基于业务的电力通信网重要节点辨识
考虑电网关联度的电力通信网关键环节识别
考虑电网关联度的电力通信网关键环节识别摘要：随着我国经济的发展和人民生活水平提高。
电力通信网作为电网的支撑网络，其可靠运行对电网安全可靠运行有着重要意义。
为了识别电力通信网的关键环节，提出了一种考虑电网关联度的电力通信网关键环节识别方法。
首先，构建电力－通信复合系统，其次，分别构建电力系统层节点评价体系、链路评价体系和通信系统层节点评价体系、链路评价体系，然后采用TOPSIS算法分别求得电力系统层节点重要度、链路重要度以及通信系统层节点重要度、链路重要度。
最后，通过特定的代数运算，将电网关联度与通信网自身的重要度结合起来，分别求得考虑电网关联度的电力通信网节点、链路重要度值，并依据重要度值，识别出电力通信网关键环节。
某省实际电力通信网仿真结果表明，该方法可以有效地识别出关键环节，证明了该方法的可行性。
关键词：电网关联度;电力通信网;;环节识别引言随着电力网的不断建设，在电力网大规模互联的趋势下，电力网的规模不断增大，电力通信网作为电力系统生产调度自动化和企业管理现代化的基础，其规模也在不断增大，网络结构也趋于复杂化。
研究表明，电力通信网中某些重要节点和链路受到攻击并失效后，往往会导致整个电力通信网络的崩溃，因此，识别电力通信网关键环节并加以保护，对于电力通信网可靠运行具有非常重要的意义。
电力通信网关键环节包括关键节点和关键链路，本文用节点重要度和链路重要度衡量节点和链路的关键程度。
由于电力通信网是维护电力系统安全、可靠、稳定运行的支撑网络，因此，电网关联度对电力通信网关键环节的识别有很重要的作用。
1构建电力－通信复合系统首先建立电力网的拓扑结构模型，按经典图论理论的规则，将其抽象为仅由节点和边组成的简单图。
将发电厂、变电站和变压器简化为节点，高压输电线简化为边，这样就把电力系统简化成一个无向无权的网络。
对一个有m个节点的电力网，构造连接矩阵AP=(ap，ij)m×m，当i=j时，表示节点本身，ap，ij=1;当i≠j 时，表示两节点间相连链路，若两节点间没有链路相连，ap，ij=0，若两节点有链路相连，ap，ij=1。
电力通信网的关键节点辨识
电力通信网的关键节点辨识发表时间：2019-08-27T10:41:11.397Z 来源：《基层建设》2019年第16期作者：郝洁[导读] 摘要：科技在不断的发展，社会在不断的进步，在如今快速发展的智能电网中，电力通信网节点数量和网络结构变得越来越庞大且复杂。
国网山西省电力公司太原供电公司山西太原 030012摘要：科技在不断的发展，社会在不断的进步，在如今快速发展的智能电网中，电力通信网节点数量和网络结构变得越来越庞大且复杂。
为了识别网络中的关键节点，本文结合电力通信网拥有其作为电网通信主干网架的独特行业背景，综合电力通信网的拓扑结构、通信业务、电网的影响等因素构建多指标评价体系。
通过层次分析法求得各指标的主观权重，并用熵权法求得各指标的客观权重，最后结合两种权重得到指标综合权重，根据各指标的重要度及对应综合权重确定各个节点的重要度。
仿真表明，相对于其他算法，该算法的评价指标更为综合，权重分配更为客观合理，能准确辨识网络中关键节点，为保障电力通信网的安全可靠运行提供参考依据。
关键词：节点辨识；重要度评估；电力业务；电力通信网；智能电网引言电力通信网是电网二次系统不可或缺的组成部分，是专门服务于电力系统稳定运行的通信专网，同时也为电力系统的调度、生产、经营和管理以及保障电力系统的安全运行起到了重要作用。
近年来，随着智能电网建设的不断推进，电力通信网的网络结构日趋复杂，同时承载的业务数量以及种类也日益增多。
相关研究表明，在无标度网络中5%的关键节点受到攻击失效后，就可以使整个网络系统崩溃进而瘫痪。
因此，对电力通信网关键节点的辨识研究已成为一个重要课题。
通过对电力通信网中的节点重要度进行排序，进而对网络中的关键节点进行保护，能够有效增强电力通信网抵抗攻击的能力，降低电网的运行风险，保障电力系统的安全稳定运行。
在众多复杂网络中，对具体的电力通信网络关键节点辨识研究尚处于起步阶段，但对于复杂网络中关键节点的辨识已经取得了较大进展。
考虑电力业务重要性的电力通信网关键节点识别
0 引言
随 着 电 网 的 不 断 发 展 ，现 代 电 力 系 统 变 成 了 一
国 家 电 网 科 技 计 划 项 目（ 大 规 模 新 能 源 柔 直 电 网 无 源 送 出 系 统 协 调 控 制 理 论 与 关 键 技 术 研 究 ） 、 中 石 化 科 技 计 划 项 目 （ 317018-4, 315120）和山东省高等学校科学技术项目（J18KA387）资助。 收稿日期 2018-10-23 改稿日期 2019-02-08
李昌超 康忠健 于洪国 郑世超 Ri Kihong
（中国石油大学（华东）信息与控制工程学院 青岛 266580）
摘要 为了能够准确辨识出电力通信网的关键节点，给出了一种识别电力通信网关键节点的 分析方法。首先，通过分析电力业务对电力通信网的要求和对电力网的影响，建立多层评估模 型，采用量化赋值的方式对评价指标进行量化处理，提出针对非对称不完全层次结构的层次分析 法和基于云模型原理的改进熵权法，建立电力业务综合重要度评估体系；其次，结合实际电力业 务分布情况建立加权网络，通过改进的权值降低法识别网络关键节点；最后，通过对两个实际电 力通信网络的仿真验证了该方法的正确性。
第 34 卷第 11 期
李昌超等 考虑电力业务重要性的电力通信网关 提 供 业 务 和 数 据 的 传 输 通 道 [ 4]。电 网 智 能 化 的 实 现 就 是 要 保 证 电 力 通 信 网 的 稳 定 运 行 ，只 有电力通信业务的准确安全传达才能实现对电网 设备的控制、测量和监测[5]。因此，电力通信网业 务的重要度不但是评估电力通信网节点脆弱性的 关 键 ，同 时 也 对 复 杂 大 电 网 的 稳 定 运 行 有 着 十 分 重 要的意义。
电力通信网的关键节点辨识
电力通信网的关键节点辨识摘要：电力通信网作为具体的复杂网络，具有明显的行业特征，复杂网络的关键节点辨识方法不能够全面、有效地反映出电力通信网节点在网络中的重要性，具有一定的局限性。
因此，在评价电力通信网的节点重要度时，需要考虑实际网络中各节点的具体位置以及承担的业务量情况。
关键词：电力通信网；关键节点；辨识前言电力通信网是电网二次系统不可或缺的组成部分，是专门服务于电力系统稳定运行的通信专网，同时也为电力系统的调度、生产、经营和管理以及保障电力系统的安全运行起到了重要作用[1-5]。
近年来，随着智能电网建设的不断推进，电力通信网的网络结构日趋复杂，同时承载的业务数量以及种类也日益增多。
相关研究表明，在无标度网络中5%的关键节点受到攻击失效后，就可以使整个网络系统崩溃进而瘫痪[10-11]。
因此，对电力通信网关键节点的辨识研究已成为一个重要课题。
1电力业务随着电网复杂程度的不断加大，电力通信网的业务具有复杂、多样和覆盖面积大等特点，涉及电网的输电、变电、发电和调度等多个部分。
因此，电力业务有很多种分类方式，具体如下：1）按照属性可大致分为生产业务和管理业务。
2）按照电网二次系统安全管理体系可划分为四大安全区域业务。
3）按照业务的实时性可划分为实时性和非实时性业务。
4）按照分布情况可分为集中型、分层集中型、分散型和相邻型业务。
1.1电力业务对电力通信网络的要求电力业务对通信网络的要求主要体现在网络的服务质量和安全性两个方面。
具体如下：1）网络服务质量。
（1）控制类业务。
控制业务由专用网传输，其包括继保业务、调度自动化业务和安稳业务等，是电力系统实现智能控制的关键，对通信通道的时延、可靠性及安全性要求非常高，直接影响着电力网络的安全运行。
（2）生产运行信息类业务。
生产运行信息业务包括保护管理信息、广域相量测量系统、计量自动化、调度管理、安稳管理信息系统、保护管理信息和生产技术信息等。
其对时延的要求不是太高，一般允许几百毫秒，但对信道的可靠性和准确性要求很高。
电力通信网的关键节点辨识
中的关键节点，结合电力通信网拥有其作为电网通信主干网架的独特行业背景，综合电力通信网的拓扑结构、通
信业务和电网的影响等因素构建了多指标评价体系。通过层次分析法求得各指标的主观权重，并用熵权法求得
各指标的客观权重，最后结合两种权重得到指标综合权重，根据各指标的重要度及对应综合权重确定各个节点
的重要度。仿真表明，相对于其他算法，该算法的评价指标更为综合，权重分配更为客观合理，能准确辨识网络
LIU Lei，TAN Yanghong，JIN Jiayao，ZHANG Jing，TONG Fangge （College of Electrical and Information Engineering，Hunan University，Changsha 410082，China）
Abstract: At present，in the rapidly evolving smart grid，the number of nodes and network structure of power communi⁃ cation networks are becoming larger and even more complex. To identify the key nodes in the network，under the unique industry background，i.e.，the power communication network is considered as the backbone of the grid communication network，a multi-indicator evaluation system is built based on factors such as the topology of the integrated power com⁃ munication network，communication service，and influences of power grid. Through the analytic hierarchy process，the subjective weights of each indicator are obtained，and the objective weights of each indicator are obtained by using the entropy method. Finally，the comprehensive weights of indicators are obtained by combining these two kinds of weights，and the importance of each node is determined according to the importance of each indicator and the corre⁃ sponding comprehensive weight. Simulation results show that compared with other algorithms，the evaluation indicators of the proposed algorithm are more comprehensive，and the weight distribution is more objective and reasonable. As a result，this algorithm can accurately identify the key nodes in the network and provide reference for ensuring the safe
电力通信网的关键节点辨识
电力通信网的关键节点辨识摘要：在智能电网中，电力通信网承载着控制电网运行的状态数据、调度数据和监控数据。
电力通信网和电网紧密耦合，电力通信网的规模逐渐增大，节点众多，拓扑复杂。
为了保证电力系统的稳定运行，需要识别出电力通信网的重要节点。
这些少量而重要的节点受到攻击后，可能会对整个电网的结构和功能造成毁灭性的打击。
因此，电力通信网络中节点的重要性评估一直是电力通信运维的重要工作之一，也受到研究者的广泛关注。
关键词：电力通信网；关键节点；辨识引言如今，随着智能电网的迅速发展，电力通信网络的规模和结构变得庞大而复杂。
电力通信网络是电力网络信息和通信的主干，而且越来越多地开展电力通信活动。
研究表明，在复杂网络中，某些关键节点故障可能导致整个网络崩溃。
作为一个特殊而复杂的网络，电力通信网络通过准确定位和保护电力通信网络中的关键节点，提高其抗攻击能力，在确保电力系统安全可靠地运行方面发挥着重要作用。
节点的重要性是识别网络中关键节点的重要标准。
目前对复杂网络节点重要性的研究主要基于基于节点附近域的排序方法和全局信息。
邻近顺序主要是度的中心、k壳分解等，其中度的中心根据节点的度大小来区分节点的重要性，但忽略了较低度桥梁节点的重要性，不能用相同度来区分同一节点的重要性；k壳分解也是如此，尽管时间的复杂性较低，但其结果不准确。
基于全局信息的节点排序主要基于最短路径，主要有点数法和节点收缩法。
根据节点之间最短路径的通过次数评估节点的重要性比接近方法更有效，但随着时间的推移，这种方法更为复杂，不适用于识别大型复杂网络中的关键节点。
传统上，主要基于网络拓扑的电力和通信网络节点重要性研究指标相对简单，在行业背景下研究较少。
1电力通信网节点重要度水平评价体系构建在确定电力通信网关键节点之前，有必要对电力通信网节点的重要性进行横向评价，但电力通信网节点中节点很多，每一指标都相关，因此有必要对每一指标进行分析。
但是，指标在选择过程中有更多的影响因素，主要包括不同的通信节点和不同的发电厂，影响了电网节点的影响程度。
基于博弈论-VIKOR算法的电力通信网关键节点辨识
2023年 / 第8期 物联网技术590 引 言电力系统的信息传输完全依赖于电力通信网。
电力通信网是由众多通信设备和链路组成的复杂网络结构，其中的关键节点失效后就会影响其他节点正常运行，甚至导致整个网络系统的崩溃。
因此，准确辨识出电力通信网的关键节点，并进行备份保护，可以降低网络运行风险[1-2]。
目前对于电力通信网节点重要性的研究有很多。
文献[3]通过收缩节点至网络进入稳定状态，用凝聚度作为评价指标衡量节点的重要性。
文献[4]重新定义了网络凝聚度并考虑了加权网络中各边的连接关系，兼顾节点自身重要性和节点连边特性，还以节点的拓扑属性作为评价指标，如节点度、介数、聚合系数等[5-6]，从物理层面的不同角度评价节点重要度。
但这些研究均使用单一评价指标得到节点重要度具有局限性。
综上所述，本文提出了基于博弈论-VIKOR 算法的电力通信网关键节点识别方法，从节点的拓扑信息、节点承载业务信息以及节点所在电网站点的影响3个方面构建多指标评价体系。
分别使用主观赋权的层次分析法以及客观赋权的熵权法并结合博弈论思想求解主客观权重的最优组合，再通过VIKOR 算法对各节点进行综合评价，得到节点重要度排序。
1 节点重要度评价指标体系构建电力通信网节点重要度评价体系如图1所示。
1.1 节点拓扑重要度定义1：度中心度（Degree Centrality ），节点i 的度中心度DC i 可表示为：DC i ik N =−1（1）式中：k i 为节点i 与其他节点的连边数量；N 为网络中节点数量，度中心度越大，节点重要性越高。
定义2：紧密中心度（Closeness Centrality ），节点i 的紧密中心度CC i 可表示为：CC i ijj NN d=−=∑11（2）式中，d ij 为节点i 到节点j 的最短距离，紧密中心度越大，节点重要性越高。
定义3：介数中心度（Betweenness Centrality ），节点i 的介数中心度BC i 可表示为：BC()()i jk i jkj i k VN N g g =−≠≠∈∑21 （3）式中：g jk 为网络中任意两节点j 和k 之间的最短路径总数；g jk (i )为经过节点i 的最短路径数，介数中心度越高，节点重要性越高。
电力通信网中基于网络汇聚度的节点重要性评价方法
３９电力通信网中基于网络汇聚度的节点重要性评价方法余江涛，陈兴（国网上海市电力公司信息通信公司，上海200122）摘要：首先给出了网络汇聚度的定义，并在此基础上设计了一种新的算法，用于评估电力通信网络中节点的重要度，该算法认为网络中将该节点收缩后网络汇聚度最大的节点即是最重要的节点。
该方法综合考虑了变电站的规模、链路带宽以及经过该节点最短路径。
最后和几种经典方法做了对比，实验分析表明该方法直观、有效。
关键词：电力通信；网络汇聚度；节点重要度中图分类号：TN915.01文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2016）08-0039-040引言近年来国家电网公司大力发展智能电网建设，支撑智能电网的通信业务也得到了较快的发展，通信业务的种类和数量也逐渐增多，随之而来的是日益复杂的通信网络拓扑结构。
电力通信网为电网的安全稳定运行起到重要的支撑作用。
研究表明，通信网络中不同节点有着不同的重要程度，在无标度网络中如果攻击6％的核心节点[4-5]，就能导致该网络处于瘫痪状态。
因此，如何确保电力通信网络安全稳定运行就成为一个重要课题。
国内外大量学者对无权网络的节点重要性指标做了大量的研究，出现了结合不同实际背景的节点重要性评价方法[6-10]。
王小光[1]等提出了一种基于介数影响矩阵的节点重要度评价方法，但是计算节点的介数非常复杂，而且还要记录最短路径的路线；Nardelli E [2]等提出来一种基于删除节点后图的生成树数目最小的方法来评价节点的重要度，但是这样会破坏网络的完整性，且会有许多“桥”上的节点重要度相同，这与实际情况不符；吴润泽[3]等提出了一种基于三角模融合的节点重要度评价方法，克服了单一指标的局限性，但是要应用于电力通信网络中还有局限性。
基于以上分析，本文提出了一个新的节点重要度评估方法，即假设所有节点均正常工作，将某一个节点相连的边收缩，如果收缩后该网络的汇聚程度越高，那么该节点的重要性就越高，该方法能够克服一般节点删除法的弊端，同时也不会增加网络的复杂程度。
融合拓扑及业务特性的电力通信网关键节点识别
摘 要：识别电力通信网中的关键节点并对其进行重点保护，对提高网络整体可靠性有重要意义。在网络
拓 扑 层 ， 计 算 节 点 失 效 后 电 力 通 信 网 自 然 连 通 度 的 变 化 ， 得 到 节 点 拓 扑 重 要 度 （ NTI） 。 针 对 电 力 通 信 网
业务性能指标要求不同给出了业务重要度的评价方法；融合业务信息与拓扑信息定义了网络加权自然连通
节 点 重 要 度 评 估 方 法 包 括 介 数 法 [7-8]、 节 点 删 除 法 、 节 点 收 缩 法 [9-10]等 。 这 些 传 统 评 估 方 法 比 较单一，不能完全适用通信网络，需要进行改进 或引入新的方法。因此研究人员针对电力通信网 的 特 点 ， 开 展 了 相 关 的 研 究 ： 文 献 [11]利 用 三 角 模算子融合电力通信网的传输特性与网架特性辨 识重要节点，但未能结合电力通信网的行业特点 分 析 节 点 重 要 性 ； 文 献 [12]从 电 力 通 信 网 与 电 网 的特殊关系分析节点重要性，综合电网影响因子 及 聚 合 系 数 来 辨 识 关 键 节 点 ； 文 献 [13]从 节 点 拓 扑静态特性和网络带宽定义节点重要度，并利用 节点在电力系统中的地位和作用作为权值来修正 节 点 重 要 度 ； 文 献 [14]从 电 网 和 电 力 通 信 网 之 间 的拓扑联系出发建立双网耦合模型，提出一种考
基于电网影响因子的电力通信网关键节点识别
基于电网影响因子的电力通信网关键节点识别关键词：电力通信网；关键节点；电网影响因子随着电力网的不断建设，在电力网大规模互联的趋势下，电力网的规模不断增大，电力通信网作为电力系统生产调度自动化和企业管理现代化的基础，其规模也在不断增大，网络结构也趋于复杂化。
电力通信网具有明显的行业特点，在评价电力通信网节点重要度时，现有评价方法仅在通信网络层面考虑问题，很少从电力通信网与电网的特殊关系来分析节点的重要性，并未考虑网络节点自身地位和作用的区别，不能够全面、有效地反映出网络节点在拓扑层的重要性。
在电力通信网中，各节点的地位及作用存在明显差别，某电力通信骨干网中的重要节点如省级调度中心和500 kV 变电站的地位及作用大于其他节点，通过图论评价节点重要性时，此类重要节点理应具有区别于其他次要节点的权重值。
一、电网影响因子作为电力系统的通信专网，电力通信网具有较强的行业特点，通信网节点与电网站点高度重合。
从通信网络角度来看，电网的各类站点如调度中心、变电站或电厂仅仅是通信节点，但实际上这些节点所处的电网站点在电网中的地位及作用存在较大区别。
定义电网影响因子，用于分析电力通信网节点在电网所处地位和影响力。
电力通信网络节点所在站点中有不同类别，如调度中心、变电站、电厂等，这些站点在电网中存在电压等级或管理等级以及规模大小的区别，其等级的高低能直接反映站点在电网的影响程度；另外，站点负荷因素，包括站点或其服务范围内的负荷等级和负荷大小，能间接衡量站点在电网的影响程度。
因此从类别因素和负荷因素两个方面分析节点的电网影响因子，将电力通信网节点所处场所统称为“站点”，包括：调度中心、变电站和电厂等类型。
1、站点类别。
电力通信网节点所在站点包括调度中心、变电站以及电厂等类型，同类站点还区分电压等级或管理等级，如500 kV 变电站比220 kV 变电站等级高，影响力大，500 kV 变电站属于网调(区域电网调度中心)管辖，220 kV 变电站则受中调(省级电网调度中心)管辖，站点等级是站点在电网中的地位的直接反映；另外，站点规模同样影响节点地位，如变电站以规模大小分为枢纽站、区域站与终端站，不同规模的变电站功能与作用不同，相应的地位也不同，同时，调度中心所管辖站点规模大小也能区分调度中心的影响程度。
电力网络中的节点重要性分析方法研究
电力网络中的节点重要性分析方法研究电力是现代社会不可或缺的基础设施，而电力网络的稳定运行对整个社会的发展具有重要意义。
电力网络中的节点是指电力系统中的供电设备、输电设备和负荷设备等各个关键节点。
对于电力网络的节点重要性分析，可以帮助我们识别和优化电力网络中的关键节点，从而提高电力系统的安全性、稳定性和可靠性。
本文将从准确性、可行性和适用性角度出发，探讨电力网络中的节点重要性分析方法的研究。
一、基于拓扑结构的节点重要性分析方法电力网络是一个复杂的系统，其节点和边的拓扑结构对系统的稳定性和可靠性有着重要影响。
基于拓扑结构的节点重要性分析方法主要通过分析节点在电力网络中的位置和连接方式，来评估其重要性。
例如，度中心性是指一个节点的连接数，即与其相邻的节点数量。
度中心性较高的节点通常具有重要的传输功能，因此在节点重要性分析中被视为关键节点。
此外，介数中心性是指一个节点在网络中的所有最短路径上出现的次数。
介数中心性较高的节点表明其在网络中具有重要的中介作用，可以帮助信息传递和能量传输。
因此，介数中心性也被广泛应用于节点重要性分析中。
二、基于电力流特性的节点重要性分析方法电力系统是一个能量传输和供应系统，节点的电力流特性对系统的运行有着重要影响。
基于电力流特性的节点重要性分析方法主要通过分析节点的功率注入、功率转移和潮流分布等因素，来评估节点的重要性。
例如，负荷重要性是指电力系统中各个负荷节点对系统潮流和电压的影响程度。
负荷重要性较高的节点通常具有较大的功率需求，其电力供应状况对系统的运行稳定性有着明显影响。
因此，在节点重要性分析中，负荷重要性是一个常用的指标之一。
另外，发电机重要性是指电力系统中各个发电节点对系统潮流和电压的影响程度。
发电机重要性较高的节点通常是电力系统的主要供能节点，其功率注入对系统的稳定性和可靠性有着重要影响。
因此，发电机重要性也是节点重要性分析中需要考虑的因素之一。
三、基于复杂网络理论的节点重要性分析方法电力网络可以看作是一个复杂网络，节点和边的关系具有复杂的非线性特性。
一种电力通信网络重要节点识别模型
计算机测量与控制8&"&)8)!*!"+"%&'()*+,-+./),+'+0*1%&0*,&2""#&K("#收稿日期 &"&)"1"E'"修回日期 &"&)"1!E$作者简介 王炳焱*!(E"+!男!硕士研究生!高级工程师$引用格式 王炳焱8一种电力通信网络重要节点识别模型,Z-8计算机测量与控制!&"&)!)!*!"+"&K(&E'8文章编号 !F K!'1(E &"&) !""&K("F""-d% !"8!F1&F 98;H>G8!!R'K F& X N8&"&)8!"8"'&""中图分类号 M4)()""文献标识码 ,一种电力通信网络重要节点识别模型王炳焱*广东电力通信科技有限公司!广州"1!"K""+摘要 针对目前电力通信网络重要节点识别时存在识别精度低%考虑片面的问题!提出了一种多层节点重要性识别模型'通过将电力通信网络分为物理拓扑层%传输层和服务层三层结构!建立不同层中节点重要性度量指标'提出了自适应的基本度量可信度指标!从而计算不同层的基本测度可信度与节点综合临界度'实验结果表明!与,4M%,D%%,D M%M d4D%D等模型相比!所提多层节点重要性识别模型可综合考虑物理拓扑层%传输层%服务层中各节点重要性度量!从而高质量确定电力通信网络中重要节点'仿真结果符合实际情况!验证了所提模型的有效性和实用性$关键词 电力系统'电力通信网络'重要节点'识别'自适应B0M'(&,*.0*R&>+M>+0*7L74.*7&0-&>+2L&,?2+4*,74A&E+,%&'')074.*7&0R+*E&,Si,Y6C G H_=L H*6I L H_W@H_\<O;X S G;4@7O SB@A A I H G;L X G@HM O;b H@<@_=B@.!#X W.!6I L H_?b@I"1!"K""!B b G H L+B C/*,.4*",G A G H_L X X b O N S@a<O A:@T<@7L;;I S L;=L H W@H O5:G W O W;@H:G W O S L X G@H G HX b O G W O H X G T G;L X G@H@T G A N@S X L H XH@W O:G H N@7O S;@A A I H G;L X G@HH O X7@S>:!LA I<X G5<L=O S H@W O G A N@S X L H;O G W O H X G T G;L X G@HA@W O<G:N S@N@:O W.C=W G e G W G H_X b O N@7O S;@A A I H G;L X G@HH O X5 7@S>G H X@X b S O O<L=O S:"N b=:G;L<X@N@<@_=<L=O S!X S L H:A G::G@H<L=O S!L H W:O S e G;O<L=O S!X b O G A N@S X L H;OA O X S G;:@TH@W O:G HW G T T O S O H X <L=O S:L S O O:X L a<G:b O W.,HL W L N X G e Oa L:G;A O L:I S O;S O W G a G<G X=G H W O J G:N S@N@:O WX@;L<;I<L X O X b Oa L:G;A O L:I S O;S O W G a G<G X=@TW G T T O S O H X <L=O S:L H W X b OH@W O;@A N S O b O H:G e O;S G X G;L<G X=.\J N O S G A O H X L<S O:I<X::b@7X b L X;@A N L S O WX@A@W O<::I;bL:,4M!,D%!,D M!L H W M d4D%D!X b O N S@N@:O WA I<X G5<L=O S H@W O G A N@S X L H;O G W O H X G T G;L X G@HA@W O<;L H;@A N S O b O H:G e O<=;@H:G W O S X b O G A N@S X L H;OA O X S G;:@T O L;b H@W O G H X b O N b=:G;L<X@N@<@_=<L=O S!X S L H:A G::G@H<L=O S!L H W:O S e G;O<L=O S!X b O S O a=G W O H X G T=G H_G A N@S X L H X H@W O:G H X b O N@7O S;@A A I H G5 ;L X G@HH O X7@S>7G X bb G_b`I L<G X=.M b O:G A I<L X G@H S O:I<X:L_S O O7G X b X b O L;X I L<:G X I L X G@H!e O S G T=G H_X b O O T T O;X G e O H O::L H W N S L;X G;L<G X=@T X b O N S@N@:O WA@W O<.D+<E&,>/"N@7O S:=:X O A'N@7O S;@A A I H G;L X G@HH O X7@S>'G A N@S X L H X H@W O:'W G:X G H_I G:b':O<T5L W L N X G@HF"引言当前智能电网,!)-技术持续进步!电力系统要求电力通信网络,'-具备越来越强的安全性%抗攻击性%抗脆弱性$作为电网中重要一环!电力通信网络主要根据业务类型定义的服务级别进行分类$节点是网络的重要组成部分!故障节点会影响许多网络服务!甚至中断一些网络服务$从电力通信网络的情况来看!节点故障会中断水平高的电力通信网络服务!或者造成无法接受的电力通信网络延迟问题!这种延迟或者中断!会极大影响电网系统*例如状态监测系统与生产控制系统+的状况,1F-$所以!确需对关键节点进行识别与保护!以减少网络的风险或者脆弱性$目前!大量学者对电力通信网络进行了研究$文献,K-基于16网络进行电力通信网分布式测量系统设计$该系统以网络层%传输层%应用层三方面若干个指标为测量目标!通过探针采集各项数据!综合判断电力通信网运营状态$然而系统未考虑电力通信网络中重要节点的重要性度量$文献,E-提出了一种基于最小路径选择度的电力通信网络路由优化策略$该模型将基于图形卷积网络的链路带宽占用率预测模型的预测结果与三角模算子相结合得到路径选择度!作为电力业务传输路径选择的依据!实现了电力通信网链路资源的动态分配$文献,(-基于4L_O*L H>算法设计电力通信网络路由优化方法$该方法通过构建通信网络拓扑结构!获取通信网络特征!基于4L_O*L H>算法识别关键节点!调整通信网络的负载策略!设置通信路由目标函数!优化约束条件!使信息资源最大化利用$文献,!"-提出一种电力通信网络海量告警信息降噪收敛方法$通过电力系统通信网络的设备状态以及报文接收状态告警之间的关系!建立报文接收状态告警模型$文献,!!-以%P D技术体系结构为基础!构建基于%P D技术的电力通信"投稿网址 77789:9;<=>?8;@ACopyright©博看网. All Rights Reserved.""计算机测量与控制"第)!卷#&E ""#网络跨域融合技术架构$利用该技术架构的接入层连接不同跨域网络终端后经过网关控制协议转换后!实现不同电力通信业务跨域%4入网'电力通信业务进过传输层的6@接口%Y 6Y 分组核心网络以及媒体网关%多媒体资源管理器传输到会话控制层内的媒体网关控制功能内并连接出口网关控制功能$上述文献只考虑了节点对从物理拓扑导出的一些指标的影响!如最小路径%最佳路由等$在电力通信网络中!如果物理拓扑中具有高临界度的节点不承载重要流量!而是承载大量常见流量!那么该节点就不是非常重要节点!并且当该节点发生故障时!对电网的影响不会很大$因此!有必要对电力通信网络中的节点重要性进行综合评估$为提高电力通信网络重要节点识别准确率!本文提出了一种多层节点重要性识别模型!电力通信网络涵盖传输层%物理拓扑层与服务层在内的)个逻辑层!从而综合比较各层节点重要性度量指标$G "节点重要性本研究定义了)个网络逻辑层"物理拓扑层%传输层和服务层!并通过不同的方法综合计算电力通信网络三层中节点的重要性度量$不同的层次代表电力通信网络,!"!)-的不同视角$本文研究物理拓扑层的过程中!采取图论法对电力通信网络所具备的节点重要性进行分析$将网络,!'!1-抽象成一个连通图!由边与节点共同构成!并计算节点介数%度等指标表征节点在长期网络运行中的平均重要性$对传输层而言!能够立足通信网络的性能对节点本身的重要性进行分析!主要分析节点承载相关流量的服务$具有较大流量的节点出现故障的情况下!要通过服务再次进行路由!由其他节点共享这些流量$但是!只能处理有限的流量!增加节点负载的情况下!传输性能反而会降低!例如延迟或分组丢失率$因此!流量大的节点会极大影响通信网络本身的传输性能!进而使节点具备更高的重要性$服务层立足电力通信网络的相关功能!对节点本身的重要性进行了分析$服务本身的重要性!能够表现服务中断影响电网运行的状况$服务重要性和单位流量之间没有必然的关系$具有高重要性的服务通常需要小单位流量$当一个节点发生故障时!其承载着大的服务重要性和较小的流量!对通信网络的性能影响很小!对电网的运行影响很大$总之!)个网络逻辑层从)个维度对节点的重要价值进行评估"通信网络性能的影响长期平均重要性与节点影响电网运行的状况$G H G "物理拓扑层令物理拓扑层表示为N *1(!23!其中(*1J 53!5*!!&!2!0!0为节点的数量!(为节点集!2为边集$电力通信网络中节点在物理拓扑层中的重要性由全局拓扑性质*6M 4!_<@a L <X @N @<@_G ;L <N S @N O S X G O :+与局部拓扑性质*#M 4!<@;L <X @N @<@_G ;L <N S @N O S X G O :+组成$将#M 4中节点5的重要性,!F!K -定义为@M 4*5+"@M 4*5+* B *5+7?#* B +*!+ B *5+*=*5+'*5++ *5+7?#* +*&+式中"=*5+为在节点5的任何相邻节点之间通过节点5的最短路径的数目''*5+为节点5的任意相邻节点之间的最短通路的数目'O *5+为节点5的度' 为由所有节点度组成的向量'如果节点5只有一个邻域节点!则=*5+'*5+*"$当网络边缘或子网之间*边界+的拓扑连接中!对于任何中间节点5有 B *5+U !'当在局部中心的星形拓扑中!对于中心节点有 B *5+U !$位于网络边缘的边缘节点和位于子网之间的边界节点之间存在显著差异!因为边缘节点的故障对网络的连接几乎没有影响!但边界节点的故障破坏了子网之间的连接!并将网络拆分为几个部分$因此!本研究引入全局拓扑重要性N 4M 来区分边缘节点和边界节点"N 4M *5+* '*5+7?#*&'+*)+式中! '和&'*5+分别是节点介数向量与节点5的节点介数$网络整体中任何节点间经由节点5的最短路径的具体数量决定了&'*5+$两个不同的子网络之间的最短路径需要通过边界节点!这导致了节点介数较大$所以!采取节点介数!能够对边界节点与边缘节点进行区分$综合式*!+"式*)+!节点5在物理拓扑层中的重要性定义为84*5+"84*5+*>G @8=*5++>V N M 4*5+*'+式中!>G 和>V 分别为局部和全局拓扑重要性的权重!且有>G +>V *!$具有较高@M 4*5+的节点5的故障将主要影响局部区域的连通性!而具有较高N M 4*5+的节点5的故障将主要增加网络的平均最短路径长度$本研究中选取@M 4*5+和N M 4*5+具有相同的重要性!即>G *>V *".1$G H I "传输层电力通信网络传输层主要研究指标是流量分布$一个承载更多流量的节点将产生更大的成本消耗!因此该节点可能至关重要$令&E *5+表示节点5携带的流量$流量包括)个部分"生成%接收和重传$ 表示服务请求矩阵!该矩阵是一个三维矩阵!矩阵元素为A *6!C !Q +!其中6表示源节点!C 表示目的地节点!Q 表示服务类型$A *6!C !Q +表征节点6到节点C 之间请求的Q 型服务的数量$令=?!Q *6!C +为节点6和节点C 之间的路径$&E *5+定义如下"&E *5+*&06*!&0C *!&MQ *!*6!C*5+/A *6!C !Q +/E *Q +*6!C *5+*!!G T "5,=?!Q *6!C +"!G T "50=!Q *6!C 1+*1+式中!M 为服务类型的总数'E *Q +为第Q 类服务的单位带宽$节点承载的流量越多!重要性就越高$G H !"服务层电力通信网络中不同类型的服务之间存在显著差异!"投稿网址 77789:9;<=>?8;@A Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第!"期王炳焱"一种电力通信网络重要节点识别模型#&E !"#服务重要性决定了电网能否安全稳定运行$然而!这些服务,!E -通常需要较小的带宽$相反!一些服务重要性较低的服务需要的带宽却比较大$稳定系统的服务与安全区中的广域矢量测量%继电保护!具有很高的服务重要性!但带宽要求很小$相反!安全区域的视频监控%视频会议等服务的服务重要性较低!但带宽需求较大$因此!流量较小的节点也可能是关键节点!因为节点上承载的服务很重要$服务层中的节点5的重要性定义为&)*5+"&)*5+*&06*!&0C *!&MQ *!*6!C *5+/A *6!C !Q +/)*Q +*F+式中")*Q +为第Q 类服务的重要性值$节点5携带的服务重要性值越大!&)*5+就越高$I "多层节点重要性识别模型为有效识别电力通信网络中关键节点!本研究提出了一个多层节点重要性识别模型来整合多层节点的重要性!从而搜素综合重要程度最高的关键节点$在多层节点重要性识别模型中!首先计算在单层中关键节点的相关节点的隶属度!其次!求出不同层的可信度与基本测度$最后!对节点本身的临界度进行综合测算$假设电力通信网络中有0个节点!包括)个逻辑层*物理拓扑层%传输层和服务层+$).*5+为节点5在第.层中的重要性!其中.,,!!)-!5,,!!0-$).*5+越高!第.层中的关键节点5越多!因此节点5的隶属度也就越高$将第.层中节点5的隶属度,!(&"-定义为7.5!则有"7.5*).*5+,754*).+7?#*).+,754*).+*K +""当计算单层节点关键性度量的隶属度之后!引入了不同层的基本测度可信度反映该层的可信程度$令".表示第.层的基本测度可信度!".满足如下公式"&4.*!".*!*E+式中!4为电力通信网络中逻辑层的数量$在电力通信网络中!服务重要性是最直接地衡量服务中断影响电网状况的指标$所以!加入不同服务之间的重要性存在相当大的差异!则服务层为第一考虑因素$但是!假如电力通信网络的服务重要性具备相似或者相同的情况!要把握节点上能够承载的相应流量!所以传输层为次要考虑因素$而且!假如网络服务有着相似的带宽与重要性!也就是说服务间不存在差异!那么物理拓扑层是最后才需要考虑的因素$为综合考虑三层逻辑层的重要性!本文提出了自适应的基本度量可信度指标""!*!,<#,#&#"&**!,"!+*!,<+,+&++")**!,"!+<+,+&+'()*(+"!+"&+")*!*!"+式中!#A G H 和#A L J 分别为服务层的最小和最大重要性值'+A G H 和+A L J 分别为网络层的最小和最高带宽$如果#A L J 远大于#AG H !则"!就会非常接近数值!!也就是说采取服务层的度量对节点临界度进行确认!是值得充分肯定的$反过来!假如#A L J 高度接近#A G H !那么"!就会非常接近数值"!也就是说!采取服务层对节点本身的临界度进行确认!缺乏较强的不可信性!所以其他层的度量会凸显较强的可信性$在"!非常接近数值"的情况下!假如+A L J 与+A G H 的差距较大!即"&体现出很大的数值!意味着传输层具有非常可信的度量值!能够对节点本身的临界度进行描述$反过来!如果+A L J 接近+A G H !意味着相关节点的临界度取最终决于物理拓扑层中的度量值$在多层节点重要性识别模型中!所有逻辑层中节点的度量均涵盖两个组成部分"首先是选定层中全部节点能够度量的相应几何平均值!第二部分是度量的可信度!即选定层的基本可信度和未选定层的基础度量不可置信度的乘积$对于任意的第#个逻辑层*#,,!!4-!4为电力通信网络中逻辑层的总数+!节点5的度量值定义如下"7%5*#1#.,%7槡.G*!!+式中!7%5为节点5的度量值'%为选择的逻辑层$与之类似!第二部分度量的可信度定义如下"'%*1#.,%"./14,#G ,,*!,"G+!%2,*-*!&+式中!,为未选择的逻辑层$综合式*!!+和式*!&+!电力通信网络中节点5的度量可计算如下"S %*5+*7%5/'%*!)+式中!S %*5+为电力通信网络中节点5的度量$当电力通信网络中包含4个逻辑层时!有&4,!种选择方式$令W *5+表示的节点5的临界度!即定义为%中所有S %*5+的和$为计算W *5+!本研究引入二进制序列.!..,1"!!3!.,,!!4-$如果..*!!在集合%中选择第.层'否则!..*"表示第.层为未选择层$综上!W *5+可计算如下"W *5+*&,.-.",.-1,.-.*!7槡.5/1,.-.*!"./14,,.-.*"*!,"G ,-+*!'+式中!".为第.层的基本度量可信度',.-为序列.中!的个数$W *5+越大!关键节点就越多$!"仿真与分析可以这样定义电力通信网络的脆弱性"网络出现弱点*出现障碍或者遭受攻击+的情况下可以继续服务的一种能力$网络中的漏洞来自网络系统的不同领域!如网络的物理拓扑%硬件%软件等$为了验证所提多层节点重要性识别模型的有效性!本节选择不同的识别算法以得到各个节点本身的临界度$按照这些节点的不同等级!将排名靠前的那些节点移除!对重要节点影响网络脆弱性的情况进行测试$网络脆弱性本身的影响越显著!意味着节点的重要性程度也就越高$!H G "仿真环境与指标选取仿真时使用P,M #,C *&"!E L 作为运行环境$电力通信网络的所有物理拓扑结构由6O Nb G ".(.!生成$仿真时设"投稿网址 77789:9;<=>?8;@A Copyright ©博看网. All Rights Reserved.""计算机测量与控制"第)!卷#&E &"#置了五类服务!服务重要性向量分别设置为".(E !".E )!".11)!".))!".!1$同时!与之相应的带宽分别为".")!"."E !"."&!".1&!".!'$考虑到不同类别的服务具有不同的重要性和单位流量!网络中传输的服务将不断变化$仿真时随机生成服务矩阵 !并约束服务的总数$为了简化实验过程!将电力通信网络中的边权重全部设置为!$实验时使用网络效率%剩余网络的服务重要性%节点传输的剩余流量)个指标来验证节点排名的合理性!并执行网络脆弱性度量$各指标分别定义如下"02*N +*!0*0,!+/&5.D5!D ,(!C 5D *!1+式中!02*N +为网络效率指标!用于表征物理拓扑层的弱点'C 5D 为节点5和节点D 之间的最短距离'0为电力通信网络中的节点数量$受到攻击或故障后剩余网络的服务脆弱性度量定义如下"3@(*N R +*&D ,NR &)*D +&05&)*5+*!F+式中!N R 为受到攻击或故障后的剩余网络结构'&)*D +为由节点D 承载的服务重要性'3@(*N R +为在移除关键节点之后由网络中的节点承载的剩余服务脆弱性度量$同理!受到攻击或故障后剩余网络的传输流量脆弱性度量定义如下"8@(*N R +*&D ,NR &E *D +&05&E*5+*!K+式中!8@(*N R +为在移除关键节点之后由网络中的节点承载的剩余传输流量脆弱性度量'&E *D +为节点D 传输的流量$!H I "实验过程实验过程中!使用最短路径作为服务传输的路由算法$为简化实验过程!假定被删除节点携带的服务不会被重新路由!即服务的丢失只包括被删除节点的流量和服务重要性!不影响其他节点的流量或服务重要性$假定对物理拓扑%服务重要性和流量的攻击方法分别表示为攻击物理拓扑*,4M !L X X L ;>G H _N b =:G ;L <X @N @<@_=+%攻击服务重要性*,D %!L X X L ;>G H _:O S e G ;O :G A N @S X L H ;O +和攻击服务流量*,D M !L X X L ;>G H _:O S e G ;O :G A N@S X L H ;O +$在本研究中!选择,4M %,D %%,D M 作为攻击算法验证不同逻辑层中节点重要性$在移除节点之前!物理逻辑层%传输层和服务层的初始指标值均为!!表明网络中节点的服务重要性%流量与效率没有遭受影响$移除相关节点后!各指标开始变化$一个层中的指标下降得越快!表明该层中的节点重要性排名就越合理$移除全部节点的情况下!各个逻辑层的相应指标值都是"$!H !"结果与分析为了证实多层节点重要性识别模型的合理性!本节分析了不同模型对网络脆弱性的影响!对比模型包括",4M %,D %%,D M %逼近理想解排序法*M d 4D %D !X O ;b H G `I OT @S @S W O S N S O T O S O H ;O a =:G A G <L S G X =X@G W O L <:@<I X G @H +$图!"电力通信网络拓扑结构示意图本研究仿真时采用的电力通信网络拓扑结构示意图如图!所示$其中节点!模拟省级调度中心!节点!)模拟区域调度中心!节点!'代表&&">/变电站!其余节点代表1"">/变电站$根据节点的重要性度量计算!电力通信网络中节点的重要性度量如表!所示$表!"电力通信网络中节点的重要性度量节点8=*5+&)*5+&E *5+!".K !!1&.'('".)'&!1).K K !1."')".1(!1.&&).E F '".K K '!.E &!".F 11".F K )).)E E .'(F ".&1!!.""&.K E K".&&&K .E E K .!"E ".1''!.E &!".F 1(".'E '(.(E !&.1"!"".1&1F .!'!'.)1!!".'"'K .K "!&.!(!&"K .!F !.11!)".1&&K .&"!&.'F !'"!1.F 1K .(&电力通信网络中!节点!被当作省级调度中心!应该和全部节点*不包括节点!'+形成业务连接$而且!节点!)对节点!'进行调度$省级调度中心%区域调度中心和1"">/变电站间存在着多种类型的服务!主要是对服务进行调度和管理$变电站间的相关继电保护等只能提供数量较少%类型单一的生产控制服务!但包含最重要的服务$通过服务重要性矩阵 和单位流量矩阵 !可以得到基本度量可信度!即"!U ".1K !)!"&U ".&F 'E 和")U ".!F )(!分别对应于服务层%物理拓扑层和传输层$表&为不同算法在关键节点前F *M d 45F +排名$从表&可以看出!通过所提多层节点重要性识别模型的排名主要取决于服务层!传输和物理拓扑层对排名的影响并不大$从物理拓扑重要性方面来看!节点'只紧随节点&!排在第二位$节点'除承载服务以外!也是目的地节点或者源节点!节点'只传输少量服务!这降低了节点'的关键性$同时!节点'和E 承载着数量相同的服务类别和服务数量!因为物理拓扑层中各个节点有着不同的重要性!节点E 本身"投稿网址 77789:9;<=>?8;@A Copyright ©博看网. All Rights Reserved.第!"期王炳焱"一种电力通信网络重要节点识别模型#&E)"#的排名并不高$M d4D%D重点关注数据间的相应距离!如此一来节点1比节点(的排名更高$但是!关键节点的排名应该取决于服务层$与节点1相比!节点(在服务和物理拓扑层上更有优势$因此!对应于M d4D%D的关键节点排名并不符合电力通信网络的真实状况$节点!"并不具备很重要的物理拓扑!且该节点在物理拓扑层中排名第八$但省调度中心和几个1"">/变电站之间的服务通过节点!"!增加了节点!"的重要性$表&"不同算法节点排名排名,4M,D%,D M M d4D%D所提模型!&!!!!&'!"&&&)!&!"'!"'1((!"(1)!!!)1'F E'!!(!!对于案例电力通信网络!将最关键的节点识别出来并不难!也就是节点!$只借助物理拓扑开展节点分析的情况下!节点&最重要!但不符合实际情况$原因在于!在物理拓扑中节点!本身没有处在最重要的位置!然而就能够承载的服务而言!节点!极大地区别于其他节点$节点!本身的故障会急剧降低服务层与传输层的脆弱性$只采取单层对节点关键性进行分析!局限性也是显而易见的$为了更形象地展示出删除节点影响不同层自身的脆弱性的情况!文章按照顺序!将对应于不同算法的节点排名中的M d4节点观察所有层的脆弱性$不同模型删除节点的脆弱性曲线如图&所示$从图&*L+中可以看出!当同时删除多个节点时!所提多层节点重要性识别模型产生的曲线可以接近服务级别的最优曲线!即,D%曲线$在图&*a+中!所提多层节点重要性识别模型对传输层的脆弱性有很大影响$在图&*;+中!删除,)!1-节点时!M d4D%D略优于所提多层节点重要性识别模型$然而!通过以上定性分析!可以得出结论!在这次仿真活动中!借助M d4D%D 方面的关键节点排名!与电力通信网络的真实状况不相符$从给定的服务分布来看!,D%和,D M之间的差异在图& *L+和*a+中并不明显!即因为服务的分布使节点同时承载大量流量和服务的重要性$综合以上分析!所提多层节点重要性识别模型可综合考虑物理拓扑层%传输层%服务层中各节点重要性度量!从而高质量确定电力通信网络中重要节点$仿真结果符合实际情况!验证了所提模型的有效性和实用性$""结束语本文对智能电网中电力通信网络进行了研究与分析!建立了一种基于多层节点重要性的电力通信网络节点识别模型$该模型将电力通信网络分为)个网络逻辑层"物理拓扑层%传输层和服务层!并通过综合分析并明确三层中图&"不同模型删除节点的脆弱性曲线的节点影响电网运行的状况%通信网络性能%节点长期平均重要性$所提多层节点重要性识别模型的可为电力通信网络分析与电力领域安全发展提供一定借鉴作用$参考文献,!-刘祖明!李杰慧!孙建平!等.新型风光抽水蓄能系统研究"投稿网址 77789:9;<=>?8;@A Copyright©博看网. All Rights Reserved.""计算机测量与控制"第)!卷#&E '"#,Z -.云南师范大学学报*自然科学版+!&"&)!')*&+"!!!'.,&-陈"辉!李"艳!林思远.大数据驱动下全接触渠道的电力客户精准画像,Z -.云南师范大学学报*自然科学版+!&"&)!')*&+")')E .,)-钟建栩!余少锋!廖崇阳!等.基于云计算的电力设备智能监测系统,Z -.云南师范大学学报*自然科学版+!&"&&!'&*)+")K '!.,'-严彬元!王皓然!周泽元.基于卷积神经网络的电力通信网络攻击源定位方法,Z -.电力大数据!&"&&!&1*)+"&F )).,1-王海龙!蔡"峡!郭宇飞.基于改进神经网络的电力通信网络故障诊断策略研究,Z -.电气技术与经济!&"&)*!+"1"1&.,F -刘元莹.基于目录哈希树的电力通信网络数据容灾备份,Z -.电子设计工程!&"&&!)"*!(+"!"&!"1.,K -凌雨诗!王"维.适用于16网络的电力通信网分布式测量系统设计,Z -.自动化与仪器仪表!&"&!!&F F *!&+"!)(!'&!!'F .,E-张"磊!纪春华!王旭蕊等.基于最小路径选择度的电力通信网络路由优化策略研究,Z -.电力系统保护与控制!&"&&!1"*!+"!'!!'K .,(-胡飞飞!林旭斌!李"籦.基于4L _O *L H >算法的电力通信网络路由优化设计,Z -.自动化与仪器仪表!&"&!!&F &*E +"!K &!K 1.,!"-阎"峻!陈"鑫!孙鹏玉!等.电力通信网络海量告警信息降噪收敛方法,Z -.微型电脑应用!&"&)!)(*)+")&)1.,!!-李"立!李"威!宁"亮!等.%P D 技术在电力通信网络跨域融合中的应用,Z -.制造业自动化!&"&&!''*!"+"!F &!F 1.,!&-周强辅!廖如超!廖建东!等.电力网络机巡智能调度编排系统设计,Z -.计算机测量与控制!&"&&!)"*1+"!F )!F E .,!)-骆国铭!陈章国!吴海江!等.智能电网环境下的电力调度安全运行监控方法研究,Z -.计算机测量与控制!&"&!!&(*!"+"!"E !!).,!'-王晓翼.基于自动化渗透测试的电力监控系统网络安全脆弱性检测,Z -.电子设计工程!&"&)!)!*1+"K 1K (.,!1-朱"健.电力信息通信网络的应用分析,Z -.集成电路应用!&"&)!'"*&+"&'E &'(.,!F-胡"钢!牛"琼!王"琴!等.时序多层网络熵值结构洞节点重要性建模,Z -.浙江大学学报*工学版+!&"&)!1K *'+"K !(K &1.,!K-朱敬成!王伦文!吴"涛.一种基于局部特征的节点重要性排序方法,Z -.计算机仿真!&"&&!)(*!!+"'!F '&!.,!E-毛"宇!贲婷婷!汪"敏!等.基于服务状态感知的服务重要性分级方法,Z -.指挥信息系统与技术!&"&"!!!*)+"E &E F .,!(-陈兆彤!陈江平!潘"励.基于模糊隶属度的船舶中断航迹关联识别方法,Z -.应用科学学报!&"&)!'!*&+"&(F )!".,&"-姜"冰!王松涛!孙增兵!等.基于隶属度函数和主成分分析的耕地土壤肥力评价,Z -.中国农学通报!&"&)!)(*&+"$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$$&&&K .*上接第&K E 页+,1-陶红兴8基于多传感器信息融合的电动汽车驾驶行为分析,--8南京"东南大学!&"!E 8,F -黄"俊8基于机器视觉的驾驶行为分析研究,--8杭州"浙江科技学院!&"!(8,K -王凡予8基于生理与心理因素的驾驶行为分析,--8青岛"山东科技大学!&"&"8,E -李进伟8驾驶人员风险驾驶行为分析及相关因素探究,Z -8南方农机!&"!E !'(*!'+"&"(8,(-4\44\D Y !,#\$,[%D M !,-,Pd 4d V #d V \!O XL <8-S G e G H _a O b L e G @I S L H L <=:G :I :G H _A L ;b G H O L H W W O O N <O L S H G H _A O X b @W :T @S ;@H X G H I @I ::X S O L A :@T e O b G ;I <L S W L X L ,Z -8D O H :@S :!&"&!!&!*!'+"'K "'8,!"-k d Vg ,%*\!g ,Z ,*P !g ,D D ,Y ,!O X L <8M b O L N N<G ;L 5X G @H@TA L ;b G H O <O L S H G H _X O ;b H G `I O :T @SW S G e G H _a O b L e G @S L H L <=5:G :"L ;@H ;O N X I L <T S L A O 7@S >L H WL:=:X O A L X G ;<G X O S L X I S O S O e G O 7,Z -8\H _G H O O S G H _,N N <G ;L X G @H :@T,S X G T G ;G L <%H X O <<G _O H ;O !&"&"!E K *B +"!"))!&8,!!-k d V c !-%Y 6#!k g ,Y 6g !O XL <8/O b G ;<OL ;;O <O S L X G @HN S O W G ;X G @Ha L :O W @HA L ;b G H O <O L S H G H _A @W O <:L H W W S G e G H _a O b L e 5G @S L H L <=:G :,Z -8,N N <G O WD ;G O H ;O :!&"&&!!&*!"+"1&1(8,!&-f %6!k g ,d D !B \-\*,!O XL <8i G O <W G H _L H WO e L <I L X G H _X b O S O A @e L <;@A N @:G X G @H@T;@A A @HL S X O T L ;X :G H \\6:G _H L <:T @S W S G e G H _a O b L e G @I S L H L <=:G :,Z -8,;;G W O H X,H L <=:G :L H W4S O 5e O H X G @H !&"&!!!1("!"F &&)8,!)-c ,Y 6c !c ,YZ !6V dZ !O X L <8-S G e G H _a O b L e G @SL H L <=:G :@T ;G X =a I :O :a L :O W @H S O L <5X G A O6Y D D X S L ;O :L H W S @L W G H T @S A L 5X G @H ,Z -8D O H :@S :!&"&!!&!*)+"F E K 8,!'-c ,Y 6$!B g \Y #!$%,d c V P !O XL <8M @7L S W:L T OL H W:A L S XA @a G <G X ="O H O S _=5L 7L S OW O O N <O L S H G H _T @SW S G e G H _a O b L e 5G @SL H L <=:G :L H W N S O W G ;X G @H @T;@H H O ;X O We O b G ;<O :,Z -8%\\\M S L H :L ;X G @H :@H %H X O <<G _O H XM S L H :N @S X L X G @HD =:X O A :!&"&!!&&*K +"'&F K '&E "8,!1-李"洋!苟"刚!姚文钦!等8基于B ,Y 数据的渣土车驾驶行为分析,Z -8计算机测量与控制!&"&)!)!*'+"!E K !()8,!F-张"鸿!吉泉仲!王"谆!等8智能安全驾驶监测系统设计与实现,Z -8计算机测量与控制!&"&)!)!*)+"E !'8,!K-许治琦!姚"远!周兴社!等8基于模糊综合评价的驾驶安全性评价研究,Z -8计算机测量与控制!&"!(!&K *K +"&F !&F 18,!E-孙宫昊!常"鑫!高亚聪!等8基于信息熵与高风险行为的驾驶行为风险评估方法,Z -8交通工程!&"&)!&)*'+"&&&E 8,!(-陶盼盼!刘保卫!李"元!等8高速公路服务区入口匝道减速设施对驾驶行为的影响分析,Z -8交通工程!&"&)!&)*'+"1)1(8,&"-赵鲁华!徐小倩!亓建锋!等8夜间道路标线亮度对驾驶行为的影响研究,Z -8物流科技!&"&)!'F *(+"K 1K (8"投稿网址 77789:9;<=>?8;@A Copyright ©博看网. 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考虑电力业务重要性的电力通信网关键节点识别
考虑电力业务重要性的电力通信网关键节点识别发表时间：2019-09-19T17:06:00.677Z 来源：《当代电力文化》2019年第8期作者：张娟娟[导读] 先分析了节点重要度评价指标体系，接下来详细阐述了业务重要性综合评估体系，最后对节点重要度排序做具体阐述。
国网山西省电力公司太原供电公司山西太原 030012摘要：随着电力网络的不断向前发展，现代的电力系统通信网络更加复杂和多样化。
本文首先分析了节点重要度评价指标体系，接下来详细阐述了业务重要性综合评估体系，最后对节点重要度排序做具体阐述，希望通过本文的分析研究，给我国电力业务重要性的电力通信网关键节点识别的分析研究献言献策，同时希望给行业内人士以借鉴和启发。
关键词：电力业务；重要性；电力通信网；关键节点；识别引言当下的电力系统已经是一个由电网系统、信息通信系统和监测控制系统组成的超级复杂的大电网。
电网在提供电能的同时也形成了由自动化系统、计量系统和调度系统等组成的复杂业务系统，使得电力通信网变得复杂多样化。
电力通信网作为电力系统的专用网，其主要负责电力生产和管理各业务，并且服务于电网的一、二次系统，为其提供业务和数据的传输通道。
电网智能化的实现就是要保证电力通信网的稳定运行，只有电力通信业务的准确安全传达才能实现对电网设备的控制、测量和监测。
因此，电力通信网业务的重要度不但是评估电力通信网节点脆弱性的关键，同时也对复杂大电网的稳定运行有着十分重要的意义。
识别网络关键节点主要是依据节点重要性。
由于电力通信网络的特殊性，现有的研究电力通信系统节点关键性的方法主要分为三类：①以网络拓扑为研究对象，基于复杂网络理论，通过介数、度、和特征向量等指标评价节点的重要性；②以网络中传输的业务为研究对象，通过分析业务的流量、业务的延时和中断概率等，识别出电力通信网络关键节点；③从电网的角度分析，以业务中断、时延等故障对电力网络的影响，给出电力通信网络的关键节点。
基于业务的电力通信网关键节点识别
基于业务的电力通信网关键节点识别
王晓军;尹卿;田锦华;吴忠军;陈思;司瑞琪
【期刊名称】《电力大数据》
【年(卷),期】2022(25)12
【摘要】为了能够高效、准确地识别出电力通信网中的关键节点,本文提出了一种基于业务的节点重要度识别方法。
首先,通过构建电力通信业务矩阵、邻接矩阵,计算出节点拓扑重要度、业务重要度以及节点失效引起的传输网效能和承载业务的变化值;其次,结合实际传输业务分布情况,采用层次分析法,通过引入节点失效时的传输网网络效能和传输业务损失率得出综合评价指标,进行关键节点识别及脆弱性分析;最后,采用广东和内蒙古实际通信网进行仿真校验及应用分析。
仿真表明,与其他算法相对比,本文算法能够比较准确地辨识出实际电力通信网络中的关键节点。
同时,在蓄意攻击模式下,对重要节点、重要链路进行脆弱性分析,提出相关建议,有效提升电力通信网安全性。
【总页数】10页(P18-27)
【作者】王晓军;尹卿;田锦华;吴忠军;陈思;司瑞琪
【作者单位】内蒙古电力(集团)有限责任公司;内蒙古呼和浩特供电公司
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.基于TOPSIS算法的电力通信网关键节点识别
2.考虑电力业务重要性的电力通信网关键节点识别
3.融合拓扑及业务特性的电力通信网关键节点识别
4.基于TOPSIS 的电力通信网关键节点识别方法研究
5.基于物联网的电力通信网关键节点识别方法
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相依网络理论下电力通信网节点重要度评价
相依网络理论下电力通信网节点重要度评价摘要：随着我国的综合国力在快速的发展，社会在不断的进步，智能电网中电力系统与通信系统的紧密结合，使得电力通信网络在双网相依系统中愈加重要。
通信网络中节点发生故障，尤其是高重要度节点，不仅会影响自身网络系统还会影响与其相依的网络，导致连锁故障的发生。
因此，对智能电网中电力通信网络节点重要性进行评价具有重要意义。
将电力物理-信息相依网络中单侧网络提取出来，以链路已用率和电力线阻抗值作为边权参数建立有权网络模型。
根据有权网络节点重要度评价方法，分别对两子网进行分析。
然后根据电力网依存于信息通信网的依存边矩阵，计算相依网络中电力通信网络节点的重要度指标，找出重要度大的节点。
以IEEE30节点系统为例进行了仿真实验，证明了该方法指标的可行性和实用性。
关键词：相依网络；有权网络；节点收缩法；凝聚度；节点重要度引言随着电力通信网的快速发展，网络拓扑的复杂度增加，运营和维护网络的难度越来越大。
而网络拓扑中的重要节点对维护整张网络的正常运行又至关重要，一旦网络中的某些重要节点甚至某一节点故障，整张网络极易被破坏而不能正常运行。
因此，研究电力通信网络节点的重要度以筛选出关键节点就成了一个必要的研究内容。
1权网络节点重要度评估1.1有权网络无权网络在表示复杂网络时，由于其无标度特性，仅能描述网络节点间是否存在连接，并不能表示连接的强弱程度，因此，出现了可以将复杂网络的结构表示的更加完整的有权网络模型。
研究目的不同，权的选择不同，比如本文在电网中选择电力线阻抗值，通信网中选择链路中带宽的已用程度即链路已用率作为边权值。
在无权网络模型的基础上，通常可以用图G(V,E)以及边权邻接矩阵W表示2CPPS网络中电力通信网节点重要度评价2.1电力信息-物理相依网络智能电网中电力网络与通信网络的相互融合形成电力信息-物理相依网络。
根据其网间连接的不同，CPPS网络模型可以分为：“一一对应”相依网络模型、部分相互依存网络模型、多重依存相依网络模型、一对多相依网络模型、多对多相依网络模型和考虑节点异质性的电力信息-物理相依网络模型等。
基于业务的电力通信网重要节点辨识
基于业务的电力通信网重要节点辨识李莉;朱正甲;宋欣桐;彭柏;樊冰;吴润泽【期刊名称】《电力信息化》【年(卷),期】2018(016)006【摘要】由于电力通信网与电力网络的相互依存性,电力通信网的关键节点对整体电力网络的可靠性有较大影响.文章提出一种基于电力通信网节点业务重要度和传输能力的节点重要度衡量指标.通过构建电力通信网容量矩阵和网络业务联络矩阵计算节点各类业务流介数,将各类业务流介数与业务权重加权得到节点重要度评价指标.该指标可应用于电力通信网规划阶段,解决了该阶段业务流量未知的问题,能够更加准确地辨识关键节点.结果表明,提出的指标具有较高的辨别关键节点的能力.【总页数】5页(P62-66)【作者】李莉;朱正甲;宋欣桐;彭柏;樊冰;吴润泽【作者单位】国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京 100055;国网冀北电力有限公司经济技术研究院,北京 100055;华北电力大学电气与电子工程学院,北京102206;国网冀北电力有限公司信息通信分公司,北京 100053;华北电力大学电气与电子工程学院,北京 102206;华北电力大学电气与电子工程学院,北京 102206【正文语种】中文【中图分类】TN915.853【相关文献】1.基于汇聚业务模型的电力通信网节点带宽估算方法 [J], 李莉;王文韬;彭柏;吴润泽;2.基于汇聚业务模型的电力通信网节点带宽估算方法 [J], 李莉;王文韬;彭柏;吴润泽3.考虑电力业务重要性的电力通信网关键节点识别 [J], 李昌超;康忠健;于洪国;郑世超;RiKihong4.基于业务的电力通信网重要节点辨识 [J], 李莉;朱正甲;宋欣桐;彭柏;樊冰;吴润泽;;;;;;5.基于多属性的电力通信网节点重要度评价 [J], 彭舜杰;张志海因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
电力通信网业务与节点重要性分析与研究
电力通信网业务与节点重要性分析与研究发布时间：2023-01-13T01:19:56.560Z 来源：《中国科技信息》2022年16期第8月作者：刘超[导读] ：随着电网智能化的快速发展与建设，电力通信网得到了快速发展与改革创新。
电力通信网是保证电网安全专用网络，刘超国网山西省电力公司超高压变电分公司山西太原 030031摘要：随着电网智能化的快速发展与建设，电力通信网得到了快速发展与改革创新。
电力通信网是保证电网安全专用网络，在实际运行中当故障发生时，电力通信调度员可以依据通信网业务与节点重要性下达指令，指导专业网管或现场开展紧急业务迂回及恢复，尽可能缩小影响范围，降低事件等级。
文中主要阐述了电力通信网业务与节点性能指标及重要性等，为电力通信网业务与节点重要性分析与研究提供更具实际意义的参考。
关键词：电力通信网；业务；节点；重要性我们国家的电力通信网业务表现出较快的发展态势，在自业务管理方面的相关要求提高了很多，若想保证提供的服务更为优质，当下的主要工作就是要通过有效措施来保证电力通信网业务与节点可以被相关从业人员完善和优化。
1电力通信网体系结构1.1传输网传输网以光通信技术为主，综合了载波通信技术、微波技术和卫星技术。
电力线载波通信是一种独特的电网通信技术，是电力系统继电保护信号传输的有效手段之一。
微波通信系统的频率、杆塔、站、机房是电力公司的主要资源。
传输网络的级别分为三个级别：省际、省和州。
省际传输网络主要覆盖公司总部、分公司、省级公司、国调直调中心和变电站（换流站）。
省际主干传输网络主要包括省级公司、地市级公司、省级直调变电站。
地市主干传输网络主要包括市地市公司、县公司、地（县）直调电厂、变电站等。
1.1.1省际主干传输网省际主干网的传输网络基于GW-A/B双层架构。
生产控制部门主要为GW-A平面为主，管理信息部门主要GW-B平面为主，GW-A采用SDH技术体系，核心环选择平台10g。
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基于业务的电力通信网重要节点辨识
发表时间：2019-07-05T12:03:29.633Z 来源：《电力设备》2018年第36期作者：张云峰
[导读] 摘要：电力通信网作为电力系统的支撑网络，是电网二次系统不可或缺的组成部分，是专门服务于电力系统稳定运行的通信专网，负责传输维持电力系统稳定所需的业务信息，其安全稳定影响着电力系统运行的安全稳定。
(国网山西省电力公司太原供电公司山西太原 030012)
摘要：电力通信网作为电力系统的支撑网络，是电网二次系统不可或缺的组成部分，是专门服务于电力系统稳定运行的通信专网，负责传输维持电力系统稳定所需的业务信息，其安全稳定影响着电力系统运行的安全稳定。
同时也为电力系统的调度、生产、经营和管理以及保障电力系统的安全运行起到了重要作用。
随着经济的不断发展，电网规模的不断扩大，功能的不断增多，电力网络越来越依赖于信息通信系统对其进行监测控制，以保障其安全可靠运行。
关键词：电力通信网；重要节点；业务重要度
引言
电力通信网作为典型的复杂网络，具有复杂网络常见的无标度特性或小世界特性，当网络关键节点受到攻击时，网络鲁棒性将受到较大影响。
因此，辨识电力通信网的重要节点并采取相应保护措施十分必要。
由于电力通信网与电力网络的相互依存性，电力通信网的关键节点对整体电力网络的可靠性有较大影响。
文章提出一种基于电力通信网节点业务重要度和传输能力的节点重要度衡量指标。
通过构建电力通信网容量矩阵和网络业务联络矩阵计算节点各类业务流介数，将各类业务流介数与业务权重加权得到节点重要度评价指标。
该指标可应用于电力通信网规划阶段，解决了该阶段业务流量未知的问题，能够更加准确地辨识关键节点。
1电力通信网络模型的建立
本文主要通过拓扑层面与承载业务2方面对电力通信网的重要节点进行辨识。
因此，根据电力通信网连接模型构建合理的容量矩阵，根据节点间的业务往来构建合理业务分布矩阵是保证重要节点辨识有效性的前提。
1.1电力通信网链路容量矩阵
电力通信网节点类型包括设置在调度中心的调度中心节点，设置于变电站的变电站节点等。
同类型的节点可按电压等级进行区分，电压等级越高的站点，其通信节点也就越重要，影响力也就越大，比如500kV变电站影响力就大于220kV变电站。
因此不同类型的电力通信网节点，其所承载的业务种类不同，业务数量也就不同，与此节点相连的链路容量也就相对较大，因此在构建电力网连接模型时，应充分考虑其链路容量的不同，所构建的电力通信网。
1.2电力通信网业务分布矩阵
电力通信网承载着多种电力业务，不同类型电力节点所承载的电力业务种类不尽相同，每对电力节点间传输的电力业务也不相同。
如中调节点承载广域测量、调度自动化、变电站视频监测等业务，其与变电站之间链路相应传输此类业务信息，但中调节点不承载继电保护业务，其与变电站节点之间没有继电保护业务的交换。
而500kV变电站节点之间需要交换继电保护业务信息，500kV变电站节点之间链路上也因而会传输继电保护业务的信息。
2节点重要度衡量指标
电力通信网可以看成许多节点和链路的集合，根据电力通信网静态拓扑结构确定通信网对应的无向网络，确定网络中每个节点承担的负载业务信息，包括所执行业务的类型及数量。
复杂网络可以用G(V,E)来表示，其中G表示一个无向连通图，V为复杂网络中所有节点的集合，E为所有边的集合。
2.1节点静态重要度
将电力通信网抽象为无向连通图，那么可以根据网络拓扑中的节点收缩程度判断节点的凝聚度，而收缩后网络凝聚程度越高的节点越重要，因此可以用凝聚度来判断节点的静态重要性。
根据电力骨干网络的基本拓扑图，初始化该无向连通图的链路值，进而得到该无向连通图对应的加权邻接矩阵。
采用加权邻接矩阵根据经典的Dijkstra算法[18]得到节点对之间的最短路径，计算得到最短路径经过的链路个数，进而得到全网中每个节点对之间的最短路径的平均距离。
2.2节点业务重要度
静态重要度对节点重要度的衡量是从节点在网络中的位置以及连接情况等方面进行的，然而在实际的电力通信网结构中，节点都承担着关系电网安全的各种业务，包括线路继电保护、调度自动化以及变电站视频监控系统等，节点所承担的业务类型不同，对于电力通信网的安全运行影响也不同。
节点业务重要度是指某项业务发生中断或存在缺陷的情况对电网安全稳定运行的影响程度，业务重要度与影响程度成正相关，即影响程度越大，所对应的业务重要度越高。
因此提出将节点的业务重要度作为电力通信网节点重要度的衡量指标。
电力通信网节点以及节点所在链路所承担业务的功能各不相同，它们对通信通道的高可靠性和实时性要求也不一样，按照电力系统安全生产及需求特点，结合业务安全性以及传输实时可靠性的要求，需要综合评估业务运行对电力通信网节点重要度的影响，本文采用层次分析法计算不同业务的重要度。
2.3关键节点辨识方法
关键节点辨识方法的属性指标包含了节点的静态重要性以及业务重要性。
在电力通信网中，某一节点与网络中的其他节点连接的紧密程度越高，即节点的凝聚度越高，说明这个节点属于关键节点；另一方面，节点所在链路承担的业务量种类越多以及业务的重要度值越高，说明该节点越重要。
因此，将根据网络凝聚度得到的节点静态重要度、根据节点所承担的业务量种类以及数量所得到的节点业务重要度作为关键节点辨识的指标具有合理性。
与传统的复杂网络不同，作为特殊的电力通信网，从主观上可以判断业务重要度的指标权重要大于静态重要度的指标权重。
首先根据电力通信网的实际拓扑结构将其抽象为加权网络模型，再根据网络静态拓扑结构属性及各个节点收缩后凝聚度的变化得到节点的静态重要度，根据节点以及节点所在链路所承担业务的种类和数量确定节点的业务重要度，对于两个重要度评价指标的权重采用三标度层次分析法进行确定，最后根据节点的静态重要度和业务重要度及其对应的权重计算各节点的重要度。
节点重要度的值越大说明该节点越重要，计算得到节点重要度的值按从大到小的顺序排序，即可完成电力通信网的关键节点的辨识。
3实例分析
本文选取局部电力通信网对网络节点的重要度进行评估，其网络模型如图1所示。
其中1号节点为省级调度中心(中调)，13号节点为地
区调度中心(地调)，14号节点为220kV变电站，其余节点均为500kV变电站，其中节点2、5、8为汇聚节点。
图1某电力通信网局部网络模型
由于电力通信网承载着电力系统运行与管理各类信息的传输，其业务类型众多，本文仅选取较为重要的业务进行分析。
结语
对电力通信网的关键节点进行辨识时，不仅要考虑网络固有的静态拓扑结构，还应该从节点所承担业务的数量和种类进行评判。
通过计算网络业务流介数可以衡量节点对于某类业务的转发能力，从而可在一定程度上解决规划阶段各类业务流量未知的问题，同时也考虑了网络拓扑与节点所承载业务重要度对评估节点重要度准确性的影响。
本文提出的基于网络静态拓扑结构和节点业务量的电力通信网关键节点辨识方法，通过Matlab仿真实验以及数据分析，最终证明该方法能够完成对电力通信网的关键节点进行辨识，该方法能够准确区分网络拓扑中位置相似节点的重要度，克服一般算法只考虑网络拓扑特性这一单一评价指标的局限性。
该算法融合了节点在网络中的拓扑信息以及所承担的业务信息，能够充分反映出电力通信网这种特殊复杂网络的业务特性，适用于电力通信网关键节点的辨识。
参考文献:
[1]彭东,孙永亮,王民川.电力无线应急通信网络动态组网方法的研究[J].电网与清洁能源,2017,33(2):83-87.
[2]刘涤尘,冀星沛,王波,等.基于复杂网络理论的电力通信网拓扑脆弱性分析及对策[J].电网技术,2015,39(12):3615-3621.
[3]霍雪松,裴培.基于调度数据网络技术的调度控制系统地区互备通信模式研究[J].电网与清洁能源,2016,32(5):47-50.。