本发明公开了基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，基于系统数据，获取系统拓扑特征信息。根据系统拓扑特征信息，建立信息物理拓扑模型。建立节点重要度的评估指标。对建立的评估指标进行仿真验证。能够较为准确、合理的辨识评估出信息物理系统中的关键节点，对提高系统鲁棒性，降低系统失效风险，提升系统安全可靠运行意义重大。
1.基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，其特征在于，包括：步骤S1.基于系统数据，获取系统拓扑特征信息；
步骤S2.根据系统拓扑特征信息，建立信息物理拓扑模型；
式中，Pi′为中间量；Ri为电网与信息网间的相互依存关系；Di为边差异性；Si为节点间的差异性；N为节点个数；ki为系统中节点i的度数；P(ki)为网络中节点度数为ki的节点的概率；Wij为边i,j的权值； 分别表示电网与信息网中节点i度数； 为电力网中度数为 的节点与信息网中度数为 的节点相互依存的概率； 分别表示电力网中度数为 信息网中度数为 的节点的概率；
网络中结构熵越大则网络能量分布越均匀，网络的结构熵越小网络能量分布越不均匀；
S33，基于系统改进结构熵，定义结构熵变化量ΔH评估不同节点退出运行后系统组织结构状态的变化：ΔH＝H(t)‑H(0)
式中，H(0)为节点发生故障前系统结构熵，H(t)为节点退出运行后系统结构熵。
2.根据权利要求1所述的基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：将电网中变电站、发电厂与信息网中基站看成节点，系统中的输电线路及通讯线路看成边，构建由边与节点组成的无向加权连通图G(V,E,W)，其中V＝{1,2,3....N}表示网络中所有节点的集合，E表示边的集合，W＝(W1,W2......Wi)为线路权值集合，其中Wi为各线路的阻抗值。
3.根据权利要求1所述的基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，其特征在于，所述步骤S4，利用python3.0为仿真工具进行连锁故障仿真，具体包括：S401，初始化：设定电网、信息网基本参数；
S403，当故障时间t＝0时，触发连锁故障；计算各节点依次移除后系统结构熵变化量，从大到小排序生成初始故障节点顺序表，依次作为初始故障节点触发连锁故障；
S404，被切除线路对应信息节点产出信息包；其中，信息包由源节点产生，用来存放故障线路序号；
式中G，G'分别表示故障前、后的电网，Fl为线路l的潮流；
S408，按照路由规则完成一次信息传输；其中路由规则为：首先，故障节点或线路对应的信息节点产生信息包，如果该信息节点的邻居节点包含调度中心，设定调度中心为系统中度数最大的两个节点，则将信息包传输给调度中心；否则，则根据选择概率Pj选择邻居节点，该邻居节点作为新的源节点，重复操作，直至信息包传输至调度中心；
式中：j为源节点的邻居节点；dj代表节点j到调度中心之间的最短路径长度；sj为节点j的等待传输的信息包数量；ω为路由策略控制系数；Hj为节点j到调度中心的有效距离；Hm为源节点的各个邻居节点到调度中心的有效距离；β为路由概率控制系数；Li为源节点的邻居节点集合；Pj为邻居节点j被选中作为新的源节点的概率，e为自然常数；
S409，查看调度中心是否接收到信息包，如果收到，则对电力网络进行优化控制；
S410，判断系统是否完全解裂，如果是，单次连锁故障模拟结束；否则进入步骤S405。
一种基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法
技术领域
[0001] 本发明属于信息物理技术领域，特别是涉及一种基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法。
背景技术
[0002] 随着智能电网建设的逐步推进，一次电网和信息网络深度融合，信息物理系统的规模和结构变得越来越复杂庞大。先进信息技术在电网中的大量应用增强了电网的可控性和可观性，但同时也增加了系统的脆弱性。一旦信息物理系统中的关键节点失效或被恶意攻击时，故障不仅会影响本层网络，同时会通过电网与信息网的相依关系传播到相依系统，造成相依网络也发生故障，进而触发严重连锁故障，造成大停电事故发生。
[0003] 信息物理系统的拓扑结构错综复杂，节点众多，系统中个别节点故障就有可能造成系统发生大停电事故。因此信息物理系统关键节点的辨识对提高系统鲁棒性，降低系统故障风险，提升电网安全可靠运行意义重大。然而，大多数关键节点辨识方法只针对单层网络，并未将电网与信息网结合起来考虑，因此，亟需一种方法辨识信息物理系统的关键节点。
发明内容
[0004] 本发明实施例的目的在于提供一种基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，以实现准确、合理、快速的辨识信息物理系统中的关键节点，降低系统失效风险，提升系统安全性。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是，基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，包括：
[0006] 步骤S1.基于系统数据，获取系统拓扑特征信息；
[0007] 步骤S2.根据系统拓扑特征信息，建立信息物理拓扑模型；
[0008] 步骤S3.建立节点重要度的评估指标；
[0009] 步骤S4.对建立的评估指标进行仿真验证。
[0010] 进一步的，所述步骤S2，具体包括：
[0011] 将电网中变电站、发电厂与信息网中基站看成节点，系统中的输电线路及通讯线路看成边，构建由边与节点组成的无向加权连通图G(V,E,W)，其中V＝{1,2,3....N}表示网络中所有节点的集合，E表示边的集合，W＝(W1,W2......Wi)为线路权值集合，其中Wi为各线路的阻抗值。
[0012] 进一步的，所述步骤S3，具体包括：
[0013] S31，定义节点重要度Pi为：
[0014]
[0015]
[0016] 其中：
[0017] Si＝[1‑P(ki)]N
[0018] Di＝ki[1‑P(ki)]N∑Wij
[0019]
[0020] 式中，Pi′为中间量；Ri为电网与信息网间的相互依存关系；Di为边差异性；Si为节点间的差异性；N为节点个数；ki为系统中节点i的度数；P(ki)为网络中节点度数为ki的节点的概率；Wij为边i,j的权值； 分别表示电网与信息网中节点i度数； 为电力网中度数为 的节点与信息网中度数为 的节点相互依存的概率； 分别表示电力网中度数为 信息网中度数为 的节点的概率；
[0021] S32，定义系统改进结构熵H为：
[0022]
[0023] 网络中结构熵越大则网络能量分布越均匀，网络的结构熵越小网络能量分布越不均匀；
[0024] S33，基于系统改进结构熵，定义结构熵变化量ΔH评估不同节点退出运行后系统组织结构状态的变化：
[0025] ΔH＝H(t)‑H(0)
[0026] 式中，H(0)为节点发生故障前系统结构熵，H(t)为节点退出运行后系统结构熵。
[0027] 进一步的，所述步骤S4，利用python3.0为仿真工具进行连锁故障仿真，具体包括：
[0028] S401，初始化：设定电网、信息网基本参数；
[0029] S402，初始结构熵计算；
[0030] S403，当故障时间t＝0时，触发连锁故障；计算各节点依次移除后系统结构熵变化量，从大到小排序生成初始故障节点顺序表，依次作为初始故障节点触发连锁故障；
[0031] S404，被切除线路对应信息节点产出信息包；其中，信息包由源节点产生，用来存放故障线路序号；
[0032] S405，判断是否有线路断开；
[0033] S406，计算此时系统剩余负荷；
[0034]
[0035] 式中G，G'分别表示故障前、后的电网，Fl为线路l的潮流；
[0036] S407，连锁故障仿真时间加1；
[0037] S408，按照路由规则完成一次信息传输；其中路由规则为：首先，故障节点或线路对应的信息节点产生信息包，如果该信息节点的邻居节点包含调度中心，设定调度中心为系统中度数最大的两个节点，则将信息包传输给调度中心；否则，则根据选择概率Pj选择邻居节点，该邻居节点作为新的源节点，重复操作，直至信息包传输至调度中心；
[0038] 其中，下式计算选择概率：
[0039] Hj＝ωdj+(1‑ω)sj
[0040]
[0041] 式中：j为源节点的邻居节点；dj代表节点j到调度中心之间的最短路径长度；sj为节点j的等待传输的信息包数量；ω为路由策略控制系数；Hj为节点j到调度中心的有效距离；Hm为源节点的各个邻居节点到调度中心的有效距离；β为路由概率控制系数；Li为源节点的邻居节点集合；Pj为邻居节点j被选中作为新的源节点的概率，e为自然常数；
[0042] S409，查看调度中心是否接收到信息包，如果收到，则对电力网络进行优化控制；
[0043] S410，判断系统是否完全解裂，如果是，单次连锁故障模拟结束；否则进入步骤S405。
[0044] 本发明的有益效果：基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，不仅考虑了单层网络节点间的差异性Si、边差异性Di，同时还考虑了电网与信息网间的相互依存关系Ri。因此能够较为准确、合理的辨识评估出信息物理系统中的关键节点，对提高系统鲁棒性，降低系统失效风险，提升系统安全可靠运行意义重大。
附图说明
[0045] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046] 图1为本发明方法的方法流程示意图。
[0047] 图2为电网拓扑结构图
[0048] 图3为信息网拓扑结构图
[0049] 图4为关键节点175、5、32与系统中非关键节点故障后的系统剩余负荷变化图具体实施方式
[0050] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0051] 基于改进结构熵的信息物理系统关键节点辨识方法，流程如图1所示，包括：
[0052] S1.基于系统数据，获取系统拓扑特征信息。
[0053] S2.根据系统拓扑特征信息，建立信息物理拓扑模型。
[0054] S3.建立节点重要度的评估指标。
[0055] S4.对建立的评估指标进行仿真验证。
[0056] 步骤S2，具体包括：
[0057] 将电网中变电站、发电厂与信息网中基站看成节点，系统中的输电线路及通讯线路看成边，构建由边与节点组成的无向加权连通图G(V,E,W)，其中V＝{1,2,3....N}表示网络中所有节点的集合，E表示边的集合，W＝(W1,W2......)为线路权值集合，其中Wi为各线路的阻抗值。
[0058] 步骤S3，具体包括：
[0059] S31，定义节点重要度Pi为：
[0060]
[0061]
[0062] 其中：
[0063] Si＝[1‑P(ki)]N
[0064] Di＝ki[1‑P(ki)]N∑Wij
[0065]
[0066] 式中，Pi′为中间量；Ri为电网与信息网间的相互依存关系；Di为边差异性；Si为节点间的差异性；N为节点个数；ki为系统中节点i的度数；P(ki)为网络中节点度数为ki的节点的概率；Wij为边i,j的权值； 分别表示电网与信息网中节点i度数； 为电力网中度数为 的节点与信息网中度数为 的节点相互依存的概率； 分别表示电力网中度数为 信息网中度数为 的节点的概率。
[0067] S32，定义系统改进结构熵H为：
[0068]
[0069] 结构熵指标能够很好地反映网络中地“有序”情况：网络中结构熵越大则网络能量分布越均匀，网络的结构熵越小网络能量分布越不均匀。
[0070] S33，基于系统改进结构熵，定义结构熵变化量ΔH评估不同节点退出运行后系统组织结构状态的变化。
[0071] ΔH＝H(t)‑H(0)
[0072] 式中，H(0)为节点发生故障前系统结构熵；H(t)为节点退出运行后系统结构熵。
[0073] 步骤S4所述的对建立的评估指标进行仿真验证，具体为利用python3.0为仿真工具进行连锁故障仿真，即可以根据仿真结果验证该评估指标的有效性。
[0074] 步骤S4，具体包括：
[0075] S401，初始化：设定电网、信息网基本参数。
[0076] S402，初始结构熵计算。
[0077] S403，当故障时间t＝0时，触发连锁故障；计算各节点依次移除后系统结构熵变化量，从大到小排序生成初始故障节点顺序表，依次作为初始故障节点触发连锁故障。
[0078] S404，被切除线路对应信息节点产出信息包。其中，信息包由源节点(采集监测单元)产生，用来存放故障线路序号。
[0079] S405，判断是否有线路断开。
[0080] S406，计算此时系统剩余负荷。
[0081] 采用如下算式计算系统剩余负荷：
[0082]
[0083] 式中G，G'分别表示故障前、后的电网，Fl为线路l的潮流。
[0084] S407，连锁故障仿真时间加1。
[0085] S408，按照路由规则完成一次信息传输；其中路由规则为：首先，故障节点或线路对应的信息节点产生信息包，如果该信息节点的邻居节点包含调度中心，设定调度中心为系统中度数最大的两个节点，则将信息包传输给调度中心；否则，则根据选择概率Pj选择邻居节点，该邻居节点作为新的源节点，重复上述操作，直至信息包传输至调度中心。
[0086] 采用如下算式计算选择概率：
[0087] Hj＝ωdj+(1‑ω)sj
[0088]
[0089] 式中：j为源节点的邻居节点；dj代表节点j到调度中心之间的最短路径长度；sj为节点j的等待传输的信息包数量；ω为路由策略控制系数；Hj为节点j到调度中心的有效距离；Hm为源节点的各个邻居节点到调度中心的有效距离；β为路由概率控制系数；Li为源节点的邻居节点集合；Pj为邻居节点j被选中作为新的源节点的概率，e为自然常数；
[0090] S409，查看调度中心是否接收到信息包，如果收到，则对电力网络进行优化控制；
[0091] S410，判断系统是否完全解裂，如果是，单次连锁故障模拟结束；否则进入步骤S405。
[0092] 具体的，本实施例以某省电网与信息网数据为例验证本实施例提出的信息物理系统关键节点辨识方法。
[0093] 该电网包含254个节点，其中包括41个发电节点，414条边。信息网中包含230个节点，319条边。图2和图3分别为电网与信息网的拓扑结构图。
[0094] 为了便于分析与验证，表1只给出了移除信息物理融合系统中的节点后结构熵变化前10位节点信息及其剩余负荷。
[0095] 表1节点故障后结构熵变化前10位节点信息及剩余负荷
[0096] 排名 节点编号 ΔH Load 排名 节点编号 ΔH Load1 175 1.58913 0.01510 6 64 1.20154 0.12261
2 5 1.44648 0.04250 7 211 1.18858 0.13837
3 32 1.44014 0.06686 8 7 1.14525 0.06783
4 90 1.26119 0.08113 9 197 1.12896 0.05939
5 37 1.21772 0.11297 10 48 1.12782 0.17554
[0097] 图4给出了关键节点175、5、32与系统中一个非关键节点故障后系统剩余负荷变化的对比结果。
[0098] 从表1可以看出，当结构熵变化排名前10位的节点发生故障，连锁故障仿真结束后，系统剩余负荷皆小于0.2，同时，结合图4可以明显看出，相较于非关键节点故障后系统剩余负荷未发生太大变化，当系统中的关键节点故障后，均会触发严重连锁故障，进而对系统造成较大的破坏。
[0099] 本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0100] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
