基于无标度网络的电力系统模型及优化.pdf
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1、第 4 7卷第 5 3 6 A期 2 0 1 0年 8月 电测与仪表 El e c t r i c a l M e a s u r e m e nt I n s t r um e n t at i o n VD 1 4 7 NO - 5 3 6 A Aug 2 0 1 0 基于无标度网络的电力系统模型及优化 陈国章 , 向兵, 姜炜超, 陆春艳 , 徐旭亮 ( 国电南瑞科技股份有限公司, 南京 2 1 0 0 6 1 ) 摘要: 由于信息技术的发展, 大量信息的繁衍和增长 , 信息之间的关系愈加复杂。为了研究这些复杂信息的联 系, E r d o s 和R e 提出了图论 , 推动了复杂网络的
2、发展。1 9 9 9 年B a r a b 矗 s i 和A l b e r t 第一次提出了无标度网络之后, 复杂网络在最近几年成为了科学研究 的一个热点课题 。各种复杂 网络如社会 网络和I n t e r n e t 网络看起来似乎杂 乱无章、 纷繁复杂且没有规律性 , 但是却不像它表面所表现的杂乱无章 ; B a r a b a s i 和A l b e r t 经过研究发现了电影 演员网络和其它网络具有自组织性和规律性, 并且服从幂律概率分布, 称之为“ 无标度网络” 。科学家发现各种 数据庞大的网络包括社会网络、 生物网络以及其它技术网络开展的无标度网络研究, 都服从这个规律。随着
3、电 力行业的发展以及电力资源的不断增加 , 电力行业数据呈现出数据量大、 电力节点间关系复杂等特点, 迫切要 求使用合理的方法来科学管理制造资源。因此, 本文提出了从无标度网络的角度研究电力行业资源网络, 解决 电力资源的管理问题 。 关键词 : 拓扑结构 ; B A 模型; 无标度网络 ; 电力系统 中图分类号 : T M7 2 7 文献标识码 : A 文章编号: 1 0 0 1 1 3 9 0 ( 2 0 1 0 ) 8 A 一 0 0 3 9 0 4 A Co l l a b o r a t i o n M o d e l o f P o we r S y s t e m Ba s e
4、d o n S c a l e - f r e e Ne t wo r k s C HEN Gu o - z h a n g , XI ANG Bi n g , J I ANG We i - c h a o , L U C h u n - y a n, XU Xu - l i a n g ( N a r i T e c h n o l o g y D e v e l o p me n t C o L t d , N a n J i n g 2 1 0 0 6 1 , C h i n a ) Ab s t r a c t :Wi t h the d e v e l o p me n t o f
5、i n f o r ma t i o n t e c h n o l o gy ,mo r e a n d mo r e i n f o rm a t i o n a d d t o the i nfo rm a t i o n n e t wo r k s , r e s u l t i n g i n the i r c o mp l e x i t y T o s t u d y the c o mp l i c a t e d r e l a t i o n b e t we e n the s e e l e me n t s ,E r d o s a n d Re n y i p
6、r o p o s e d the g r a p h t h e o r y, a c o mp l e x n e t wo r k w a s p u s h e d f o r wa r d ,a n d i t b e c a me the h o t t o p i c i n s c i e n t ific s c o p e Es p e c i a l l y i n 1 9 9 9 B a r a b d s i an d Albe rt d i s c o v e r e d “ s c a l e - f r e e ”p h e n o me n o n At fi
7、 r s t s i g h t w e mi g h t e x p e c t tha t e v e n f o r f e w an d s i mp l e a s s e mb l i e s o f c o l l a b o r a t i o n,t h e d e t a i l e d n e tw o r k s o f t h e i n t e r a c t i o n s b e t we e n i t s v a r i o u s e l e me n t a r y u n i ts wo u l d b e a t a n g l e d we b o
8、 f o v e rw h e l mi n g c o mp l e x i t y,a t l e a s t r a n d o m a s i t a p p e a r s Ye t a s r e s e a r c h e r s h a v e r e c e n t l y l e a r n e d , c o l l a b o r a t i o n n e two r k s are f ar f r o m b e i n g r a n d o mB a r a b 6 s i a n d Al b e r t d i s c o v e r many o b s
9、 e r v e d n e two r k s s u c h a s m o v i e a c t o r n e two r k f a l l i n t o the c l ass o f s c a l e - f r e e n e t w o r k s , m e a n i n g tha t t h e y h a v e p o w e r - l a w( o r s c a l e - f r e e ) d e g r e e d i s t r i b u t i o n s As i t t u r n s o u t ,t h i s n e two r
10、k r e v e als r e ma r k ab l e ma the ma t i c al r e g u l a r i t i e s an d s h are s i mpo r t a n t t o po l o g i c al f e a t u r e s wi th o the r c o l l ab o r a ti o n n e t w o r k s ,i n c l u d i n g w e b s o f s o c i al i n t e r a c t i o n, b i o l o g i c al n e t wo r k s ,an d
11、 g r a p h o f o the r t e c h n o l o g i c al fi e l d s Ow i n g t o the h i g h l y d e v e l o p e d i n d u s t r y and the i n c r e me n t o f p o w e r r e s o u r c e s ,b u l k s o f d a t a f o rm c o mp l i c a t e d r e l a t i o n b e t we e n t h e mThe pa p e r ma i nl y s t u d i e
12、 s the p o we r -s ys t e m ne t wo r ks t o g i v e a s o l u t i o n t o the po we r r e s o u r c e ma na g e me n t Ke y wo r d s : t o p o l o gy , BA mo d e l ,s c ale - f r e e n e t w o r k s , p o we r s y s t e m 0 引 言 资源节点不断增加 ,形成了数据庞大的网络 , 相 互之间的作用也变得复杂。 许多元素之间的相互作用 也相互牵制 , 呈现出不确定的因素 。越来
13、越多的复杂 现象呈现在我们面前, 而复杂网络理论是借助于图论 和物理的一些方法, 来研究各种看上去互不相同的复 杂系统 、复杂 网络之间的共性和处理它们 的普适方 法。正因如此 , 从新世纪以来复杂网络开始不断蓬勃 地发展。许多系统可以用复杂 网络来描述。比如细胞 能够用 由化学反应连接起来 的化学物质网络来描述。 I n t e r n e t 是由各种物理或者无线连接起来的复杂网络; 社会网络也是复杂网络研究的一个热点, 其中节点代 一 3 9- 学兔兔 w w w .x u e t u t u .c o m 2 0 1 0年 8月 第二届 电测仪表学术发展方向主题研讨暨 第一届智能化先进
14、测量 系统学术研讨会议论 文集 Au g 2 0 1 0 表着人类, 边代表着各种社会关系; 万维网是一个具 有大量超链接的巨大虚拟的网页网络 ; 这些系统只是 代表着近年来科学界研究复杂网络拓扑结构的少数 例子。在蛋白质网络中, 边代表着两个蛋白质之间的 化学反应, 节点代表着一个特定的蛋白质细胞。细胞 网络中, 每个细胞是一个单位节点 , 两个细胞之 间通 过连接形成 了相互联系的边 。通过对这些网络的研 究 , 研究整个网络的拓扑结构, 了解网络的相互关系 , 进一步改善网络。 度分布概率尸 ( J ) 是指系统中随机选 择节点连接度为k 的节点所占的概率 ( 也就是它与其 它k 个节点
15、建立连接) 。 B a r a b d s i 和A l b e 经过研究发 现, 大部分实际网络的P ( k ) 为k 的幂律指数函数, 即 P ( k ) 一 硼, 其中y 为特征度指数, 这种现象为无标度 特性。高度连接的节点往往成为了连接中心, 而大部 分节点的连接数量比较少。图1 是几个最为典型的现 实网络的P ( k ) 分布, 它们都遵从这个规律。这个惊人 的发现对于研究现在的复杂系统是一个重要的发现, 对于网络中发生的亏 k ( a ) 路 由级别的I n t e me t ( G o v i n d a n t 】 ) ( b ) 电影演员网络( A ma r a l e t
16、 a 1 ) ( e ) 高能科学家合作网络 ( N e w m a n ) ( d ) 神经学科学合作网络( B a r a b 丘 s i ts ) 图1几个真实网络的度分布 Fi g 1 S e v e r M d e g r e e d i s t r i b u t i o n s o f r e a l n e t wo r k s 1 电力系统模型 在电力系统 中, 在电能量 的传递过程 中 , 变电站 起到了一个载体的作用。 中国庞大的电力系统正是由 于变电站载体的作用下, 才能够正常运营。在电力系 统中, 变 电站起到了重要的作用 , 变电站 的相互连接 和作用中传递电能量。
17、在这个系统中, 由于不同的变 - 4 0 电站之 间的作用关 系的复杂性 ,以及连接的不确定 性, 电力系统的拓扑结构成了一个神秘而且复杂的尤 物。 在电力系统中, 变电站是电力系统的节点, 输电线 是连接变电站之间的一个桥梁。 变电站有一个重要的 特点, 它的负载量是有上限的, 当负载达到一定的数 量时, 变电站就要考虑重新规划。变电站和输电线成 为了电力系统的重要环节, 在 国家智能电网的建设 中 变电站和输电线的电子设备以及采集系统能够监测 整个系统的状况, 并且可以在一定程度上控制不同线 路之间的突发状况以及动态调度电力使用情况。 这些 智能工作都是在布局不变的情况下监控整个电网的 状
18、况, 它是在既有系统不变的情况下进行的优化。如 果从整个电网的情况考虑的话, 这些问题是智能电网 发展过程 中的痼疾 。 为了研究整个貌似无规律的电网系统, 寻找它们 内在的关联性和确定性, 并逐渐地利用一些理论进行 优化, 本论文在智能电网中引入适合电网实际情况的 无标度网络模型, 并且在今后的研究中进行验证和优 化。 具有无标度特性的网络包含着偏好连接和增长特 性, 其中偏好连接是一个节点在进行连接时, 它是选 择性的进行连接, 并且连接数越多的节点被连接的可 能性越大, 这是无标度网络的最重要特征。在电力系 统中也具有这样的特点, 例如省会或者市区的变电站 连接数多, 它们被连接的几率也
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- 基于 标度 网络 电力系统 模型 优化
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