電力通信網風險分析與控制研究.pdf

1、隨著智能電網的建設與發(fā)展，通信與信息系統(tǒng)在電力系統(tǒng)中的作用越來越顯著，電力通信網作為通信與信息系統(tǒng)的重要組成部分，其運行安全出現(xiàn)任何問題都可能影響電力系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定和經濟運行，因此對電力通信網的運行風險研究已經成為重要的研究課題。網絡風險分析可以為網絡優(yōu)化和規(guī)劃提供重要的理論依據(jù)，網絡風險控制可以有效降低網絡風險，因此網絡風險分析與控制可以有效提高網絡的安全性。本文在分析已有相關工作的基礎上，主要在電力通信網脆弱性分析、風險評價和基于

2、路由的風險控制方面進行了深入研究。
　　電力業(yè)務重要度作為電力業(yè)務資產價值的度量指標是電力通信網風險分析與控制研究的基本依據(jù)?，F(xiàn)有的業(yè)務重要度計算方法大多包括專家評分的主觀環(huán)節(jié)，具有一定的不確定性，會對電力通信網相關研究的準確性產生影響。為此本文提出了一種以客觀特征指標要求替代專家主觀評分的電力業(yè)務重要度計算方法，消除了計算結果中的主觀不確定性，并以業(yè)務重要度為參數(shù)，在業(yè)務層上建立電力通信網網絡模型，分析了電力通信網在不同鏈路失效

3、模型下的脆弱性，根據(jù)分析結果對網絡的業(yè)務路由進行調整，使網絡脆弱性得到了改善。
　　已有電力通信網風險評價方法存在指標分散、評價結果不明確、綜合性較弱等問題，為此本文提出了一種電力通信網多層次綜合風險評價方法，該方法結合復雜網絡理論，以邊為研究對象，將邊介數(shù)作為邊在物理拓撲層的重要度，同時在業(yè)務層和傳輸層提出邊業(yè)務重要度和邊流量重要度，進而提出邊跨層信息熵的概念，最后通過仿真證明了邊跨層信息熵對電力通信網風險評價的有效性。

4、　　在脆弱性分析和風險評價的基礎上，本文通過路由優(yōu)化方式來實現(xiàn)電力通信網的風險控制。已有電力通信網風險控制路由方法存在考慮網絡層面較少、路由模型適用性不強等問題，本文綜合考慮路由在電力通信網業(yè)務層、傳輸層和物理拓撲層上對網絡風險的影響，建立了跨層的風險感知路由模型，并利用混沌免疫算法進行路由求解。針對動態(tài)到達的業(yè)務路由，本文提出一種混沌免疫多約束路由算法，該算法通過動態(tài)疫苗接種與自由變異相結合的進化策略實現(xiàn)了算法的快速收斂和全局尋優(yōu)。考

5、慮電力業(yè)務中存在對時延要求極高的業(yè)務類型，在上述路由算法基礎上提出了一種混合路由策略，并結合不同攻擊模型，分析了混合路由策略在風險控制上的成效。為提高路徑的編、解碼效率，提出了一種基于動態(tài)鄰接矩陣的路徑生成方法，該方法利用自然數(shù)對路徑進行編碼，能直接生成有效的路徑解，且解碼過程簡單，為提高包括人工免疫算法在內的所有進化算法的效率做出了貢獻。
　　在電力通信網規(guī)劃中，需要根據(jù)既定的網絡拓撲和靜態(tài)業(yè)務矩陣同時為多個業(yè)務進行選路并需要為

6、決策者提供多個路由方案以便于作出合理的選擇，因此本文提出了一種混沌免疫多目標優(yōu)化算法，該算法采用隨機分配邊權的定長編碼方式，完成多業(yè)務的同時選路，將生物地理學優(yōu)化算法和聚類算法引入到人工免疫進化過程之中，同時采用動態(tài)克隆比例方法，加快算法收斂速度，同時提高算法的尋優(yōu)能力。通過與已有多目標優(yōu)化算法的對比，證明了該算法在路由優(yōu)化方面的優(yōu)越性。
　　由于已有進化算法中基于隨機數(shù)的交叉和變異策略，導致在種群規(guī)模和進化代數(shù)確定的情況下，單次

7、算法執(zhí)行的結果存在不確定性，輸出解可能最優(yōu)，也可能次優(yōu)甚至較差，這種不確定性在電力業(yè)務路由上是不允許的。在本文提出的單目標和多目標混沌免疫路由算法中，為了保證輸出解或解集的確定性，本文對算法中所有需要隨機數(shù)的操作算子進行改造，利用混沌序列值來替代其中的隨機數(shù)，因此該混沌序列必須具有良好的隨機性才能來保證算法優(yōu)秀的搜索性能。經典的混沌系統(tǒng)及其混沌序列存在隨機性不強的問題，為此本文構造了一個五維超混沌系統(tǒng)，通過混沌吸引子，Lyapunov指