.計算權重W_a向量

本文在權重確定方面，采用將熵權法和層次分析法結合的綜合權重確定方法。

層次分析法采用專家打分的方法，將除目標層以外的各層次因素與同層其他因素的重要性進行兩兩比較，本文中，將準則層第a項指標下的各個指標兩兩比較，構造出比較判斷矩陣A。

判斷矩陣元素的值反映了對各因素相對重要性的認識，一般采用1～9及其倒數的標度方法。

計算比較判斷矩陣A滿足等式A_w1＝λ_maxw1的最大特征根λ_max和對應的特征向量w₁，w₁即是單排序權值。

進行一致性檢驗，計算一致性指標其中m為比較判斷矩陣的階數。計算一致性比率其中R_I為平均隨機一致性指標，可通過查表得到。

一般而言，C_R越小說明比較判斷矩陣的一致性越好。通常認為C_R＜0.1時，判斷矩陣具有滿意的一致性。將w₁歸一化，得到主觀權重w_aj'。

熵權法是根據各指標所包含的信息量的大小來確定指標權重的客觀賦權法。

計算第a項分類指標的第j個分類細化指標的熵值e_aj：

其中，r_ij為規范決策矩陣中的值，P_ij為歸一化值，e_aj是第j個分類細化指標的熵值。

其中k＝1/InN，最后得到熵權向量的計算公式如下：

確定綜合權重：

其中，w_aj滿足0≤w_aj≤1，

3.構造加權規范化矩陣Y_a

將權重向量與規范化矩陣結合，構造加權規范化矩陣Y_a。

4.計算相對貼近度

基于加權規范化矩陣Y_a，確定每個分類細化指標的正負理想解。所謂的正理想解就是某一個指標中最優值，反之就是負理想解。

正理想解：

負理想解：

其中，L＝{1,…,N}，即L為電力通信網中節點集合；y_im為矩陣Y_a中第i個節點第m個指標對應的值。每個節點的正負理想解，即為Y_a矩陣中，每列最大值和最小值。

計算節點重要度水平體系中第a項分類指標值與正負理想值之間的歐式距離：

到正理想解的距離：

到負理想解的距離：

得到每個節點第a項指標的相對貼近度：Z_ai＝D^-_ai/(D⁺_ai+D^-_ai),i＝1,2,…N(14)

至此，可得到每個節點準則層各指標的相對貼近度，分別計算出準則層站點類別因素各節點相對貼近度Z₁＝[z₁₁,z₁₂,…,z_1N]^T，站點負荷因素各節點相對貼近度Z₂＝[z₂₁,z₂₂,…,z_2N]^T，節點拓撲位置各節點相對貼近度Z₃＝[z₃₁,z₃₂,…,z_3N]^T，并以此作為節點重要度的指標值，組成新的決策矩陣X＝(x_ij)_N×M，根據公式(4)、(5)進行規范化處理，得到規范化決策矩陣R＝(r_ij)_N×M，根據公式(6)到(9)計算各指標權重W，得到加權規范化矩陣Y＝(y_ij)_N×M，最后根據公式(10)到(14)計算出每個節點對相對貼近度Z_i，從而可以得出最終節點重要度排序，識別出關鍵節點。

5.算例分析

圖3中的網絡中有14個節點，16條鏈路，其中7號節點是省級調度中心，13號節點是地區調度中心，9，10，11，12，14號節點是220kv變電站，其余節點均是500kv變電站。

站點類別因素下的分類細化指標：站點等級和站點規模，站點負荷下的分類細化指標：負荷等級和負荷大小，可參考上文中評價標準，得到其相對影響值，結果如表一所示。

節點拓撲位置下的分類細化指標：度中心度，緊密中心度和中介中心度，由上文中公式計算可得，計算結果如表二所示。

由站點等級，站點規模相對影響值，可以構建站點類別因素決策矩陣X₁，由負荷等級，負荷大小相對影響值，可以構建站點負荷因素決策矩陣X₂，由度中心度，緊密中心度，中介中心度的計算值，可以構建節點拓撲位置決策矩陣X₃。根據決策矩陣，將矩陣中的值進行去量綱處理，可計算出規范化決策矩陣R₁，R₂，R₃。

采用層次分析法及熵權法，計算出綜合權重，結果如表三所示。

由規范化決策矩陣R₁，R₂，R₃，及各指標權重值。可構建加權規范化矩陣Y₁，Y₂，Y₃。可計算出準則層各個指標下，每個節點相對貼近度，即為重要度評分。評分結果如表四所示。

由準則層三個指標站點類別因素，站點負荷因素，節點拓撲位置的貼近度，可構建目標層決策矩陣，經計算可構造出目標層規范化矩陣。

計算準則層各指標權重，準則層各指標權重如表五所示。

由規范化決策矩陣R，及準則層各指標權重值?？蓸嫿訖嘁幏痘仃嘫。計算出每個節點最終相對貼近度Z_i，即為各節點重要度評分。結果如表六所示。

根據表六計算結果，節點7的重要度最大，這與節點7為省調，在電力通信網中處于較為核心的位置的實際相匹配。節點13是地調，其重要度值高于其余220kv變電站節點。節點9，11，在拓撲結構中有相同的重要度，然而，綜合考慮站點因素后，節點9的重要度要高于節點11。節點3，5，在站點因素方面具有相同的重要度，由于節點5處于網絡中比較核心的位置，因此重要度更高。驗證了方法的正確性。

具體實現過程如表1-表6所示：

表一.站點類別因素及站點負荷因素相對影響值

表二.電力通信網各節點拓撲位置參數

表三.指標層各指標權重

表四.各節點準則層計算結果及排序

表五.準則層各指標權重

表六.節點重要度計算結果

本申請提供的一個或多個技術方案，至少具有如下技術效果或優點：

現有技術中的方法沒有從電力通信網與電網的特殊關系分析節點的重要性，未能考慮網絡節點自身地位和作用的區別，因此不能全面有效地反應出通信節點在拓撲層的重要性。而本申請中的方法將電力通信網的拓撲結構和節點行業特點結合起來，更準確的識別電力通信網中的關鍵節點。

進一步的，由于電力通信網屬于復雜網絡的范疇，因此具備很多復雜網絡的拓撲特點，又由于其是電力系統的通信專網，又具備較強的行業特點，因此在評價網絡中節點重要度的時候，本申請將網絡拓撲結構與通信網實際相結合，能夠得到準確的評價結果，并且，權重的確定對于評價結果有很大的影響，本申請好的方法確立一個更為綜合性的權重值，保障了評價結果的科學性、合理性。

進一步的，本方法將電力通信網的拓撲結構與電網影響因子結合起來，得到一個電力通信網節點重要度的評價方法，該方法既考慮了復雜網絡的拓撲結構，又考慮了通信節點所在站點因素，更具有全面性、有效性，能夠更為準確的識別電力通信網中重要的節點。

盡管已描述了本發明的優選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。

顯然，本領域的技術人員可以對本發明進行各種改動和變型而不脫離本發明的精神和范圍。這樣，倘若本發明的這些修改和變型屬于本發明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發明也意圖包含這些改動和變型在內。