多维融合的电力通信网节点风险评估

凌霄

摘要：随着电网规模的扩大，网络结构复杂性的提高，电力业务的多样化，网络业务负荷的激增，电网的安全运行对电力通信网络的抗破坏性和稳定性明确提出了更高的规定要求。从网络架构和电力业务流程两个层面研究电力通信节点的风险性，搭建指标值定量分析节点问题的影响，运用信息多维融合计算机融合两个层面得到的定量分析值，进行电力通信节点的风险评估。仿真模拟结果显示，该评估方法可以精确定量分析电力通信节点的风险性。

关键词：电力通信系统;风险评估;电力工程业务流程;信息融合

1电力通信网节点风险评估方法

为了更好地准确评定网络中节点的风险性经营规模，必须一个全方位、精确地量化分析故障影响的指标值。本文从光纤通信系统网络架构和电力工程业务流程传输两个层面研究了节点风险性，最终取得了一个综合性指标来量化分析节点风险性。

1.1节点风险性

对网络的研究表明，网络中节点的集聚特点也会影响节点的危害。在中国的电力网络传输层中，节点产生了相对性较多的三角形构造。当不考虑到链路的权重值时，网络中最短的相对路径不容易根据三角形构造的节点，进而减少节点的影响。同时，归属于网络接入层的边缘节点不容易产生三角形构造，其聚类系数的影响将实现最高值。可以看得出，尽管聚类系数不可以体现邻居的经营规模，但它可以量化分析节点与邻居间衔接的紧密性。

1.2业务流程层节点风险性

将电力工程业务流程分成四个区域。I和II区各自为生产控制大区实时控制区和生产控制大区非控制生产区。I区包括的业务流程是电力系统安全防护的重点，II区包括的业务流程是电力系统稳定监控的必需要素。I和II区的大部分业务流程都满足电力通信数据传输性能参数的严格管理。III和IV区为生产管理区和管理信息区主要包含生产制造、企业经营管理业务流程，对传送性能参数要求较低。所以，电力通信数据网络中传递的电力工程业务流程具备明显的差别。

2模拟仿真研究

本文选取了三种类别的拓扑结构开展模拟研究，即城市电力通信网络、传统式WS网络和电力通信主干网。城市电力通信网络骨干节点少，业务流程遍布清楚，便于判定和定性分析优化算法的合理化;WS数据网络是一种非常典型的繁杂网络模型，通常用以认证优化算法的客观性;电力通信主干网便于认证优化算法的应用性。电力通信网络中运作的业务流程分成5类，选用特点指标值评价方法得到相近业务流程的必要性，得到5类业务流程必要性空间向量F=[0.98、0.83、0.55、0.33、0.15]。数据网络中传递的业务流程不一定同样。根据WS数据网络的仿真模拟，业务流程引流矩阵将随机生成，只限定业务流程数量。在电力通信主干网中，架构为网络架构，满足电力通信拓扑结构的特性。为了更好地认证所指出的电力通信节点风险评估方式的精确性，挑选SC优化算法实现较为，该优化算法综合考虑了节点常见故障对网络架构和业务流程传送的危害。

2.1城市电力通信网络

尽管提及的优化算法与SC算法对排行较高的节点的鉴别实际效果类似，但8号节点的鉴别结果却大不一样。因为SC优化算法主观性地增强了节点常见故障对电力工程业务流程的直接影响的权重值，8号节点对项目的必要性较小，但从图1可以看出，8号节点在拓扑结构中的位置比9号节点和10号节点更关键。作为边沿节点，14号节点的常见故障对全部电力通信网络的利弊较低，14号节点无法进到前7名，14号节点排第7。依据不一样优化算法下节点的必要性，观察节点常见故障对数据网络高效率E和数据网络剩下业务流程的必要性ST的危害。伴随着关键节点的清除，数据网络高效率快速降低，说明该优化算法比SC算法更能确切地发觉链路层的风险性。ST值在两种优化算法降低的效率差别较小，表明在业务流程遍布下，两种优化算法对业务流程层高危节点的鉴别结果基本一致。

2.2WS数据网络

WS数据网络是一个传统式的任意数据网络。該网络从一个环状数据网络逐渐，根据概率p任意网络连接的每一个侧边，即固定不动每一个侧边的一个节点，并任意明确另一个节点，但较多只有达到2个节点间的一个侧边，每一个节点不可以产生一个自环。文中设定几率p=0.15，转化成并固定不动网络拓扑结构，根据更改数据网络中传递的业务流程遍布，仿真模拟业务流程传送随时长变动的全过程。WS数据网络的设定包含100个节点，每一个业务流程引流矩阵包含400个业务流程，业务类型是任意给出的，100个业务流程引流矩阵是随机生成的。删掉节点必要性排名前50%的节点，记录好几个仿真模拟结果的均值，得到不一样业务流程遍布下数据网络指标值的下降趋势。

2.3电力通信主干网

本文选用电力通信主干网进行节点风险评估模拟。

设置每个业务矩阵包包括800个业务，业务类型是随机给定的，100个业务矩阵是随机生成的。每个模拟中删除30%的网络节点，记录多个模拟结果以获得平均值。SC算法是一种基于层次分析的关键节点识别方法，主观地提高了承载业务对节点重要性的影响，这是合理的。然而，该算法对高风险节点的识别更多地取决于业务分布。当业务分布不断变化时，该算法表现出一定的局限性。

结束语

为了更好地精确、客观性的量化分析电力通信节点故障的影响，明确提出了根据多维集成化的电力通信节点风险评估方式，该方法从网络拓扑和电力业务传输两个层面量化分析节点故障对电力通信网络的影响，根据信息集成化测算对网络的综合性影响，随后评定节点的风险性大小。根据非常不同类别的网络和比较优化算法，明确提出的优化算法可以更确切地量化分析电力通信网络中节点的风险值，表明本优化算法具备较好的客观性。

参考文献

[1]邓博仁.电力通信网风险分析[D].北京：华北电力大学，2016.