综合考虑局部和全局特性的电网关键节点识别

doi:10.19596/j.cnki.1001-246x.7580

计算物理 ›› 2018, Vol. 35 ›› Issue (1): 119-126.DOI: 10.19596/j.cnki.1001-246x.7580

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综合考虑局部和全局特性的电网关键节点识别

王意, 邹艳丽, 黄李, 李可

广西师范大学电子工程学院, 广西桂林 541004

收稿日期:2016-11-14 修回日期:2017-03-07 出版日期:2018-01-25 发布日期:2018-01-25
通讯作者: 邹艳丽(1972-),女,河北沧州人,博士,教授,E-mail:zouyanli72@163.com
作者简介:王意(1990-),女,硕士生,主要从事基于复杂网络理论的电力网络同步及稳定性研究
基金资助:
国家自然科学基金（11562003）及广西多源信息挖掘与安全重点实验室系统性研究课题基金（13-A-02-03）资助项目

Key Nodes Identification of Power Grid Considering Local and Global Characteristics

WANG Yi, ZOU Yanli, HUANG Li, LI Ke

College of Electronic Engineering, Guangxi Normal University, Guilin Guangxi 541004, China

Received:2016-11-14 Revised:2017-03-07 Online:2018-01-25 Published:2018-01-25

摘要/Abstract

摘要： 为有效识别网络中的关键节点，提出一种综合考虑网络局部和全局特性的节点重要性识别综合指标，依据此指标对加权标准测试系统IEEE39和IEEE118中的节点进行重要性排序，并将排序结果与基于介数法和点权法对节点重要性进行排序结果进行对比，基于结构的网络效能分析和基于动力学的失同步扩散时间、同步能力比较均表明，提出的基于综合指标的节点重要性排序更合理，优于基于介数和点权的节点重要性识别方法.

关键词: 加权电网, 关键节点识别, 动力学性能, 复杂网络

Abstract: In order to identify key nodes in network effectively, a comprehensive index of node importance recognition which considers local and global characteristics of network is proposed. Nodes in weighted standard test system IEEE39 and IEEE118 are sorted according to importance based on this index. Ranking results are compared with those based on betweenness centrality method and point weight method. Meanwhile these important methods of node recognition are compared using structure-based network efficiency analysis and dynamics-based loss-of-synchronization diffusion time and synchronization capability. It shows that ranking of node importance based on comprehensive index is more reasonable, which is superior to node recognition method based on betweenness centrality and point weight.

Key words: weighted power grid, key nodes identification, dynamic properties, complex network

中图分类号:

TM711

王意, 邹艳丽, 黄李, 李可. 综合考虑局部和全局特性的电网关键节点识别[J]. 计算物理, 2018, 35(1): 119-126.

WANG Yi, ZOU Yanli, HUANG Li, LI Ke. Key Nodes Identification of Power Grid Considering Local and Global Characteristics[J]. CHINESE JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS, 2018, 35(1): 119-126.

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