CN112086969A - 基于Infomap算法的配电网边缘划分方法和装置 - Google Patents

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CN112086969A CN202010986586.9A CN202010986586A CN112086969A CN 112086969 A CN112086969 A CN 112086969A CN 202010986586 A CN202010986586 A CN 202010986586A CN 112086969 A CN112086969 A CN 112086969A
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陈锦铭
王海林
袁宇波
郭雅娟
刘伟
刘建坤
孙志明
李岩
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State Grid Jiangsu Electric Power Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法和装置，获取或计算馈线间联络开关的动作次数；通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，得到边缘划分结果，划分准确。

Description

基于Infomap算法的配电网边缘划分方法和装置
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法和装置。
背景技术
配电网的智能化建设运营是“两网”(即坚强智能电网和泛在电力物联网)融合架构下的重要组成部分。对于配电网来说，随着配电自动化设备和源网荷互动等新型业务需求的快速增长，智能配电网中会产生指数级增长的海量数据。如果将配电网所有终端产生的数据都交给电网公司主站进行处理，会造成主站计算压力过大、实时性不够、带宽不足等问题。此外，传统的配电网运行管理方法多以供电区域为对象，由于供电区域具有点多面广、目标分散、网架结构愈加复杂的特点，偏于宏观的运行管理过程会造成配电业务人员操作上的不灵便，无法适应“两网”融合背景下对配电网精细化管理的要求。
边缘计算与分区控制为解决“两网”融合背景下配电网的数据爆炸和智能运行管理问题提供了新的思路。通过将配电网划分成若干块区域，每块区域内部为若干在电气上相近、联系较为紧密、能够实现一定自治功能的馈线簇，称之为配电网边缘。各配电网边缘通过内部的边缘代理实现自治、边缘间实现协同管控，边缘代理向大电网只传输必要的结果数据和告警信息，能够缓解主站的计算压力。已有学者展望了靠近数据源头的分布式智能代理通过边缘计算实现数据本地化处理，传统的配电网分区方法主要基于地理位置、静态拓扑或者全量测装置位置对配电网进行划分。然而，一方面基于边缘计算的配电网边缘划分与传统分区的概念不同，更加强调边缘自治的功能，另一方面现有研究缺少结合配电网的实际运行特点和边缘自治需求导致配电网边缘划分不准确。
发明内容
为解决现有技术中的不足，本发明提供一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法和装置，解决了现有边缘划分方法未结合配电网的实际运行特点和边缘自治需求导致划分不准确的问题。
为了实现上述目标，本发明采用如下技术方案：一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，包括：
获取馈线间联络开关的动作次数；
通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。进一步的，获取馈线间联络开关的动作次数方法包括：
由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得；
或者，对N-1校验中主变退出运行故障情况进行计算，通过整数规划法求解采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数。
进一步的，配电网N-1校验负荷转供模型为：
Figure BDA0002689452610000021
Figure BDA0002689452610000031
式中：bl表示连接电源点与电源点、电源点与负荷点或者负荷点与负荷点的某条支路；Is表示配电网联络开关所在支路的集合；Ds表示分段开关所在支路的集合；
Figure BDA0002689452610000032
为以某一电源点为起点，以第i个负荷点li为终点的第k条路径；
Figure BDA0002689452610000033
为以某一电源点为起点，以第j个负荷点lj为终点的第k条路径；
Figure BDA0002689452610000034
为以负荷点li为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure BDA0002689452610000035
为以负荷点lj为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure BDA0002689452610000036
为表示路径
Figure BDA0002689452610000037
的通断状态的0-1状态量；
Figure BDA0002689452610000038
为表示路径
Figure BDA0002689452610000039
的通断状态的0-1状态量；
Figure BDA00026894526100000310
为起点是电源点sa的所有路径的集合；Li为负荷点li的负荷值；Sa为第a个电源点sa的容量值；st为故障退出运行的电源点；
Figure BDA00026894526100000311
为起点是电源点st的所有路径的集合；
Figure BDA00026894526100000312
为经过支路bm的所有路径的集合，Bm为支路bm的载流量上限；
Figure BDA00026894526100000313
为所有以负荷点li为终点的路径的集合；
Figure BDA00026894526100000314
为以某一电源点为起点，以负荷点ll为终点的第m条路径，
Figure BDA00026894526100000315
表示路径
Figure BDA00026894526100000316
的通断状态。
进一步的，复杂网络无向图模型通过二元组(V,E)定义，其中V为节点集，由配电网中的馈线抽象而成；E为边集，由配电网中的联络开关抽象而成，联络开关的动作次数的数值为边集E的权重。
进一步的，基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，包括步骤：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次就计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
进一步的，配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L为：
Figure BDA0002689452610000041
式中：ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到，边的相对权重为边的权重除以2倍的全部边权重之和；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000051
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000052
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure BDA0002689452610000053
再进行累加得到；
Figure BDA0002689452610000054
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
一种基于Infomap算法的配电网边缘划分装置，包括：
信息获取模块，用于获取馈线间联络开关的动作次数；
无向图模型获取模块，用于通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
边缘划分模块，用于基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
进一步的，获取馈线间联络开关的动作次数方法包括：
由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得；
或者，对N-1校验中主变退出运行故障情况进行计算，通过整数规划法求解采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数。
进一步的，基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，包括步骤：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
进一步的，配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L为：
Figure BDA0002689452610000061
式中：ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到，边的相对权重为边的权重除以2倍的全部边权重之和；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000071
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000072
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure BDA0002689452610000073
再进行累加得到；
Figure BDA0002689452610000074
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
本发明的有益效果：
采集获取配电网拓扑、负荷、变压器容量、线路容量等数据，作为边缘划分的数据基础；使用配电网中联络开关的动作次数来衡量馈线间联系的紧密程度，将配电网抽象为复杂网络无向图模型，基于Infomap算法最小化单步随机游走平均编码长度，得到边缘划分结果；基于复杂网络社区检测的思想，实现了综合考虑配电网实际运行特点和边缘自治需求的配电网边缘划分，边缘划分准确。
附图说明
图1为本发明具体实施方式中一种配电网边缘划分方法流程图；
图2为本发明具体实施方式中某市配电网实际拓扑图；
图3为本发明具体实施方式中某市配电网抽象出的无向图模型。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
在基于路径描述的配电网N-1校验模型中，“支路”指的是电源点和负荷点之间的路径；馈线指的是从电源点到联络开关的整条配电线路，一般会包含多条支路。
实施例1：
一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，包括步骤：
步骤1，获取配电网拓扑数据、多断面负荷数据、变压器容量数据、线路容量数据；配电网拓扑数据包括：变电站、馈线、开关等连接关系；获取或计算馈线间联络开关的动作次数；
配电网边缘的定义决定了边缘划分原则为：边缘内部能够实现自治且与其它配电网边缘的耦合性小。这就要求：配电网内部的馈线之间联系紧密，配电需求能通过改变内部馈线之间的连接状态而实现；边缘与边缘间的馈线联系比较薄弱，一般不进行配电业务上的互动。
因此，本发明使用配电网中联络开关的动作次数来衡量馈线间联系的紧密程度。在一段时间范围内，由于配电网故障、检修等事件导致联络开关动作频繁的则认为馈线间联系紧密，反之则认为馈线间联系薄弱。
联络开关的动作次数可以由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得。也可以直接对N-1校验中最严重的故障情况(主变退出运行)进行计算，得到负荷转供时系统联络开关状态的变化次数，即联络开关动作次数。在馈线自动化开关装置不足或者操作记录遗失的情况下只能通过计算的方式得到；
具体做法是：通过整数规划法求解如下采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数：
Figure BDA0002689452610000091
Figure BDA0002689452610000092
式中：bl表示连接电源点与电源点、电源点与负荷点、负荷点与负荷点的某条支路；Is表示配电网联络开关所在支路的集合；Ds表示分段开关所在支路的集合；
Figure BDA0002689452610000093
为以某一电源点为起点，以第i个负荷点li为终点的第k条路径；
Figure BDA0002689452610000094
为以某一电源点为起点，以第j个负荷点lj为终点的第k条路径；
Figure BDA0002689452610000095
为以负荷点li为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure BDA0002689452610000096
为以负荷点lj为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure BDA0002689452610000097
为表示路径
Figure BDA0002689452610000098
的通断状态的0-1状态量，0表示路径断开，1则表示路径连通；
Figure BDA0002689452610000099
为表示路径
Figure BDA00026894526100000910
的通断状态的0-1状态量，0表示路径断开，1则表示路径连通；
Figure BDA00026894526100000911
为起点是电源点sa的所有路径的集合；Li为负荷点li的负荷值；Sa为第a个电源点sa的容量值；st为故障退出运行的电源点；
Figure BDA00026894526100000912
为起点是电源点st的所有路径的集合，由于该电源点故障退出运行，所以其所供负荷为0；
Figure BDA00026894526100000913
为经过支路bm的所有路径的集合，Bm为支路bm的载流量上限；
Figure BDA00026894526100000914
为所有以负荷点li为终点的路径的集合，因配电网的运行需要满足辐射状约束，所以
Figure BDA00026894526100000915
中只有一条供电路径是连通的；
Figure BDA0002689452610000101
为以某一电源点为起点，以负荷点ll为终点的第m条路径，
Figure BDA0002689452610000102
表示路径
Figure BDA0002689452610000103
的通断状态，最后一个约束表示若路径
Figure BDA0002689452610000104
为通路，则包含在路径
Figure BDA0002689452610000105
内的任意路径
Figure BDA0002689452610000106
也是通路。
步骤2，通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
配电网点多面广，网架结构复杂，馈线规模巨大，可以看作一个描述馈线之间耦合关系的复杂网络。基于复杂网络社区检测的思想，本发明将配电网抽象为复杂网络无向图模型，通过二元组(V,E)定义。其中V为节点集，由配电网中的馈线抽象而成；E为边集，由配电网中的联络开关抽象而成，馈线间的联络程度决定了边集E中的边的权重，由联络开关的动作次数衡量，即动作次数的数值为边集E的权重。
步骤3，基于配电网的复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
在抽象出配电网的复杂网络无向图模型后，使用Infomap算法进行配电网边缘划分，它的主要思想是：从无向图中信息流动应该快速方便的角度出发，假设用一段随机游走代表无向图中的信息流动，将边缘划分问题等效为随机游走路径的编码压缩问题。好的边缘划分结果意味着随机游走在边缘内的概率更大，产生路径的编码长度更短。本发明基于Infomap算法最小化某一配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L：
Figure BDA0002689452610000111
式中：为方便计算，无向图模型中边的权重采用相对权重进行标幺化，基准值为两倍的全部边的权重之和。ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000112
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000113
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure BDA0002689452610000114
再进行累加得到；
Figure BDA0002689452610000115
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
相对权重是对权重的标幺化计算，原始数据是无向图模型中每条边的权重，那么边的相对权重等于边的权重除以2倍的全部边权重之和；节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和。
内部所有节点相对权重之和，首先计算内部所有节点的相对权重，再相加。
最小化L的迭代步骤如下：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
实施例2：
一种基于Infomap算法的配电网边缘划分装置，包括：
信息获取模块，用于获取馈线间联络开关的动作次数；
无向图模型获取模块，用于通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
边缘划分模块，用于基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
进一步的，获取馈线间联络开关的动作次数方法包括：
由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得；
或者，对N-1校验中主变退出运行故障情况进行计算，通过整数规划法求解采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数。
进一步的，基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，包括步骤：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
进一步的，配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L为：
Figure BDA0002689452610000141
式中：ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到，边的相对权重为边的权重除以2倍的全部边权重之和；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000142
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure BDA0002689452610000143
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure BDA0002689452610000144
再进行累加得到；
Figure BDA0002689452610000145
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
实施例3：
本实施例以某市的实际配电网运行数据为例，阐述本发明具体方法。该配电网拓扑如图2所示，对馈线分别进行编号，联络开关用[num1,num2]表示，其中num1和num2为联络开关两端馈线的编号。
步骤1，数据采集，包括配电网拓扑数据(变电站、馈线、开关等连接关系)、多断面负荷数据、变压器容量数据、线路容量数据。
获取或计算馈线间联络开关的动作次数：
对N-1校验中最严重的故障情况(主变退出运行)进行计算，得到负荷转供时系统联络开关状态的变化次数，即联络开关动作次数。将采集到的配电网拓扑数据、多断面负荷数据、变压器容量数据、线路容量数据代入到式(1)所示的配电网N-1校验负荷转供模型中，利用整数规划法进行求解，统计联络开关所在路径的通断状态改变次数得到馈线间联络开关的动作次数，用来量化配电网络中馈线间的紧密程度，作为边缘划分的基础。
根据本步骤得到某市配电网联络开关的动作次数如表1所示。
表1，N-1安全校验各联络开关动作次数
Figure BDA0002689452610000151
步骤2，通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型。
将配电网中的馈线作为节点、联络开关作为边，边的权重由联络开关动作次数决定，抽象出此配电网的复杂网络无向图模型如图3所示。图中，用边的粗细直观地体现边的权重大小，即粗边表示馈线之间的联络开关动作频繁，馈线联系相对紧密，而细边表示馈线之间的联络开关动作较少，馈线联系相对稀疏。
步骤3，基于配电网的复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
在将配电网抽象为复杂网络无向图模型之后，使用Infomap算法对配电网进行边缘划分。将步骤2得到的图模型中各边的权重代入式(2)，计算某一边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L，使L最小的边缘划分方案即为最终边缘划分结果。
最小化L的迭代步骤如下：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
最终的边缘划分结果如表2所示，划分出的各边缘在图2中使用方框和边缘编号表示。在无向图中进行随机游走时边缘内与跨越边缘的归一化信息流量如表3所示。
表2，边缘划分结果
Figure BDA0002689452610000171
表3，各边缘内与跨越边缘的信息流量
Figure BDA0002689452610000172
表2表明：直观地从复杂网络图模型来看，划分结果基本将周围连接权重较大的节点聚在了一个边缘内。配电网被划分为四个边缘，每个边缘的馈线数目适中，既不会对边缘代理造成过大的计算压力，又能发挥边缘计算的迁移计算任务的特点。表3表明：对于划分出来的各边缘来说，边缘内的信息流量明显大于跨越边缘的流量，边缘界限明确。这种信息流动在边缘内更加频繁而很少跨越边缘的特点使运行人员可以将精力更多地放在配电网边缘内，相比于面向整个配电区域，有利于配电网的精细化、便捷化管理。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，包括：
获取馈线间联络开关的动作次数；
通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
2.根据权利要求1所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，获取馈线间联络开关的动作次数方法包括：
由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得；
或者，对N-1校验中主变退出运行故障情况进行计算，通过整数规划法求解采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数。
3.根据权利要求2所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，配电网N-1校验负荷转供模型为：
Figure FDA0002689452600000011
Figure FDA0002689452600000012
式中：bl表示连接电源点与电源点、电源点与负荷点或者负荷点与负荷点的某条支路；Is表示配电网联络开关所在支路的集合；Ds表示分段开关所在支路的集合；
Figure FDA0002689452600000021
为以某一电源点为起点，以第i个负荷点li为终点的第k条路径；
Figure FDA0002689452600000022
为以某一电源点为起点，以第j个负荷点lj为终点的第k条路径；
Figure FDA0002689452600000023
为以负荷点li为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure FDA0002689452600000024
为以负荷点lj为终点经过支路bl的所有路径的集合；
Figure FDA0002689452600000025
为表示路径
Figure FDA0002689452600000026
的通断状态的0-1状态量；
Figure FDA0002689452600000027
为表示路径
Figure FDA0002689452600000028
的通断状态的0-1状态量；
Figure FDA0002689452600000029
为起点是电源点sa的所有路径的集合；Li为负荷点li的负荷值；Sa为第a个电源点sa的容量值；st为故障退出运行的电源点；
Figure FDA00026894526000000210
为起点是电源点st的所有路径的集合；
Figure FDA00026894526000000211
为经过支路bm的所有路径的集合，Bm为支路bm的载流量上限；
Figure FDA00026894526000000212
为所有以负荷点li为终点的路径的集合；
Figure FDA00026894526000000213
为以某一电源点为起点，以负荷点ll为终点的第m条路径，
Figure FDA00026894526000000214
表示路径
Figure FDA00026894526000000215
的通断状态。
4.根据权利要求1所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，复杂网络无向图模型通过二元组(V,E)定义，其中V为节点集，由配电网中的馈线抽象而成；E为边集，由配电网中的联络开关抽象而成，联络开关的动作次数的数值为边集E的权重。
5.根据权利要求1所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，包括步骤：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次就计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
6.根据权利要求5所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L为：
Figure FDA0002689452600000031
式中：ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到，边的相对权重为边的权重除以2倍的全部边权重之和；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure FDA0002689452600000041
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure FDA0002689452600000042
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure FDA0002689452600000043
再进行累加得到；
Figure FDA0002689452600000044
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
7.一种基于Infomap算法的配电网边缘划分装置，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取或计算馈线间联络开关的动作次数；
无向图模型获取模块，用于通过联络开关的动作次数将配电网抽象为复杂网络无向图模型；
边缘划分模块，用于基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分。
8.根据权利要求7所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分方法，其特征在于，获取馈线间联络开关的动作次数方法包括：
由馈线自动化开关装置读取或者历史操作记录统计获得；
或者，对N-1校验中主变退出运行故障情况进行计算，通过整数规划法求解采用基于路径描述的以联络开关和分段开关动作次数最少为优化目标的配电网N-1校验负荷转供模型，统计联络开关所在支路的通断状态改变次数得到联络开关动作次数。
9.根据权利要求7所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分装置，其特征在于，基于复杂网络无向图模型和Infomap算法对配电网进行边缘划分，包括步骤：
1)初始将每条馈线都视作独立的边缘，计算当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L；
2)按随机顺序依次对每条馈线进行如下操作：对于某条馈线，依次将其合并到相邻馈线所在的边缘，每合并一次计算一次当前边缘划分方案下的单步随机游走平均编码长度L，找出其中使L减小最多的合并方案并实际实施；如果L都没有减小，则该馈线所在的边缘不变；
3)重复步骤2)直到没有馈线的合并使L能再被减小，得到最终的边缘划分结果。
10.根据权利要求9所述的一种基于Infomap算法的配电网边缘划分装置，其特征在于，配电网边缘划分方案的单步随机游走平均编码长度L为：
Figure FDA0002689452600000051
式中：ωα表示无向图模型中节点α的相对权重，由连于该节点的边的相对权重之和计算得到，边的相对权重为边的权重除以2倍的全部边权重之和；Bα表示与节点α相连的边的集合；Bnum表示无向图模型中边的总数目；Wp、Wq表示第p个边bcp和第q个边bcq的权重，对应配电网中对应的联络开关的动作次数；ωg表示配电网边缘eg内部所有节点的相对权重之和，节点的相对权重等于连于该节点的边的相对权重之和；
Figure FDA0002689452600000061
表示连接配电网边缘eg与其他边缘的边的相对权重之和；
Figure FDA0002689452600000062
表示对所有配电网边缘都计算一次
Figure FDA0002689452600000064
再进行累加得到；
Figure FDA0002689452600000063
表示其他边缘与配电网边缘eg相连的边的集合；Enum表示边缘数量；Fnum表示无向图模型中节点数量。
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