CN1150672A - 网络模型的建立与修正方法 - Google Patents

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Abstract

本发明所涉及的是一种建立和修正网络模型的方法，即用网络图的形式形成网络拓扑；通过应用和扩展稀疏向量法及稀疏矩阵法。步骤如下：以终端邻接矩阵形式提供所收集的网络的拓扑数据，将邻接矩阵变换成上三角矩阵，初始化上三角矩阵，对上三角阵的各行形成矩阵积，根据上三角阵形成路径表，收集的网络拓扑数据变化时修正上三角阵，修正路径表及用路径表确定网络图的元件。本方法可用计算机程序实现，而且计算时间短。

Description

网络模型的建立与修正方法
本发明涉及一种建立和修正网络模型的方法，即用网络图的形式来构成网络拓扑。
本网络模型可适用于各种类型的网络，如电力网络、煤气网络以及通信网络。为了便于叙述，下文均以电力网络为例。
对于电力网络的监视与管理来说，掌握网络的当前拓扑状态及电压水平是非常重要的。因此，在网络管理系统的主计算机对被管理的输配电网进行图象处理时，以网络拓扑数据这些静态信息为基础，建立并保存有网络的拓扑模型，并根据遥测的开关信息和量测值(动态信息)，不断地对模型进行修正。
网络拓扑模型有多种用途，例如用于网络当前状态的图形显示，最好是着色所表示的网络的某些部分。这方面的内容可参见W.Grein等的“Dynamic Network Colouring，”Proceedings of theEighth Power Systems Computation Conference(PSCC)，Helsinki，19-24 August 1984，P489-496.网络拓扑模型还可为各类闭锁(如接地刀闸闭锁)提供信息，同时它也是各种系统计算的基础。典型的系统计算可能涉及到实际网络状态(状态估计)，也可能涉及到模拟的网络状态(潮流计算)，因此，决定局部段拓扑的计算函数也不一样。
当前，建立和修正网络拓扑模型的方法都是基于图论或者稀疏邻接矩阵的算法，建立内部联接关系时，这些方法都必须建立网络图以便为每个元件确定一个生成树。当网络很大时，这种方法效率很低。因此，在开关变位时，人们总是试图只对描述网络图或稀疏矩阵的数据结构做确定必要的修正。根据网络变化情况，这些必要的修正可能是很复杂的。网络变化明显时，修正与建立的比率为1∶10数量级。网络故障时，监控系统收到大量必须按序进行拓扑处理的开关信息，为使主计算机在临界情况下进行连续不断地拓扑修正时不致于过负荷，需采用能根据实际情况选择进行拓扑修正或拓扑重建的过负荷算法。以前所有的修正算法都是相关的、复杂的，并且在数学上也是不完善的，因而易于出现误差。由于方法复杂，进而开发的程序包非常庞大，维护起来很困难，新雇员也一时难于熟练使用。
在稀疏向量及稀疏矩阵领域，目前也已开发出用于大型电力网络计算的算法，描述这类算法的文献，如V.Brandwajn等的“Sparse Vector Methods”IEEE Transactions on Power ApparatusandSystems Vol.PAS-104，No.4，Feb.1985，P295-301。该文献中解释的术语，如网络图或路径表，本说明中亦予以采用。Brandwajn等所描述的计算方法，预先假设网络拓扑业已存在，而没有提及该方法能否用于确定网络拓扑。
本发明的目的在于发展一种相对来说不很复杂、能快速建立和修正网络模型的确定网络拓扑的方法。
上述目的已经达到，即通过应用和扩展稀疏向量法及稀疏矩阵法，以网络图的形式形成网络拓扑，其步骤如下：
a)以终端邻接矩阵的形式，准备收集到的网络的拓扑数据；
b)将终端邻接矩阵变换成上三角矩阵，此时可能产生附加虚拟连接支路。
c)建立上三角矩阵，每个元素根据相关支路的状态初始化；
C1)对应连通支路的元素用一个小的负整数常数K初始化，常数K要选的足够小，以便在后续处理过程中相应元素不能变得大于0，
C2)属于断开支路或虚拟支路的元素用零初始化，
d)对上三角矩阵从对角元素开始(不包括对角元素)的所有行i(i＝1到最大行数)，按下述规则形成生成矩阵积：如果元素(i，j)和(i，k)不等于0，则相关行列交叉点元素(j，k)或(k，j)加1，其中j和k为对应该行所有元素的循环下标；
e)根据上三角矩阵形成路径表；路径表为上三角阵的每行亦即每个终端指明了该行第一个非零元素的关联终端下标；
f)当所收集的网络拓扑数据变化，也就是说网络的一个支路状态变化时，按下述方法修正上三角阵；
f1)断开一个网络支路时；从矩阵相应元素当前值(＝前值)中减去常数k；
f11)如果该元素结果变成零，则上三角阵中该元素与对角线右边或对角线下边相关行或列中所有非零元素的各交叉点元素，其值都减1；如果结果又出现变成零的元素，则为这些元素重复f11)；
f2)接通一个网络支路时：相应矩阵元素的值加上常数k；
f21)如果该元素结果变成k或者因过程进一步重复而变成1，则该行与列元素与对角线右边或对角线下边相关行或列中所有非零元素的各交叉点元素，它们的值都加1；如这些交叉点元素结果为1，则为这些点重复f21)过程；
g)根据步骤e)，修正路径表；
h)根据路径表确定网络图的元件，表的第一个终端下标作为将同一元件标志分配给相应子路径上各终端的基础；如果通过后面的子路径时出现已经分配的标志(即遇到一个已经分配了标志的元件)，将该标志分配给这时正在通过的子路径；网络图分裂成子图的数目对应于已分配标志的数目。
本发明的优点在其它权项中阐述，并且从下文举例对发明所做的解释中也可看出。
用本发明建立或修正拓扑模型，其速度较已知方法提高了几个数量级，而且修正时间与网络大小关系不大。
本发明的优点之一是采用拓扑地址，从而简化了数据输入，并能够将拓扑函数(如分段拓扑)与网络拓扑计算相结合。测量值也作为拓扑对象来建模，不仅简化了数据输入，而且能对那些迄今为止还不得不依靠附加伪网络元件的网络结构做准确的描述。
由于本方法已经包括了必要的数据结构及处理过程，在已建模的网络拓扑基础上，用本发明的方法进行网络计算，速度有显著提高。而且在(n－1)失效计算及拓扑可观测性分析程序方面，引出了某些新的概念。所有这些程序都进行网络拓扑变式计算，因而都得益于快速修正方法。可以期待，所有必须快速计及网络变化影响的任务，如通信网的拓扑算法或者基于网络流算法的优化方法，其性能都能得到明显的改进。
下面列出用于解释本发明的各种附图的含义：
图1：表示站和供电公司站(EVU)；
图2：表示供电公司站的实际结构；
图3：表示地址变换；
图4：表示量测值的分配；
图5：表示一个范例图；
图6：表示一个终端邻接矩阵及其LDU因子分解；
图7：表示上三角矩阵的建立；
图8：表示一个整数上三角矩阵；
图9：表示一个路径表及路径图(示例)；
图10：表示建立及修正的数学公式；
图11：表示用整数修正的上三角矩阵；
图12：表示用于修改范例图的路径表及路径图；
图13：表示一个节点-支路网络；
图14：表示一个节点导纳矩阵的推算；
图15：表示性能测试用的测试曲线；
图16：表示根据网络大小及互联度的虚拟支路；
图17：表示构造静态拓扑所需CPU时间(测试例)；
图18：表示建立静态拓扑所需CPU时间(测试例)；
图19：表示修正静态拓扑所需CPU时间(测试例)。
下文给出的解释性例子基于对输配电网络的内部拓扑地址及外部拓扑地址的定义，这种定义简化了数据输入，并能够将局部拓扑函数(段拓扑计算)与网络拓扑计算相结合。
如果不考虑电压水平，电力网络可用端点(终端)和端点的联接(支路)来描述。联接可以是有阻抗网络元件，如线路、变压器或串联无功元件等，也可以是无阻抗网络元件，如断路器、隔离开关或者量测对象。端点是网络外部拓扑地址，它可能是网络元件如母线，或者是网络元件的一部分如线路两端。对于输配电网络，定义下述分层拓扑结构：
1    站(或地理站)
2    供电公司站(或电压水平)
3    段
4    终端
图1是一个示例网络，由三个站组成，每个站有两个供电公司站。图2表示供电公司站内的一个段结构，其含义从符号和标记一看就知。
将外部拓扑地址转换成数据结构，每一层用一个标识符表示。例如，站1中的线路1，其一端的拓扑地址可表述如下(参见图1、图2)：
1  站：            1
2  供电公司站：    1
3  段：            10
4  终端：          10
其含义为：拓扑地址位于站1，在站1内位于供电公司站1，在供电公司站1内位于段10，而在段10内位于终端10。图1和图2清楚地说明了上述过程。
就分层的限制而论，规则规定不应该出现重迭，也就是说，每个终端只能属于一个段，每个段又只能属于一个供电公司站，而每个供电公司站只能属于一个站。
因此，根据对网络拓扑的技术描述，能够由后文中描述的数据准备阶段提供的数据结构简单、快速地确定网络图的抽象的端点，即内部拓扑地址。
外部拓扑地址向内部拓扑地址的变换示于图3，并举例如下：站i内的所有供电公司站都位于EvuStaInStation[i]和EvuStaInStation[i＋1]之间，数据结构EvuStaInStation[]中的内容为标识符，所以它们各自的子地址不必紧挨在一起，但却能通过直接比较来确定。一个例外是站标识符，它用作EvuStaInStation[]的下标。其它层的情况依此类推。最后确定的数据结构Terminal[]的下标为由外部拓扑地址指定的端点的内部拓扑地址，也就是说，内部拓扑地址用作网络图各端点的下标(内部端点下标)。
如果把段看成子地址，在建立段拓扑时，就能将其当成是网络拓扑的隐含部分，从而可省去建立本地段拓扑的计算函数。
测量值和保护信号也能当成拓扑目标来建立模型，因而简化了数据输入，并能准确描述到目前为止还不得不依靠伪网络元件的各种网络结构。
测量值指的是遥测到的有关过程变量的模拟值，如电压、电流以及性能等，它们都显示在主计算机上，监视其是否越限。在主机保存拓扑模型的监控系统中，为了计算网络的稳定与可靠的状态(状态估计)，测量值需与网络拓扑及网络元件的电气参数一起使用，因此，性能测量值必须分配给相邻有阻抗网络元件，而电压测量值必须分配给网络模型节点。这里的节点指的是各种无阻抗互联网络元件，节点间经阻抗支路联接，如线路、变压器等。到目前为止，测量值与网络元件是在数据输入中静态地结合在一起的。其缺点是，对于某些网络，测量值必须设置成与网络配置不对应。如果将性能测量值模型化为有向无阻抗支路，将电压测量值模化为具有外部拓扑地址的目标，则上述严重缺点可得以避免，然后通过网络拓扑来完成测量值及网络元件的回路依赖性分配。测量值参考箭头的方向直接由测量值支路的取向指定。图4示出了上述拓扑分配，其中P表示有功功率，Q表示无功功率。根据S1-S4开关的状态，测量值的分配结果及其特征列于表1(表中L1，L2为线路)。
在静态拓扑分配中，测量值只能指定给一个网络元件，而本拓扑分配能够用简化的输入数据对各种情况进行正确的分配。此过程同样适用于有向的保护信号，如瞬时接地故障信号和短路指示信号，它们经过拓扑函数估计，可对接地点或短路点进行定位。
  S1   S2   S3   S4   测量值特征    分配
  ON   ON   ON   ON   总潮流   L1，L2
  ON   ON   ON   OFF   送电   发电机负载
  ON   ON   OFF   ON   送电   发电机
  ON   ON   OFF   OFF   送电   发电机
  ON   OFF   ON   ON   潮流   L1
  ON   OFF   ON   OFF   潮流   L1
  ON   OFF   OFF   ON   潮流   L1
  ON   OFF   OFF   OFF   潮流   L1
  OFF   ON   ON   ON   潮流   L2
  OFF   ON   ON   OFF   潮流   L2
  OFF   ON   OFF   ON   潮流   L2
  OFF   ON   OFF   OFF   潮流   L2
  OFF   OFF   ON   ON   -   -
  OFF   OFF   ON   OFF   -   -
  OFF   OFF   OFF   ON   -   -
  OFF   OFF   OFF   OFF   -   -
表1：测量值的拓扑分配
下面通过一个详尽的示例来说明根据本发明的应用上述地址定义的方法。所有步骤可实现为一个计算机程序，能借助于数据处理系统自动完成。
1.静态拓扑结构
网络图由端点(即所谓的终端)和象开关、测量值、连接器这样的无阻抗支路及线路、变压器、串联无功元件这样的有阻抗支路所构成的二端口网络组成；此外，还有象发电机、负荷、测量电←压值及接地开关等单端口网络，它们只有一个拓扑地址，却有传递给相关子图的各种属性及特征，如接地、无电压或低电压。
本文所述方法的数据结构基于以正向链接表形式存贮的终端邻接矩阵，该矩阵确定了每个终端的邻接支路(下文中称作Cst[])。对于上述含有纯结构信息的对称矩阵，可确定一个最佳消去顺序，并用在本例中额外出现的“填充”虚拟联接支路的方法对Cst[]进行增补。由于该过程与矩阵的数据LDU分解相似，下文中亦称之为结构三角化或LDU分解。LDU分解就是将一个矩阵分解成一个下三角矩阵、一个对角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。为了清楚地说明“填充”的拓扑特征，下文中称之为虚拟支路。结构上三角矩阵(下文称之为Parquet[])包含图的连接信息，在网络变化时，能够既简单又快捷地对其进行修正。
图5所示的小型范例图清楚地说明了数据结构的概略情况，图中所有支路都是静态拓扑的元件部分，以大写字母标识的支路，其状态为ON，而那些以小写字母标识的支路，其状态为OFF。本例仅给出了内部终端的下标及支路标记。借助于前文的分层地址概念，可将外部拓扑地址映射成内部拓扑地址，为简单起见，这里就不再赘述。同样，支路类型也是次要的，本文亦没有详述，但并不影响范例的一般性。下面我们来看看范例中具有9个内部拓扑地址及16个二端口网络(即支路)的网络是如何映射成上述数据结构的。
本图的终端邻接矩阵及其LDU分解可参见图6。为了对算法做更明确的解释，矩阵元素含有相应支路的标记，标为Δ的元素对应于“填充”，也就是虚拟支路。为简单计，例中的符号顺序在选择时已做了优化。终端邻接矩阵以正向链接表形式压缩存贮(Cst[])，LDU矩阵用C语言的一维数组(Parquet[])存贮。由于结构对称，只需存贮上三角矩阵。以下均假设上三角矩阵的各行及各行元素以最优方式排序，链接表或数组中对应于非对角线元素的目标包含有对端下标、支路表下标、支路状态及支路类型。
2.上三角矩阵的建立(参考图7、8、10)
上三角矩阵的每个元素根据相应支路状态进行初始化：状态ON＝＞K＝SCHAR_MIN(-128，带符号字节的最小值)；状态OFF：＝＞0。虚拟支路的状态为OFF(0)。对于初始化的矩阵，按下述过程进行处理，由于为纯整数运算，故又称之为整数初始化。这类似于求从上三角矩阵对角线右边第一个非对角元素开始的所有行的自乘矩阵积，按以下方法产生生成矩阵。
    对所有行i：对第i行对角线右边所有行元素j、k(i＝1…n，j＝i＋1…n，k＝j…n，n为终端个数)：如果相应矩阵元素(i，j)和(i，k)不等于0：上三角矩阵中对角线右边或对角线下边相关行、列的所有交叉点元素加1，由于结构对称，行和列是一样的。对图7的第一行，第一个非对角交叉点是元素(5，8)，它指向支路f，原值为0，现变成1。
图7中以第一行为例做了清楚地说明。经过整数初始化，得到图8所示的上三角矩阵。通常小写字母对应断开支路，其状态计数器为0；大写字母对应接通支路，其状态计数器为SCHAR_MIN＋i(i为对此元素所做的加1运算次数)。由Δ表示的矩阵元素对应于“填充”，也就是网络中的虚拟支路，其状态可能是ON，也可能是OFF，取决于当前拓扑整数运算的结果。其状态计数器为0或i(i为对此元素所做的加1运算次数)。虽然黑体小写字母支路的当前状态为OFF，但经整数运算后，可能变成接通支路状态，状态计数器为i(i为加1运算次数)。此外，为了建立网络分区拓扑这样的特定拓扑，支路状态还可能取决于其类型，此时，所有的变压器必须当成独立支路。
根据上三角矩阵Parquet[]的Pathtable[]，很容易就得出图的连通性(参考图9)。
路径表为Parquet[]中的每个终端下标指出了其第一邻接支路的对端下标。除了上三角矩阵之外，该表是本拓扑方法的另一个基本数据结构。根据路径表，网络图的连通性就容易建立了。表中0项的数目等同于网络图分成子图的数目。图9中的路径表可从上述Parquet[]中导出，表中只有一个0，因而网络图是连通的，这从图9的路径图中看得很清楚。
为了给网络图着色或者给表示某种状态的属性着色，可根据路径表的项(也就是内部拓扑地址，即终端标号)分配颜色参照点，这样就可把相应的颜色分配给相关的子图，从而揭示出路径图连通的特点。
3.网络拓扑的修正(参考图10，11，12)
假设示范图中支路G的状态从ON变为OFF，则整数修正算法确定的矩阵元素(由指出)变化如图11所示。对于一个支路的断开或接通，其修正算法如下：
    断开一个支路：从上三角矩阵的相应元素中减去常数k；如果这个元素变成01：修正OFF：该元素与对角线右边或下边相关行或列上不等于0的所有其它元素交叉点上的上三角形矩阵中的对应元素，其值减1；对结果为0的各元素，重复“修正OFF”。接通一个支路：将上三角矩阵中的相应元素加上常数K，如果其结果该元素变为K1：修正ON：该元素与对角线右边或下边相关行或列上不等于0的所有其它元素的交叉点上的上三角形矩阵中的对应元素，其值加1；对于结果为1的各元素，重复“修正ON”。
注1，只有这样，状态改变才有拓扑影响而需要修正上三角矩阵。
本例中，矩阵元素(8，9)减1后其值为0，所以，修正过的路径表中增加了一个零项，也就是说网络图分成了两个子图。图12中的路径表可根据修正过的Parquet[]建立，从路径表和路径图中明显可以看出，原网络图分成了子图。通过对路径表的处理，能简单、快速地对属性进行着色或传递。
4.潮流接口
进行潮流或短路计算时，LDU矩阵结构可分两步获得。首先，所有无阻抗支路，除了测量值以外，都合并成节点；接着，将测量值分配给有阻抗网络元件，从而在第二步中也与节点融合。图13表示一个节点-支路网络，假设支路d，e，f，G，K无阻抗，则可直接从Parquet[]中得到节点导纳阵的(LD)U形式。本例中没考虑测量值分配。
终端1、5、6、8与节点8合并，而所有其它终端通过阻抗支路联接而得以保存，所以，就得到了图14所示的上三角形式的结构JACOBI或节点导纳阵。
过滤功能消去了全部无阻抗支路，并把其中与有阻抗支路相关的无阻抗支路端点(终端)转换到具有较高标号的终端，如本例中1、5、6→8，其结果就变成了JACOBI矩阵的结构(潮流)或者节点导纳阵结构(短路)；有了这些矩阵，进一步的潮流计算就简单了。由于LDU分解在基本的拓扑阶段得以完成，减少了状态估计、潮流及短路计算的步骤，因而计算时间大为缩短，误差敏感性也有很大改善。
5.测试网络
图15表示一个用于测试本算法性能的一般性网络。网络的参数缺省，而互联度VG可在0～3之间预选，网络大小也可根据要求预选。网络互联度按公式(1)计算。
Figure A9512020200171
在输、配电网络中，互联度在1到1.5之间。以一个实际大型配电网为例，计及110KV站及变压器，其互联度VG计算如下：
  刀闸数(不含接地刀闸)：线路数：110/10KV变压器数：10/0.4KV主变压器数：支路数：     9683210022120013005
网络的终端数为11，623，故互联度VG＝1.119，这就是说，对于大型配电网，下文中以VG＝1.2得到的性能指标可认为是上限情况。
6.性能
6.1相对于网络规模的网络虚拟支路数取决于互联度
如前文所述，终端邻接矩阵变换成上三角阵，因而产生了虚拟联接支路(“填充”)；附加联接支路的数目取决于单个变换步骤的顺序以及互联度VG。形成上三角阵时，对变换步骤顺序进行了优化，因此，对互联度及支路数的依赖性有所降低，如图16所示。虚拟支路的数目影响本文方法的性能，后文中关于各程序步骤的简图清楚地表明了这一点。
6.2相对于网络规模的各程序步骤的性能依赖于互联度。
下面三个程序步骤对支路数及互联度的依赖性，可用其占用的80486 40MHz计算机的CPU时间进行测量：
1.构造Parquet[]静态拓扑结构
2.根据网络各支路的当前状态建立动态拓扑
3.根据一个支路的状态变化修正动态拓扑
图17示出了构造Parquet[]静态拓扑所需的CPU时间(以10Mips*s为单位)，对于一个100Mips的CPU，将上述时间除以100Mips，就得到相应的CPU时间。
构造Parquet[]结构是三个处理步骤中最复杂的一个，然而，仅在网络扩展时，才需要构造该结构。对于一个200Mips CPU(如DEC AXP 600)，类似于5项中试验网络大小的一个网络，构造时大约需要3sCPU时间。
Parquet[]结构的大小计算如下：
(2*支路数＋终端数)*16字节
一个规模如试验网络的网络，Parquet[]的大小约为0.6MB。
图18以10Mips*s为单位，示出了用网络各支路现行状态建立Parquet[]静态结构所需的CPU时间。
在系统初创期间，在数据变化之后以及双机系统中一台计算机更换时，都需要建立拓扑。如果一个网络其规模类似于测试网络，则在一个200Mips的CPU上建立拓扑大约需花25ms CPU时间。
图19表示用网络的一个支路状态修正Parquet[]拓扑时所需的CPU时间(单位为10Mips*ms)：
如果网络的规模同测试网络，在发生象一个开关变位这样的状态变化时，用80486 40MHz CPU进行拓扑结构修正，约需8.0×10-5s。如用200Mips CPU，则大约只需要4.0×10-6s。这个时间较目前使用的其它已知方法快了几个数量级，因此，在拓扑处理及后续计算方法方面有可能引出一些全新的概念，例如，在每次修正之后，可对所有网络支路做一次检查，以确定某个支路是不是两个子网络之间的唯一连接(临界支路)，对于规模同测试网络的一个网络及200MipsCPU，这个过程包括修正在内，总的CPU时间约为
2*支路数*T修正≈100毫秒
这个例子还表明，对全部开关变位进行修正，累积CPU时间约为50毫秒，仅为建立拓扑所需时间的两倍，从而进一步说明，在本发明中，修正只对数据结构做了确实必需的改变。

Claims (4)

1.建立和修正网络模型的方法，即通过应用和扩展稀疏向量法及稀疏矩阵法，以网络图的形式形成网络拓扑，其步骤如下：
a)以终端邻接矩阵的形式，准备收集到的网络的拓扑数据；
b)将终端邻接矩阵变换成上三角矩阵，此时可能产生附加虚拟连接支路。
c)建立上三角矩阵，每个元素根据相关支路的状态初始化；
C1)对应连通支路的元素用一个小的负整数常数K初始化，常数K要选的足够小，以便在后续处理过程中相应元素不能变得大于0，
C2)属于断开支路或虚拟支路的元素用零初始化，
d)对上三角矩阵从对角元素开始(不包括对角元素)的所有行i(i＝1到最大行数)，按下述规则形成生成矩阵积：如果元素(i，j)和(i，k)不等于0，则相关行列交叉点元素(j，k)或(k，j)加1，其中j和k为对应该行所有元素的循环下标；
e)根据上三角矩阵形成路径表；路径表为上三角阵的每行亦即每个终端指明了该行第一个非零元素的关联终端下标；
f)当所收集的网络拓扑数据变化，也就是说网络的一个支路状态变化时，按下述方法修正上三角阵；
f1)断开一个网络支路时；从矩阵相应元素当前值(＝前值)中减去常数k；
f11)如果该元素结果变成零，则上三角阵中该元素与对角线右边或对角线下边相关行或列中所有非零元素的各交叉点元素，其值都减1；如果结果又出现变成零的元素，则为这些元素重复f11)；
f2)接通一个网络支路时：相应矩阵元素的值加上常数k；
f21)如果该元素结果变成k或者因过程进一步重复而变成1，则该行与列元素与对角线右边或对角线下边相关行或列中所有非零元素的各交叉点元素，它们的值都加1；如这些交叉点元素结果为1，则为这些点重复f21)过程；
g)根据步骤e)，修正路径表；
h)根据路径表确定网络图的元件，表的第一个终端下标作为将同一元件标志分配给相应子路径上各终端的基础；如果通过后面的子路径时出现已经分配的标志(即遇到一个已经分配了标志的元件)，将该标志分配给这时正在通过的子路径；网络图分裂成子图的数目对应于已分配标志的数目。
2.按照权利要求1的方法，其特征是：常数K为相当大的正整数，对矩阵元素进行的运算，增量运算变成减量，而减量运算变成增量运算。
3.按照权利要求1或2的方法，其特征在于：以一个适当的数据结构准备网络拓扑数据；使用内部和外部拓扑地址；定义一个拓扑分层结构作为用标识符指定层次的基础；与较高层中某些元件的联系包含在终端(最低层)的外部拓扑地址中，而根据这种联系，引伸出网络图的抽象端点作为内部拓扑地址。
4.按照权利要求3的方法，其特征是：测量值和保护信号可进行拓扑分配；在电力网络模型中，性能测量值模型化为有向无阻抗支路，而电压测量值模化为带有外部拓扑地址的目标。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101499658B (zh) * 2008-11-05 2010-11-17 大连海事大学 一种电力系统的网络拓扑分析方法
CN101976834A (zh) * 2010-09-29 2011-02-16 大连海事大学 一种稀疏矩阵法电力系统网络拓扑分析方法
CN104471852A (zh) * 2012-07-17 2015-03-25 Abb研究有限公司 多端hvdc控制
CN108521141A (zh) * 2018-03-30 2018-09-11 河海大学 一种计及风电场电压分布特性的短路电流计算方法
CN109193635A (zh) * 2018-09-29 2019-01-11 清华大学 一种基于自适应稀疏回归方法的配电网拓扑结构重建方法
CN111164845A (zh) * 2017-09-12 2020-05-15 戴普赛斯股份公司 使用计量数据估计电力网络的拓扑的方法
CN113204854A (zh) * 2021-06-03 2021-08-03 广西师范大学 一种基于发电机节点及网络加权拓扑的电网分区方法
CN116260128A (zh) * 2022-10-31 2023-06-13 广东电网有限责任公司中山供电局 一种区域电网分析方法和装置

Families Citing this family (40)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5884036A (en) * 1996-11-08 1999-03-16 Haley; Andrew Paul Method for determining the topology of an ATM network having decreased looping of topology information cells
DE19700148A1 (de) * 1997-01-06 1998-07-16 Deteline Deutsche Telekom Komm Verfahren zur Erzeugung eines Netzes
EP0874497B1 (en) * 1998-03-04 1999-11-10 Hewlett-Packard Company Network topology mapping
US7099812B2 (en) * 1999-09-24 2006-08-29 Intrinsity, Inc. Grid that tracks the occurrence of a N-dimensional matrix of combinatorial events in a simulation using a linear index
JP3511620B2 (ja) * 2000-05-17 2004-03-29 日本電気株式会社 大規模ネットワーク監視系の性能解析方法およびそのシステム
US6883168B1 (en) 2000-06-21 2005-04-19 Microsoft Corporation Methods, systems, architectures and data structures for delivering software via a network
DE10046312B4 (de) 2000-09-19 2004-02-26 Siemens Ag Verfahren zur Ermittlung von Netzwerktopologien
EP1191662B1 (de) * 2000-09-21 2010-06-16 ABB Schweiz AG Konfiguration eines Leitsystems einer elektrischen Schaltanlage
FR2817045A1 (fr) * 2000-11-17 2002-05-24 Alstom Systeme de protection numerique a reconnaissance automatique de schema de jeu de barres dans un reseau electrique haute ou moyenne tension
US20030122584A1 (en) * 2001-07-02 2003-07-03 Boehm Fritz A. Software program that transforms an N-dimensional matrix of integers to a linear index
US7275216B2 (en) 2003-03-24 2007-09-25 Microsoft Corporation System and method for designing electronic forms and hierarchical schemas
US7415672B1 (en) 2003-03-24 2008-08-19 Microsoft Corporation System and method for designing electronic forms
US7913159B2 (en) * 2003-03-28 2011-03-22 Microsoft Corporation System and method for real-time validation of structured data files
US7406660B1 (en) 2003-08-01 2008-07-29 Microsoft Corporation Mapping between structured data and a visual surface
US7334187B1 (en) 2003-08-06 2008-02-19 Microsoft Corporation Electronic form aggregation
US20050091595A1 (en) * 2003-10-24 2005-04-28 Microsoft Corporation Group shared spaces
US8819072B1 (en) 2004-02-02 2014-08-26 Microsoft Corporation Promoting data from structured data files
US7535315B2 (en) * 2004-05-21 2009-05-19 National Instruments Corporation Dimensionally flexible sparse matrix topology
US8487879B2 (en) 2004-10-29 2013-07-16 Microsoft Corporation Systems and methods for interacting with a computer through handwriting to a screen
US7937651B2 (en) * 2005-01-14 2011-05-03 Microsoft Corporation Structural editing operations for network forms
US8200975B2 (en) 2005-06-29 2012-06-12 Microsoft Corporation Digital signatures for network forms
EP1739993A1 (en) * 2005-07-01 2007-01-03 Siemens S.p.A. Method for controlling the access to a TDMA wireless channel from nodes of a network of either linear or tree topology
US7765093B2 (en) * 2005-09-19 2010-07-27 Itt Manufacturing Enterprises, Inc. Network modeling system and method of simulating network operation with configurable node models
US8001459B2 (en) 2005-12-05 2011-08-16 Microsoft Corporation Enabling electronic documents for limited-capability computing devices
GB2447633B (en) * 2007-03-22 2010-02-24 Ecpower As Electricity network monitoring
RU2558154C2 (ru) * 2011-04-15 2015-07-27 Сименс Акциенгезелльшафт Низковольтная распределительная сеть и способ ее функционирования
US9287713B2 (en) * 2011-08-04 2016-03-15 Siemens Aktiengesellschaft Topology identification in distribution network with limited measurements
CN102340141B (zh) * 2011-08-26 2013-08-28 大连海事大学 一种矩阵法网络拓扑分析方法
US8965593B2 (en) * 2012-02-06 2015-02-24 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Hybrid three-phase power flow analysis method for ungrounded distribution systems
US9158871B2 (en) 2012-04-06 2015-10-13 Ut-Battelle, Llc Graph modeling systems and methods
GB2507338A (en) 2012-10-26 2014-04-30 Ibm Determining system topology graph changes in a distributed computing system
US10768240B2 (en) * 2013-02-06 2020-09-08 Schneider Electric USA, Inc. Generating one-line electrical network diagrams
KR101660166B1 (ko) * 2015-04-17 2016-09-30 엘에스산전 주식회사 통신 시스템
CN105574169B (zh) * 2015-12-18 2019-08-20 河南思维自动化设备股份有限公司 路局线路拓扑图的存储方法
CN106202662B (zh) * 2016-06-30 2023-05-26 中国电力科学研究院 一种配电网网架图自动绘制映射方法
FR3068811A1 (fr) * 2017-07-10 2019-01-11 Enedis Fiabilite de cartographies de reseaux
CN112311571B (zh) * 2019-07-30 2023-04-25 中国移动通信集团山东有限公司 网络拓扑生成方法及装置、电子设备和非暂态存储介质
CN110518576B (zh) * 2019-08-05 2021-01-12 华南理工大学 基于回路矩阵识别低压台区拓扑结构的优化方法及系统
CN112084385B (zh) * 2020-09-03 2024-04-09 江西农业大学 一种基于数字孪生的零件-工艺-设备关联关系拓扑视图生成方法
CN115329814B (zh) * 2022-08-09 2023-04-07 广州番禺职业技术学院 一种基于图像信号处理的低压用户链路识别方法及装置

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4787057A (en) * 1986-06-04 1988-11-22 General Electric Company Finite element analysis method using multiprocessor for matrix manipulations with special handling of diagonal elements
US5276789A (en) * 1990-05-14 1994-01-04 Hewlett-Packard Co. Graphic display of network topology

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101499658B (zh) * 2008-11-05 2010-11-17 大连海事大学 一种电力系统的网络拓扑分析方法
CN101976834A (zh) * 2010-09-29 2011-02-16 大连海事大学 一种稀疏矩阵法电力系统网络拓扑分析方法
CN104471852A (zh) * 2012-07-17 2015-03-25 Abb研究有限公司 多端hvdc控制
CN111164845A (zh) * 2017-09-12 2020-05-15 戴普赛斯股份公司 使用计量数据估计电力网络的拓扑的方法
CN111164845B (zh) * 2017-09-12 2023-09-01 克拉肯富莱克斯有限公司 使用计量数据估计电力网络的拓扑的方法
CN108521141A (zh) * 2018-03-30 2018-09-11 河海大学 一种计及风电场电压分布特性的短路电流计算方法
CN109193635A (zh) * 2018-09-29 2019-01-11 清华大学 一种基于自适应稀疏回归方法的配电网拓扑结构重建方法
CN109193635B (zh) * 2018-09-29 2020-09-11 清华大学 一种基于自适应稀疏回归方法的配电网拓扑结构重建方法
CN113204854A (zh) * 2021-06-03 2021-08-03 广西师范大学 一种基于发电机节点及网络加权拓扑的电网分区方法
CN113204854B (zh) * 2021-06-03 2022-11-29 广西师范大学 一种基于发电机节点及网络加权拓扑的电网分区方法
CN116260128A (zh) * 2022-10-31 2023-06-13 广东电网有限责任公司中山供电局 一种区域电网分析方法和装置

Also Published As

Publication number Publication date
DE59506416D1 (de) 1999-08-26
US5742795A (en) 1998-04-21
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ES2134987T3 (es) 1999-10-16
EP0715266B1 (de) 1999-07-21
EP0715266A3 (de) 1998-08-05

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