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节点动力学含随机噪声的复杂动力网络拓扑结构识别

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节点动力学含随机噪声的复杂动力网络拓扑结构识别

第三十届中国控制会议

作者：吴晓群赵雪漪吕金虎武汉大学软件工程国家重点实验室武汉大学数学与统计学院中国科学院数学与系统科学研究院 School of Electrical and Computer Engineering RMIT University

复杂网络在现实生活中的广泛存在激起了各领域学者对复杂网络的研究热潮。目前人们主要研究在网络拓扑结构预知条件下的网络特性以及同步与控制行为。然而,在自然、社会和工程实际中,网络的拓扑结构往往是未知和部分未知或者不确定的,而... 详细信息

复杂网络在现实生活中的广泛存在激起了各领域学者对复杂网络的研究热潮。目前人们主要研究在网络拓扑结构预知条件下的网络特性以及同步与控制行为。然而,在自然、社会和工程实际中,网络的拓扑结构往往是未知和部分未知或者不确定的,而且,现实中噪声往往存在,所以针对含噪声的不确定复杂动力网络的结构识别具有非常重要的实际意义。本文中,我们将针对节点动力学含有随机噪声的复杂动力网络,基于随机微分方程的LaSalle不变原理,设计自适应控制器,反演网络结构。数值仿真验证了所提出方法的有效性。

关键词：复杂网络拓扑识别噪声随机微分方程

来源： cnki会议评论

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机泵系统拓扑结构识别模型与应用

当代化工 2022年第1期51卷 191-195页

作者：王鹏凯陶丽楠时振堂李君中国石油化工股份有限公司大连石油化工研究院辽宁大连116045

准确的拓扑信息是开展运行优化、故障处理、管线节能等应用的重要基础。为提升综合能源系统整体拓扑结构识别的可靠性和自动化水平,应用邻接矩阵针对机泵系统建立拓扑结构智能识别模型,在数据采集过程中,可适应拓扑结构的变化,并将其应... 详细信息

准确的拓扑信息是开展运行优化、故障处理、管线节能等应用的重要基础。为提升综合能源系统整体拓扑结构识别的可靠性和自动化水平,应用邻接矩阵针对机泵系统建立拓扑结构智能识别模型,在数据采集过程中,可适应拓扑结构的变化,并将其应用于某企业循环水泵系统,验证了综合能源系统流体网络侧拓扑智能识别的可行性和推广价值,为系统拓扑的维护和进一步优化工作提供技术支撑。

关键词：机泵系统拓扑识别流体网络

联合高低频电力线通信的中压配电网拓扑自动识别方法

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高电压技术 2021年第7期47卷 2350-2358页

作者：黄毕尧张明李建岐高鸿坚刘明祥杨斌全球能源互联网研究院有限公司(电力智能传感及应用国家电网公司联合实验室) 北京102209 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司南京210019 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 南京211000

准确的拓扑数据是开展配电网运行方式优化、故障处理、线损计算等应用的重要基础,为提升配电网拓扑识别的可靠性和自动化水平,提出一种联合低频短时电流脉冲信号传输路径追溯和高频电力线载波测距的中压配电网拓扑识别方法,提出一种基... 详细信息

准确的拓扑数据是开展配电网运行方式优化、故障处理、线损计算等应用的重要基础,为提升配电网拓扑识别的可靠性和自动化水平,提出一种联合低频短时电流脉冲信号传输路径追溯和高频电力线载波测距的中压配电网拓扑识别方法,提出一种基于偶次谐波正弦波模板匹配的低频短时电流脉冲信号检测算法,具有明显的信号和噪声可分性优势,有效提高了信号检测可靠性。最后开展了试点应用,短时脉冲电流接收可靠性>95%,高频载波测距误差拓扑自动识别可行性和推广价值。

关键词：配电网电流脉冲信号高频电力线通信电力线测距拓扑识别态势感知

基于多特征符号聚合近似和层次聚类的户变关系识别方法

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电力系统自动化 2024年第3期48卷 133-141页

作者：周赣茅欢冯燕钧华济民曾瑛东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司江苏省无锡市214000 广东电网有限责任公司广东省广州市510600

针对低压配电台区拓扑档案中可能存在的户变关系异常问题,文中提出了一种基于多特征符号聚合近似(MF-SAX)和层次聚类的户变关系识别方法。首先,运用符号聚合近似表达方法将用户电压时间序列转化为字符串序列,并引入电压波动系数和电压... 详细信息

针对低压配电台区拓扑档案中可能存在的户变关系异常问题,文中提出了一种基于多特征符号聚合近似(MF-SAX)和层次聚类的户变关系识别方法。首先,运用符号聚合近似表达方法将用户电压时间序列转化为字符串序列,并引入电压波动系数和电压变化趋势两个附加参数对其特征表达进行强化。然后,基于编辑距离生成用户电压曲线相似性矩阵,并结合层次聚类算法实现户变关系的识别。最后,实际算例结果表明,提出的方法相比于现有方法准确率更高,误报更少,能直接应对数据缺失的情况,且具有更高的效率。

关键词：低压配电台区户变关系层次聚类拓扑识别电压曲线相似性

基于改进FCM和最小互信息算法的户变关系辨识方法

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电力系统保护与控制 2024年第11期52卷 102-111页

作者：李彦伦窦晓波卜强生徐晓春吕朋蓬东南大学电气工程学院江苏南京210096 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院江苏南京211103 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司江苏淮安223002

随着低压分布式光伏的高比例接入,传统的户变关系辨识方法利用电压与功率特征进行判断,受光伏出力影响较大。针对分布式光伏大规模接入下低压配电网的电气特征,提出了一种基于数据驱动的低压配电网户变关系辨识方法。首先,基于改进模糊... 详细信息

随着低压分布式光伏的高比例接入,传统的户变关系辨识方法利用电压与功率特征进行判断,受光伏出力影响较大。针对分布式光伏大规模接入下低压配电网的电气特征,提出了一种基于数据驱动的低压配电网户变关系辨识方法。首先,基于改进模糊C均值(fuzzy C-means, FCM)聚类算法,利用电压相关性对用户进行初步聚类划分。其次,在初步聚类的基础上,利用最小互信息算法排除光伏出力的影响,建立配变与用户的连接关系识别模型并用回归分析的思想求解,实现对户变关系的精确辨识。最后,通过对某地实际数据进行算例分析,验证了基于改进FCM和最小互信息算法的户变关系辨识方法在大规模光伏接入场景下的有效性。实验表明,该方法相比传统的电压和功率特征判别方法具有更高的准确率。

关键词：低压配电网户变关系辨识拓扑识别电压相关性互信息

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基于云边融合的台区低压拓扑关系智能识别方法

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电子器件 2023年第2期46卷 542-547页

作者：张海峰李晓华周兴华北京大学动力中心北京100871 北京国电通网络技术有限公司北京100089 北京中恒博瑞数字电力科技有限公司北京100085

针对传统的基于人工方式的台区低压拓扑关系识别方法存在效率低、成本高,且在拓扑变化时需要重新识别,难以满足实时性要求等问题,提出了一种基于云边融合的台区低压拓扑关系智能识别方法。该方法首先建立了云-边协同的数据应用框架,在... 详细信息

针对传统的基于人工方式的台区低压拓扑关系识别方法存在效率低、成本高,且在拓扑变化时需要重新识别,难以满足实时性要求等问题,提出了一种基于云边融合的台区低压拓扑关系智能识别方法。该方法首先建立了云-边协同的数据应用框架,在此框架基础上采用皮尔逊算法来识别用户单表的相位拓扑关系,并采用K-means算法对用户特征进行聚类分析,最终识别不同台区用户的相位、接入表箱信息等拓扑关系。最后通过实例验证所提智能识别算法的有效性。

关键词：低压台区拓扑识别云边融合皮尔逊算法 K-means算法

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低压配电网拓扑结构识别方法研究

低压配电网拓扑结构识别方法研究

作者：陈招安湖南大学

学位级别：硕士

低压配电网处于电力系统末端,其稳定运行是保障用户获得高电能质量的关键。低压拓扑识别是实现低压台区智能化管理的基础。准确的拓扑结构为配电网故障定位、线损管理、窃电检测等应用提供了重要的数据支撑。但配电网因扩建改建、运行... 详细信息

低压配电网处于电力系统末端,其稳定运行是保障用户获得高电能质量的关键。低压拓扑识别是实现低压台区智能化管理的基础。准确的拓扑结构为配电网故障定位、线损管理、窃电检测等应用提供了重要的数据支撑。但配电网因扩建改建、运行调整等原因,拓扑结构存在记录不准确的问题,依靠人工排查和记录的方式不仅成本高,且准确率低。现阶段各类智能监测终端投入与运用,为低压拓扑识别提供了有利的条件。针对电压数据缺失或电压变化不明显时拓扑识别正确率低的问题,提出了电压数据预处理方法。用户存在少量电压数据缺失时,运用牛顿插值法处理缺失部分的数据,进而用皮尔逊相关系数法识别拓扑结构。用户存在部分电压数据变化不明显时,根据经验运用等长序列分割或基于极小值点的时间序列分割法提取数据,再用皮尔逊相关系数识别拓扑结构。案例分析表明,牛顿插值法适用于数据缺失较少时户变关系识别;运用基于时间序列分割法提取的特征数据相比原始数据拓扑识别效果更好,其中运用极小值点提取数据的方法通用性更强。针对关联性较弱用户的户变关系识别困难的问题,提出了一种基于T型灰色关联度和K-最近邻（K-nearest Neighbor,KNN）算法的低压拓扑自动识别方法。首先计算用户与所属台区电压的T型灰色关联度,对低于设定阈值的可疑用户用KNN算法判断所属台区,完成户变关系识别工作。然后计算新户变关系下用户之间电压的T型灰色关联度,结合拓扑结构图识别馈线中的可疑用户。最后找出与可疑用户最相关的用户,依据电压沿着馈线逐渐降低定位可疑用户在馈线中的位置。在正确识别得到低压拓扑的基础上,提出了基于最小二乘法的配电线路参数辨识方法。结合其它量测数据,辨识线路的阻抗参数。案例分析表明,所提方法在低压拓扑识别方面准确性高、实用性好。

关键词：低压配电网拓扑识别数据预处理 T型灰色关联度参数辨识

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网络拓扑结构的优化测量和识别方法研究

网络拓扑结构的优化测量和识别方法研究

作者：叶剑电子科技大学

学位级别：硕士

互联网为人类带来便利生活的同时,也带来了难以预料的威胁,因此人类更加有效的监管互联网。而监管互联网需要对网络拓扑结构进行精确的测量。网络拓扑测量是用于识别网络拓扑结构的重要方法,一般使用内部测量方法或者端到端测量方法,通... 详细信息

互联网为人类带来便利生活的同时,也带来了难以预料的威胁,因此人类更加有效的监管互联网。而监管互联网需要对网络拓扑结构进行精确的测量。网络拓扑测量是用于识别网络拓扑结构的重要方法,一般使用内部测量方法或者端到端测量方法,通过计算并分析测量数据,从而识别网络的拓扑结构。准确的测量网络拓扑可以有效的监管网络拥塞、精确的定位网络故障、精准的测量网络内部性能参数以及优化网络设计等等。网络层析成像方法是现在主流的网络拓扑测量方法之一,不需要内部节点的协作,只要通过端到端的测量就可以识别网络的拓扑结构。然而使用端到端测量得到的网络内部信息较少,且受到复杂背景流量的影响较大,导致拓扑识别的输入信息不充足并且误差较大。此外在针对一般树状拓扑识别中,现有网络层析成像方法多通过设置固定阈值删除错误链路,实际上固定阈值的设置不仅十分困难,而且还无法适用于所有链路,导致了拓扑识别准确性较低。本文针对上述问题进行研究,主要工作包含以下三个方面:(1)针对二叉树状拓扑识别问题,提出了基于子树融合的二叉树状拓扑识别方法。该方法每次只对仅有三个叶节点的子树进行端到端测量,并以子树的结构特性构建的共享路径长度度量参数为输入识别网络拓扑结构。将该方法在NS2中与现有方法进行实验对比,发现该方法在不增加网络负担的情况下,有效的减少了端到端测量引入的背景流量带来的误差,提高了拓扑识别的准确性。(2)针对一般树状拓扑识别问题,提出了基于突发检测的一般树状拓扑识别方法。该方法在二叉树状拓扑识别的基础上,使用突发检测算法检测二叉树的链路排序序列的突发状态,识别并删除错误链路,从而得到正确的一般树状网络拓扑。将该方法与现有方法进行实验对比,发现该方法在不设置固定阈值的情况下,精确地识别和删除了错误链路,提高了拓扑识别的准确性。(3)针对网络拓扑相似性评价问题,提出了基于图匹配的拓扑相似性评价方法。该方法匹配杰卡尔德相似系数最高的节点,并以匹配链路的F值作为评价网络拓扑相似性的指标。通过与现有方法对比,发现该方法解决了传统网络拓扑相似性评价指标的局限性问题,适用于更广泛的拓扑相似性评价。

关键词：网络层析成像拓扑识别子树融合突发检测图匹配

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互联网路由器级拓扑测量与识别方法研究

互联网路由器级拓扑测量与识别方法研究

作者：李天博电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,伴随着网络技术的飞速发展,网络的规模也在不断扩大,网络的结构变得极为复杂。网络的管理者为了便于更好的监测网络的使用状况并合理的优化网络,必须清楚的了解互联网络的规模及各部分的层次结构。网络拓扑测量通过在互联网中部... 详细信息

近年来,伴随着网络技术的飞速发展,网络的规模也在不断扩大,网络的结构变得极为复杂。网络的管理者为了便于更好的监测网络的使用状况并合理的优化网络,必须清楚的了解互联网络的规模及各部分的层次结构。网络拓扑测量通过在互联网中部署多个探测节点,以主动或被动的方式搜集拓扑相关的信息,进而采用统计推断、最优化等手段恢复出网络拓扑结构。网络拓扑测量是很多网络优化、控制和管理等工作的基础,因此是学术界和工业界广泛关注的前沿课题。网络拓扑测量涉及两方面问题,一是如何有效地搜集拓扑相关信息,二是如何从拓扑相关信息中恢复出拓扑结构。现有的研究主要集中在拓扑恢复方面,而对拓扑信息搜集的研究较少,一般采用随机部署节点、随机探测的方式搜集。但在实际中,可用的探测资源(源节点个数、探测流量)往往是有限的,因此如何利用有限的探测资源搜集尽可能多的拓扑信息也是需要关注的问题。本文针对提高拓扑探测中的探测效率问题,从探测节点部署和探测流量的发送两个方面开展研究,主要创新概括为如下两方面:(1)针对网络探测源节点部署问题,本文提出了基于节点重要性的探测节点部署方法。该方法首先通过Traceroute探测获取网络中的部分拓扑结构信息,并利用复杂网络拓扑中相似的度分布特征,通过利用已知的网络部分拓扑,恢复出网络的随机完整拓扑模拟,并根据估计出的完整网络拓扑,计算网络拓扑中各节点的重要性以判别对网络中影响较大的节点并排序,通过多次统计,进而判别出所应部署的网络探测节点。该方法使用NS3仿真工具生成路由器级拓扑并进行测试,在使用部署相同数量源探测节点的条件下,通过该方法选择出的网络探测源节点所在的最短路径树能够覆盖到更多的网络拓扑结构。(2)针对现有技术所探测到的网络中节点的覆盖率较低的问题,本文提出了一种基于梯度引导的高效网络拓扑探测方法。本文搭建神经网络,用来分析初始网络探测中所获得的目的节点IP地址与途经节点IP地址分类的映射关系,并利用神经网络对于输入的梯度信息,来计算并生成下一步探测的目的IP的方法。该方法在NS3仿真工具以及日本真实网络中进行测试,通过对使用该方法所产生的目的IP地址进行Traceroute探测,与从待探测空间中随机选取相同数量的目的IP地址相比,能够覆盖到网络中的更多节点分类。

关键词：网络探测拓扑识别拓扑随机模拟梯度引导