本发明属于电力系统自动化技术领域，具体涉及一种考虑信息层及物理层特性的电力信息物理融合系统相互作用关系排序方法。
背景技术：
随着电力工业发展，我国电力系统已发展成规模最大，层次最大，复杂度最高的人造网络之一，这对电力系统控制与保护提出了更高的要求。新环境智能电网背景下，传统电力系统发展成为电力信息物理融合系统，物理层为电力一次设备，信息层为给物理层提供3c支持的智能信息设备及其通信网络。
信息层与物理层相互作用，物理层为信息层提供电能，信息层为物理层提供3c(computation，control，communication)支持。两层间的相互作用将建立对应关系的信息层节点和物理层节点相互关联为一整体，相互作用关系为纽带，任一层节点的失效将导致对应节点的失效。传统的重要节点识别排序方法从单一的信息层或物理层出发，没有考虑其相互作用，使排序结果在电力信息物理融合系统环境下不够全面、准确。
依据复杂网络节点与边的概念对电力信息物理融合系统建模，依靠已确定的信息层、物理层节点对应关系建立电力信息物理融合系统相互作用关系。对信息层节点建立重要度综合评价矩阵，对物理层节点求取其节点负荷。将信息节点的重要度作为其物理节点负荷的评价权重。最后，对基于相互作用关系建立的加权物理节点负荷进行排序，等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。
因此，设计良好有效的电力信息物理融合系统相互作用关系排序方法是本申请人致力于解决的问题。
技术实现要素：
本发明在电力信息物理融合系统的背景下考虑信息层与物理层的节点特性，本发明提供了一种考虑运行拓扑特性的电力信息物理融合系统作用关系排序方法。具体的通过电力信息物理融合系统建模、信息层综合重要度矩阵建立、物理层节点负荷求取，对基于相互作用的加权物理层节点负荷排序，将其结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。本发明为后续研究和实际电力信息物理融合系统运行控制管理提供帮助。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案包括如下步骤：
步骤s1、对电网信息物理融合系统建立复杂网络模型。
对于物理层:变电站为点，输电线路为边；
对于信息层:与物理层对于的3c节点为点，通信线路为边。
步骤s2、定义信息层节点重要度综合评价矩阵，重要度参考指标为节点的度数、介数、与控制中心节点的最短距离以及类聚指数。
步骤s3、求取物理层节点负荷。
步骤s4、依据相互作用关系，将信息层节点重要度综合评价矩阵值作为权重，计算与之对应的物理层节点加权节点负荷。
步骤s5、按照步骤s4求得的物理层节点加权节点负荷结果。对物理层节点进行排序，排序结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。
所述的步骤s2中，对分区中初始化灵敏度矩阵的内容和定义如下：步骤s2、定义信息层节点重要度综合评价矩阵，重要度参考指标为节点的度数、介数、与控制中心节点的最短距离以及类聚指数。
考虑信息层所有节点，对于单一指标的重要度评价矩阵为
式中：kn是重要度参考评价指标，为节点的度数、介数、与控制中心节点的最短距离以及类聚指数,
其中si(kn)表示节点i的指标kn的值。对于每一个指标，节点i的相对重要度值为公式1中矩阵的列元素相加的和
所述的步骤s3中的物理层节点的负荷和连接到物理节点的用电量与实际流出本节点的潮流的和。
其中，p(i)为连接到物理节点i的用电量，s实际潮流方向为流出节点i的支路集合，pf(j)为集合s中支路j的潮流值。如果集合s为空集，则取集合s′代替s，s′为实际潮流方向为流入节点i的支路集合，p(i)为连接到节点i的发电机组的发电量。
所述的步骤s4中，物理层节点的加权节点负荷为：
其中，pi为节点i的加权负荷值，load(i)为步骤s3中求得的节点i的负荷值，
所述的步骤s5中，对pi组成的集合p进行排序，排序结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。
本发明的有益效果是：
本发明在电力信息物理融合系统的背景下，通过电力信息物理融合系统建模、信息层综合重要度矩阵建立、物理层节点负荷求取，对基于相互作用的加权物理层节点负荷排序，将其结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。得到相互作用关系的重要度排序的值，为后续研究和实际电力信息物理融合系统运行控制管理提供帮助。
具体实施方式
下面将对本发明作进一步说明。
考虑信息层及物理层特性的电力信息物理融合系统相互作用关系排序方法，包括下列步骤：
步骤s1、对电网信息物理融合系统建立复杂网络模型。对于物理层:变电站为点，输电线路为边；对于信息层:与物理层对于的3c节点为点，通信线路为边。
步骤s2、定义信息层节点重要度综合评价矩阵，重要度参考指标为节点的度数、介数、与控制中心节点的最短距离以及类聚指数。
步骤s3、求取物理层节点负荷。
步骤s4、依据相互作用关系，将信息层节点重要度综合评价矩阵值作为权重，计算与之对应的物理层节点加权节点负荷。
步骤s5、按照步骤s4求得的物理层节点加权节点负荷结果。对物理层节点进行排序，排序结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。
所述的步骤s2中，对分区中初始化灵敏度矩阵的内容和定义如下：
考虑信息层所有节点，对于单一指标的重要度评价矩阵为
式中：kn是评价指标，为节点的度数、介数、与控制中心节点的最短距离以及类聚指数,
其中si(kn)节点i的指标kn的值。对于每一个指标，节点i的相对重要度值为公式1中矩阵的列元素相加的和
所述的步骤s3中的物理层节点的负荷和连接到物理节点的用电量与实际流出本节点的潮流的和。
其中，p(i)为连接到物理节点i的用电量，s实际潮流方向为流出节点i的支路集合，pf(j)为集合s中支路j的潮流值。如果集合s为空集，则取集合s′代替s，s′为实际潮流方向为流入节点i的支路集合，p(i)为连接到节点i的发电机组的发电量。
所述的步骤s4中，物理层节点的加权节点负荷为：
其中，pi为节点i的加权负荷值，load(i)为步骤s3中求得的节点i的负荷值，
所述的步骤s5中，对pi组成的集合p进行排序，排序结果等效为与物理节点对应的相互作用关系的重要度排序。