CN107612970B - 基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法及系统，所述大图缓存方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；所述缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，其中，所述影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，所述脆弱性通过元件在线率衡量，所述拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正。与现有技术相比，本发明将用户偏好更好的节点按照优先级缓存起来，从而提高下次前端加载效率。

Description

基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法和系统

技术领域

本发明涉及系统前端浏览技术领域，特别是涉及前端海量数据的可视化显示，尤其是涉及一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法、显示方法和系统。

背景技术

电网系统作为一个拥有海量数据，以及复杂拓扑结构的体系。在许多电网数据分析的平台中，都有将电网拓扑结构可视化展示出来的需求。然而电网结构复杂，数据量巨大，而受限于网络带宽，和前端加载渲染性能影响，展示这样的海量数据大图往往效率低下。

现有的前端缓存技术种类颇多，例如浏览器缓存、CND缓存等技术，但大多数缓存技术不具有针对性，当面对具有复杂拓扑的海量数据大图展示时，效率依旧不够理想。基于上述问题，现有专利公开了一些图片处理技术。

中国专利ZL201310337905.3公开一种图片缓存方法和系统，所述方法包括：周期获取预设时段内网站待显示的图片；根据获取的图片的标识信息，为获取的图片分配CDN缓存服务器的缓存地址，并根据分配的缓存地址将获取的图片缓存至CDN缓存服务器。本发明的图片缓存方法和系统，自动周期获取预设时段内网站待显示的图片，并将获取的图片缓存至CDN缓存服务器，缓存控制更灵活，可预先将网站待显示的内容做缓存，在突发的大量用户访问网站时，可有效减小对网站的访问压力和避免对图片源网站的“回源”压力。但该专利侧重点在于为预设缓存的图片分配CDN缓存服务器，而对服务器具体缓存内容的优先级没有做细致的判断，并不能保证当前缓存的资源是最有缓存价值的。

中国专利申请201510041163.9公开一种电网拓扑可视化系统和方法，系统包括：信息读取模块，用于读取数据文件；数据分析模块，用于根据数据文件进行数据分析，从数据文件中获取第一信息；数据处理模块，用于根据第一信息，采用DGS拆分算法对第一信息进行处理，得到第一拓扑图；自动布局模块，用于采用自动路由算法对第一拓扑图进行布局；显示输出模块，用于将布局后的第一拓扑图显示输出。因此，本发明提供的电网拓扑可视化系统和方法，将多种布局算法分别实现，增强了在不同网络环境中的自适应性；允许多次交互，和及时的人工干预，使自动拓扑布局不但在效果上，而且在过程上，集成上和管理上更加人性化。该专利申请侧重点在于对现有信息进行处理，得到第一拓扑图，在根据自动路由算法或者由用户人工对拓扑图进行布局，而缺乏对展示的节点做出具体分类。当电网数据量庞大，前端需要展示海量数据时，该技术方案不能达到快速展示海量数据的要求。

中国专利申请201410488886.9涉及一种自适应电网资源拓扑结构变化多服务器缓存同步方法。它包括以下步骤：GIS平台空间信息后台服务器代码编制及部署；对电网拓扑结构分析，在GIS平台中以电网设备对象建模为基础；调用图层算法编制与部署，并根据相关逻辑处理进行动态的调用到图层数据；实现GIS平台分布式缓存；GIS平台后端向GIS平台前端推送数据程序编制与部署；GIS平台后端向GIS平台前端推送数据；GIS平台前端事件监听；在GIS平台前端，展示对电网资源设备拓扑分析效率。本发明方位速度快，方便管理，并且不需要人工操作。该专利申请虽然采用基于节点分析的广度优先搜索方法和采用分布式数据缓存系统的设计与实现，但是并没有进一步根据拓扑结构挖掘出节点的缓存价值，没有根据拓扑和用户偏好确定节点的缓存优先级。

在大数据技术飞速发展的情况下，对于电网系统这种拥有海量数据以及复杂拓扑结构的分析的平台来说，都有将电网拓扑结构可视化的展示出来的需求。但是，由于电网的拓扑结构复杂，数据量巨大，便给数据的展示带来了一定的困难，具体表现在以下两个方面：

1)网络带宽

网络带宽的提升跟不上对数据传输要求的爆炸性增长，数据传输时耗长直接导致前端页面展示延时长。

2)前端渲染

前端加载渲染对前端页面展示效率影响不可忽视，特别是电网数据复杂而庞大，使得渲染这样的海量数据大图的效率更加低下。

因此，为了提高海量数据的可视化展示效率，需要研究一种新的方法。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法和系统，通过对用户访问行为做出预测，将电网数据进行缓存，以克服用户访问含有大图的网页时等带来的前端页面展示缓慢，用户体验不佳、服务器访问压力过大的问题，从而把拥有复杂拓扑体系的系统高效率地可视化展示出来。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法，该方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；

所述缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，其中，

所述影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，所述脆弱性通过元件在线率衡量，所述拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正。

所述紧密中心度计算公式为：

其中，C_CLO(Vi)为节点Vi的紧密中心度，Vj为节点集V中除Vi以外的另一节点，g'_ij为节点Vi到Vj的最短路径。

所述介数中心度计算公式为：

其中，C_BET(Vi)为节点Vi的介数中心度，|{g_st}|为节点Vs和节点Vt之间所有最短路径的个数，|{gi_st}|为所述最短路径中经过节点Vi的个数，n为节点总数。

所述元件在线率的计算公式为：

其中，R_Is为元件在线率，T_Is为元件在线时间，即正常运行时间，T_s为设定考察时间。

所述最终的缓存权重通过以下步骤获取：

1)选取根节点为初始节点，将所述初始节点入栈；

2)判断栈是否为空，若是，则执行步骤6)，若否，则获取位于栈顶的节点，读取该节点的元件在线率，设置为该节点的初始权重w；

3)计算节点的紧密中心度或介数中心度，记为C，将节点的权重值更新为w+C；

4)判断节点是否为电源节点，若是，则将节点的权重值更新为w+C+1，若否，则执行步骤5)；

5)判断该节点是否有子节点，若是，则将节点的权重值更新为w+C+2，并将所有子节点入栈，返回步骤2)，若否，则直接返回步骤2)；

6)获取所有节点的缓存权重。

一种如所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法的大图显示方法，包括以下步骤：

A)接收电网拓扑获取请求；

B)根据所述电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，若是，则直接从缓存中调用电网拓扑数据并显示，若否，则从底层数据中调用电网拓扑数据并显示；

C)以权利要求1所述的大图缓存方法判断所调用的电网拓扑数据中的各节点是否需要进行缓存；

D)对需要进行缓存的节点进行节点信息缓存；

E)需要进行缓存的节点根据拓扑策略生成电网拓扑，并缓存该电网拓扑。

一种实现所述的大图显示方法的大图显示系统，与第三方数据库和服务器连接，包括：

大图展示模块，用于接收电网拓扑获取请求，根据所述电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，并对返回的电网拓扑数据进行展示；

缓存计算模块，用于对返回的电网拓扑数据中的各节点进行权重计算，判断各节点是否需要缓存，并将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；

策略模块，用于存储所述缓存计算模块所需的计算策略，所述计算策略包括权重策略和拓扑策略；

缓存模块，用于对需要缓存的节点及各节点形成的电网拓扑进行缓存；

底层数据保障模块，与第三方数据库和服务器连接，用于存储底层数据。

所述大图展示模块包括地图展示组件、电网拓扑展示组件和节点信息展示组件。

所述缓存计算模块包括：

权重计算单元，用于根据所述策略模块中存储的权重策略、利用如权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法对各节点进行权重计算；

拓扑计算单元，用于根据所述策略模块中存储的拓扑策略将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；

节点计算单元，用于计算节点信息。

所述底层数据保障模块包括电网拓扑结构表、拓扑结构储存单元、地图储存单元和包管理单元。

本发明提出一种基于拓扑分析的前端大图缓存技术，将用户偏好更好的节点缓存起来，提高电网拓扑可视化展示的加载效率。与现有技术相比，本发明具有以下优点：

1)本发明侧重于根据电网的影响力、脆弱性和拓扑因素计算节点缓存权重，决定节点缓存优先级，以此来判断该节点是否需要缓存，避免缓存不必要的资源。现有技术并不能保证当前缓存的资源是最有缓存价值的，而本发明可以确定决定节点缓存优先级的策略。

2)本发明根据用户偏好和分析拓扑，充分考虑影响力、脆弱性和拓扑因素，来决定前端节点缓存优先级，将优先级较高节点提前缓存。在决策出全部的缓存节点之后，使用合适数据结构保存，最终达到加快前端大图展示效率的目的。

3)本发明侧重于从拓扑结构中挖掘出节点信息，将优先级较高节点提前缓存，其次为了保证结果的准确性，可以决定节点的缓存时长。最后在决策出全部的缓存节点之后，使用合适数据结构保存，从而加快前端大图展示的效率。

4)本发明采取前端与后台互相结合的方式，前端在收到电网拓扑请求后进行判断是从后台的缓存模块还是计算模块获取数据。而后台的计算模块充分考虑了影响电网缓存效率的三个因子——影响力、脆弱性和拓扑因素，提出了基于深度优先搜索的节点权重分析法和基于深度优先搜索的缓存因子分析法，对电网拓扑进行缓存权重和拓扑的计算，再将得到的节点信息返回给前端进行展示，从而达到提高日后加载效率的目的。

附图说明

图1为本发明缓存权重计算的因子示意图；

图2为本发明基于深度优先搜索的节点权重分析法的流程图；

图3为本发明基于深度优先搜索的缓存因子分析法的流程图；

图4为本发明大图缓存系统的结构示意图；

图5为本发明系统各层之间的交互图；

图6为本发明系统生成电网拓扑各模块之间工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

1、大图缓存方法

本实施例提供一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法，该方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，如图1所示，其中，影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，脆弱性通过元件在线率衡量，拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正。

1)影响力(influence)

电网影响力通过节点之间的相互交互产生影响。如果一个电网节点发生了故障，那么将对相关联的节点和馈线产生影响。根据统计学特性，把影响力中度量值较大的q％的节点定义为有影响力的节点。具有更高影响力的节点，对电网拓扑产生的影响越大，这样的节点也更受到使用者的关注，具有更高的概率被访问。因此影响力越大的节点相应权重越大，其渲染优先级和缓存优先级越高。

根据电网拓扑结构的特性，将从以下两个角度来决策节点的影响力。由于电网结构可以抽象为一个无向拓扑结构，因此通过紧密中心度和介数中心度的方法来衡量节点的影响力。

①紧密中心度：

定义：紧密中心度依赖于从一个结点出发到其它所有结点的最短路径长度，并被定义为总长度的倒数。计算公式如下：

其中，C_CLO(Vi)为节点Vi的紧密中心度，表示当前节点到网络其他节点的距离，Vj为节点集V中除Vi以外的另一节点，g'_ij为节点Vi到Vj的最短路径。

紧密中心度可以用来度量当前节点对其他节点的间接影响力，该值越大，说明距离其他节点的距离越短，该节点影响到其他节点的速度越快。

②介数中心度：

定义：介数依赖于识别最短路径，定义为通过这一结点的最短路径数。计算公式如下：

其中，C_BET(Vi)为节点Vi的介数中心度，表示当前节点在网络中所处位置的重要程度，|{g_st}|为节点Vs和节点Vt之间所有最短路径的个数，|{gi_st}|为最短路径中经过节点Vi的个数，n为节点总数。

衡量节点在网络结构中所处位置的重要性。该度量值越大，表明网络中电力经过该节点的能量越大，说明该节点在电力传播网络中的影响力越大。

2)脆弱性(vulnerability)

电网拓扑中有一些节点受到自身元件属性或者地理位置的影响，经常发生故障，或者单次故障之后恢复正常运作时间的时间较长。这样的节点被定义为脆弱性比较大。由于这样的节点状态经常变化，在两次请求之间，可能节点的状态变化了。因此在考虑地图缓存策略时，应该降低脆弱性高节点的权重。使得每次执行请求，都能获取该节点最新的信息。

选取合适的单元拓扑权重衡量电网脆弱性十分重要。由于电网负荷以及故障概率受到天气气温的影响较大，因此选取负荷较重的月度或者季度是不合理的。考虑到电网参数的年度周期性比较强，对电网的综合影响反应较全面，以年度为统计单位是相对合适的。基于以上考虑，提出了基于元件可靠性的单元参数脆弱度度权重——网络拓扑失效概率。

定义：在总时间T_s中，电网节点从拓扑结构中失效的时间为T_os，那么网络拓扑失效时间概率为

可以得出元件在线时间及其概率T_Is＝T_s-T_os，

其中，R_Is为元件在线率，T_Is为元件在线时间，即正常运行时间，T_s为设定考察时间。

T_os为非正常运行时间，包括故障停运时间，安检停运时间和维修时间。由于在总的考察时间内，维修时间相对总时间所占时间很短，往往忽略不计。T_Is为正常运行时间。

在考察时间段内，T_os的时间越大，表示该节点的状态变化越频繁，从元件效率角度来讲，该元件的脆弱度越大。

3)拓扑因素

考虑电网运行的特点，依据各节点在电网中的位置以及所起的作用，将电网节点分为电源节点，联络节点和终端节点。电源节点为输送能源的始端，联络节点在拓扑中起到连接作用。从拓扑结构的角度来考虑，当发生故障的时候，终端节点对拓扑结构影响较小。并且终端节点属于能源的消费者，使用者对终端节点的关注度优先级并不高。而电源节点属于能源的生产者，具有更高的关注度，联络节点状态的变化对拓扑结构能产生更高的影响。综上考虑，电源节点和联络节点应该具有更高的缓存优先级，而终端节点缓存优先级较低。

判断拓扑因素的关键在于判断节点在拓扑结构中所处的位置，以及节点的类型。节点型由数据源决定。一般形成电网拓扑结构通过两种方法，一种在厂站内通过闭合开关及其所连接的所有支路形成等值节点，另一种是根据厂站间联络线的关系把形成的母线连接成电气岛。形成拓扑结构之后，再根据拓扑结构判断每个节点在拓扑结构中所处的位置。

现有许多技术可以根据拓扑结构进行拓扑分析，其中树搜索法在当前网络拓扑分析中应用最为广泛。它通过搜索节点的相邻节点的方法，判断每个节点在拓扑结构中所处的位置，来进行网络拓扑分析。

本发明对树搜索法的深度优先搜索(DFS)进行改进，结合电网节点类型，提出了适应电网拓扑结构的改进算法——基于深度优先搜索的节点权重分析法(NodeWeightAnalysis Based on Depth First Search,NWA-DFS)，拓扑决策流程如图2所示。

如图2所示的流程中，输入为无权拓扑图，输出为带权拓扑图，具体为：

S101，首先将根节点设置为初始节点v1；

S102，将节点v1压入栈；

S103，判断栈是否为空，不为空，进行S104；

S104，将栈顶节点弹出，将其权重初始化为0；

S105，判断该节点的节点类型，如果是电源节点，则权重值+1；

S106，判断该节点是否有子节点。如果有，则说明不是终端节点，进行S107，否则跳转至S108；

S107，将该节点权重值+1.然后依次将所有的子节点按序压入栈，依次循环，运行S103；

S108，没有子节点，表示栈为空，退出循环。

根据基于深度优先搜索的节点权重分析法可得，一个节点的缓存权重将在树搜索法的路径上。接下来需要进一步通过分析计算三个电网缓存决策因子——影响力，脆弱性和拓扑结构的特性来最终确定节点的缓存权重。影响力的计算将以紧密中心度为衡量标准。根据计算公式，紧密中心度需要获取节点i和节点j之间的最短距离。本发明采取floyd算法，遍历全部节点之后，获取任意两点最短距离的矩阵，将其存储为A_des。脆弱性以定义的元件在线概率为依据。在影响力计算的过程中，在访问节点的同时，获取其所选年限的期限内的在线时间。通过元件在线率的计算公式，计算得到元件在线率R_Is。拓扑特性由节点类型和拓扑位置共同决定，流程如上文分析所示。

综上所述，本发明采用基于深度优先搜索的缓存因子分析法(Caching FactorAnalysis Based on Depth First Search,CFA-DFS)，综合分析三个电网缓存决策因子后给出节点权重，具体计算流程如图3所示，具体为：

S201，通过floyed算法获取所有任意两点间最短距离的矩阵并且在计算过程中，计算每个节点的在线率。将A_des[i][j]的值和在线率合并起来，并存储在一张二维表Map中。然后进行拓扑属性的计算。

S202，首先将根节点设置为初始节点v1。

S203，将节点v1压入栈。

S204，判断栈是否为空。若不为空，则进行S201，若为空，则跳转至S210。

S205，将栈顶元素弹出。从Map获取节点的在线率，设置为初始权重。

S206，根据Map计算该节点的紧密中心度或介数中心度C，加到权重上。

S207，判断该节点的节点类型，如果是电源节点，则权重值+1。

S208，判断该节点是否有子节点。如果有，则说明不是终端节点，权重值+1.

S209，依次将所有的子节点按序压入栈。依次循环，直到栈为空为止。

S210，退出循环。

为了保证结果的准确性，上述方法除了确定节点缓存的优先级外，还需要决定节点的缓存时长，根据决策出全部的缓存节点生成数据结构的保存策略，从而将节点根据用户的偏好缓存起来，达到提高日后加载效率的目的

2、大图显示方法

本实施例提供一种基于上述基于电网拓扑分析的大图缓存方法的大图显示方法，包括以下步骤：

A)接收电网拓扑获取请求；

B)根据电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，若是，则直接从缓存中调用电网拓扑数据并显示，若否，则从底层数据中调用电网拓扑数据并显示；

C)以权利要求1的大图缓存方法判断所调用的电网拓扑数据中的各节点是否需要进行缓存；

D)对需要进行缓存的节点进行节点信息缓存；

E)需要进行缓存的节点根据拓扑策略生成电网拓扑，并缓存该电网拓扑。

3、大图显示系统

本实施例提供一种大图显示系统，自上而下分为三层，分别为表示层，业务层，保障层，同时，该系统还依赖于第三方数据库和服务器6。如图4所示，该系统包括大图展示模块1、缓存计算模块2、策略模块3、缓存模块4和底层数据保障模块5，大图展示模块1为表示层，缓存计算模块2、策略模块3和缓存模块4组成业务层，底层数据保障模块5为保障层。大图展示模块1用于接收电网拓扑获取请求，根据电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，并对返回的电网拓扑数据进行展示；缓存计算模块2用于对返回的电网拓扑数据中的各节点进行权重计算，判断各节点是否需要缓存，并将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；策略模块3用于存储缓存计算模块所需的计算策略，计算策略包括权重策略和拓扑策略；缓存模块4用于对需要缓存的节点及各节点形成的电网拓扑进行缓存；底层数据保障模块5与第三方数据库和服务器6连接，用于存储底层数据。

上述系统的表示层用于构建该地图组件最终展示的部分。大图展示模块1包括地图展示组件11、电网拓扑展示组件12和节点信息展示组件13，地图展示组件通过用户设置的中心坐标，调用底层的地图加载接口，生成地图；电网拓扑展示组件调用业务层的方法，从缓存模块或者直接计算得到电网拓扑结构，并展示在界面上；节点信息展示组件获取每个节点的信息，生成节点信息展示层，展示在组件最上层。

业务层是系统的核心部分。其中，缓存计算模块2包括权重计算单元21、拓扑计算单元22和节点计算单元23，权重计算单元21用于根据策略模块中存储的权重策略、利用基于电网拓扑分析的大图缓存方法对各节点进行权重计算；拓扑计算单元22用于根据策略模块中存储的拓扑策略将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；节点计算单元23用于计算节点信息。

策略模块3包括权重策略单元31和拓扑策略单元32，分别负责保存节点缓存权重的策略和拓扑计算的策略。

缓存模块4决策节点的生成方式，包括电网拓扑缓存单元41和节点信息缓存单元42。如果该节点已缓存，则从缓存模块中获取，如果并没有缓存，则通过缓存计算模块计算生成。

保障层中为系统所需的各种数据，底层数据保障模块5包括电网拓扑结构表51、缓存的拓扑结构储存单元52、生成地图的地图存储单元53和管理系统依赖包的包管理单元54。

上述系统采取前端与后台互相结合的方式，综合分析电网拓扑和缓存因子，具体地，

地图展示部分：地图展示组件从地图存储单元获取底层地图的来源。之后地图展示获取地图来源，从地图存储模块获取地图瓦片，并根据瓦片算法生成地图层。

电网拓扑展示部分：电网拓扑缓存单元向缓存计算模块获取所有节点的缓存权重。接着权重计算单元向权重策略单元获取计算权重的策略，电网拓扑缓存单元得到所有节点的权重之后，计算出需要缓存的前k个节点，将其传递给拓扑计算单元。然后，拓扑计算单元向拓扑策略单元发起请求，获取电网拓扑生成的拓扑策略。最后，拓扑计算单元根据得到的拓扑策略，将k个节点生成电网拓扑，并返回给电网拓扑缓存单元。

节点信息展示部分：节点信息展示组件从节点信息缓存单元获取节点信息。如果请求的节点信息已经被缓存，那么直接返回。如果请求的节点信息未缓存，则通过节点计算单元生成节点信息，并返回给缓存模块。缓存模块缓存节点信息，同时返回给节点信息展示组件。

基于系统的三层结构，系统各层之间的交互图如图5所示。其中，

get_display_net()：用户向表示层发起获取电网拓扑的请求。

get_net()：表示层向业务层请求数据。业务层根据接收到的请求进行判断、计算、处理。(此处包含本系统的核心算法)。

get_data()：业务层向保障层调用底层数据进行分析和处理。

return_diaplay_net()：表示层收集全部节点信息，生成电网拓扑结构，返回给用户。

根据系统划分，系统生成电网拓扑各模块之间工作流程如图6所示。其中，

get_display_net()：用户向电网拓扑展示模块发起获取电网拓扑的请求。电网拓扑模块判断该节点的是否缓存。

get_cache()：如果已缓存(cached)，则通过电网拓扑缓存模块中获取该节点。

compute_net()：如果没有(no_cached)，则调用计算模块。

get_weight_data()：计算模块获取策略模块中的权重策略。

get_weight_category()：计算模块计算出节点的缓存权重，判断该节点是否需要缓存。如果需要，则将节点缓存到电网拓扑缓存模块中。下次再请求该节点时，可直接从电网拓扑缓存模块中获取。如果不需要缓存，则将该节点直接返回。

get_topo_data()：计算模块获取策略模块中的拓扑策略。

get_topo_category()：计算模块计算出节点的拓扑结构。

return_diaplay_net()：电网拓扑展示模块收集全部节点信息，生成电网拓扑结构，返回给用户。

以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (9)

1.一种基于电网拓扑分析的大图缓存方法，其特征在于，该方法计算各节点的缓存权重，对缓存权重大于设定阈值的节点进行缓存；

所述缓存权重的计算具体为：综合考虑节点的影响力、脆弱性和拓扑结构特性，叠加形成最终的缓存权重，其中，

所述影响力通过节点的紧密中心度或介数中心度衡量，所述脆弱性通过元件在线率衡量，所述拓扑结构特性根据节点在拓扑结构中所处的位置对节点的缓存权重进行修正；

所述最终的缓存权重通过以下步骤获取：

1)选取根节点为初始节点，将所述初始节点入栈；

2)判断栈是否为空，若是，则执行步骤6)，若否，则获取位于栈顶的节点，读取该节点的元件在线率，设置为该节点的初始权重w；

3)计算节点的紧密中心度或介数中心度，记为C，将节点的权重值更新为w+C；

4)判断节点是否为电源节点，若是，则将节点的权重值更新为w+C+1，若否，则执行步骤5)；

5)判断该节点是否有子节点，若是，则将节点的权重值更新为w+C+2，并将所有子节点入栈，返回步骤2)，若否，则直接返回步骤2)；

6)获取所有节点的缓存权重。

2.根据权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法，其特征在于，所述紧密中心度计算公式为：

其中，C_CLO(Vi)为节点Vi的紧密中心度，Vj为节点集V中除Vi以外的另一节点，g'_ij为节点Vi到Vj的最短路径。

3.根据权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法，其特征在于，所述介数中心度计算公式为：

其中，C_BET(Vi)为节点Vi的介数中心度，|{g_st}|为节点Vs和节点Vt之间所有最短路径的个数，|{gi_st}|为所述最短路径中经过节点Vi的个数，n为节点总数。

4.根据权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法，其特征在于，所述元件在线率的计算公式为：

其中，R_Is为元件在线率，T_Is为元件在线时间，即正常运行时间，T_s为设定考察时间。

5.一种如权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法的大图显示方法，其特征在于，包括以下步骤：

A)接收电网拓扑获取请求；

B)根据所述电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，若是，则直接从缓存中调用电网拓扑数据并显示，若否，则从底层数据中调用电网拓扑数据并显示；

C)以权利要求1所述的大图缓存方法判断所调用的电网拓扑数据中的各节点是否需要进行缓存；

D)对需要进行缓存的节点进行节点信息缓存；

E)需要进行缓存的节点根据拓扑策略生成电网拓扑，并缓存该电网拓扑。

6.一种实现如权利要求5所述的大图显示方法的大图显示系统，与第三方数据库和服务器连接，其特征在于，包括：

大图展示模块，用于接收电网拓扑获取请求，根据所述电网拓扑获取请求判断所需要的电网拓扑数据是否已缓存，并对返回的电网拓扑数据进行展示；

缓存计算模块，用于对返回的电网拓扑数据中的各节点进行权重计算，判断各节点是否需要缓存，并将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；

策略模块，用于存储所述缓存计算模块所需的计算策略，所述计算策略包括权重策略和拓扑策略；

缓存模块，用于对需要缓存的节点及各节点形成的电网拓扑进行缓存；

底层数据保障模块，与第三方数据库和服务器连接，用于存储底层数据。

7.根据权利要求6所述的大图显示系统，其特征在于，所述大图展示模块包括地图展示组件、电网拓扑展示组件和节点信息展示组件。

8.根据权利要求6所述的大图显示系统，其特征在于，所述缓存计算模块包括：

权重计算单元，用于根据所述策略模块中存储的权重策略、利用如权利要求1所述的基于电网拓扑分析的大图缓存方法对各节点进行权重计算；

拓扑计算单元，用于根据所述策略模块中存储的拓扑策略将需要进行缓存的节点生成电网拓扑；

节点计算单元，用于计算节点信息。

9.根据权利要求6所述的大图显示系统，其特征在于，所述底层数据保障模块包括电网拓扑结构表、拓扑结构储存单元、地图储存单元和包管理单元。

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