基于负载最大化的电网优化系统及电网优化方法与流程

技术特征：

1.一种基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，所述基于负载最大化的电网优化方法包括：

构建配电网络模型，以用于表示配电网中的功率传播率；

选择能够提供最大功率传播率的节点作为种子节点；

获取初始电网功率传播网络；

存储所述种子节点在激活过程中覆盖到的节点，并在所述种子节点激活结束后更新所述覆盖到的节点的未激活入边邻居的潜在影响节点数；

根据每个节点的潜在影响节点数进行影响力排名，以得到电网功率传播网络中的节点影响力排名列表；

根据所述影响力排名列表进行影响路径追踪，从而获取所述影响力排名列表中的每个节点影响的终端用户集合。

2.根据权利要求1所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，所述基于负载最大化的电网优化方法还包括：当线路中的器件出现故障时，寻找所述器件所在的节点的父节点，并在所述父节点所在的影响路径中选取影响力最大的子节点，同时更新各节点的影响力排名。

3.根据权利要求1所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，所述配电网络模型被配置为一有向图模型，所述有向图模型的公式表示为：

G＝(V,E)，

其中，V是所有节点的集合，E是有向边的集合，且(u,v)∈E用于表示节点u到节点v的功率传播关系，有向边E(u，v)的权值用于表示节点u传到节点v的传递率，即从节点u传到节点v的强度，有向边E既称为节点u的出边，又称为节点v的入边。

4.根据权利要求3所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，令w为一个未激活的节点，则有向边E(v，w)的潜在影响力表示为p(v，w)，p(v,w)的计算公式为：

$p(v,w)=\left\{\begin{array}{c}\frac{b_{vw}}{{\mathrm{\θ}}_w-c_w},\frac{b_{vw}}{{\mathrm{\θ}}_w-c_w}\<1\\ 1,\frac{b_{vw}}{{\mathrm{\θ}}_w-c_w}\≥1\end{array}\right.,$

其中，θ_w为节点v的初始激活阈值；c_w为已激活的入边邻居对v的累计影响值；b_vw为节点u对节点w的影响力，即有向边E(v,w)上的权值或功率的传递率，b_vw为有向边E(v，w)的实际影响力，θ_w-c_w为节点w的即时激活阈值。

5.根据权利要求4所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，利用PIN函数来获取初始电网功率传播网络，所述PIN(v)用于表示节点v对其指向的未激活节点的影响总和，所述PIN(v)的计算公式为：

$PIN\left(v\right)=\underset{w\∈out\left(v\right)\·active\left(w\right)=0}{\Σ}p(v,w),$

其中，out(v)表示节点v的出边，active(w)表示节点w的入边。

6.根据权利要求5所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，利用seed表示种子节点，利用cover数组来存储种子节点seed在激活过程中覆盖到的节点，每个节点都有一个覆盖标，利用C(v)来表示覆盖标，C(v)用于代表节点v被哪个种子节点影响到；其中，利用cover数组来存储种子节点seed在激活过程中覆盖到的节点的方法包括：

将seed加入cover数组中；

当节点v被激活时，seed对节点v的未激活的出边邻居w施加影响值；

判断C(w)与seed的大小；

若C(w）≠seed，则将节点w添加到cover数组中，并令C(w)＝seed；若C(w)＝seed，则不添加节点w；

当seed的激活过程结束时，更新cover数组中的每一个节点的未激活入边邻居的PIN值。

7.根据权利要求6所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，所述基于负载最大化的电网优化方法还包括考察cover数组中的每一个节点v的未激活入边邻居的PIN值变化，所述考察cover数组中的每一个节点v的未激活入边邻居的PIN值变化的方法包括：

消除PIN(u)在之前的E(u，v)带来的影响值；

判断节点v在seed的激活过程中是否被激活；

若是，则PIN(u)值不变；若否，则PIN(u)加上所述E(u，v)带来的影响值。

8.根据权利要求7所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，当节点v在seed的激活过程中被激活，所述PIN(u)值的计算公式为：

$PIN\left(u\right)=\left\{\begin{array}{c}PIN\left(u\right)-\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-r_v},\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-r_v}\<1\\ PIN\left(u\right)-1,\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-r_v}\≥1\end{array}\right.,$

其中，r_v用于表示节点v在seed的激活过程中第一次被影响到之前的累计影响值。

9.根据权利要求7所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，当节点v在seed的激活过程中没有被激活，所述PIN(u)值的计算公式为：

PIN(u)＝PIN(u)+p(u，v)，

$p(u,v)=\left\{\begin{array}{c}\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-c_v},\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-c_v}\<1\\ 1,\frac{b_{uv}}{{\mathrm{\θ}}_v-c_v}\≥1\end{array}\right.,$

其中，θ_v＞c_v。

10.根据权利要求7所述的基于负载最大化的电网优化方法，其特征在于，所述对该排名节点进行影响路径追踪的方法包括：

选择所述影响力排名列表中的最大影响力节点构建树模型；

将所述树模型放入所述初始电网功率传播网络中；

记录受到所述最大影响力节点影响的终端用户，所述最大影响力节点影响的终端用户被构造为集合t₁；

记录受到所述影响力排名列表中的其它节点i影响的终端用户，受到其它节点i影响的终端用户被构造为集合t_i；其中，所述集合t_i需要满足条件：

max{t₁∪t_i}and min{t₁∩t_i}。

11.一种基于负载最大化的电网优化系统，利用权利要求1至10任一项所述的基于负载最大化的电网优化方法优化电网，其特征在于，包括：

构造模块，用于构建配电网络模型来表示配电网中的功率传播率；

选择模块，用于选择能够提供最大功率传播率的节点作为种子节点；

初始化模块，用于获取初始电网功率传播网络；

存储模块，用于存储所述种子节点在激活过程中覆盖到的节点；

更新模块，用于在所述种子节点激活结束后更新所述覆盖到的节点的未激活入边邻居的影响力值；

排序模块，用于根据每个节点的潜在影响节点数进行影响力排名，以得到电网功率传播网络中的节点影响力排名列表；

获取终端用户模块，用于根据所述影响力排名列表进行影响路径追踪，从而获取所述影响力排名列表中的每个节点影响的终端用户集合。