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申请/专利权人：国网辽宁省电力有限公司大连供电公司

摘要：本发明公开了一种配电台区信息物理网络建模、脆弱性评估方法及系统，包括：基于配电信息物理系统建立配电网单配电台区信息物理系统耦合网络模型，以及建立信息侧节点的多层次脆弱性评价体系，评价体系的建立包括：耦合网络模型建立判断矩阵，基于建立判断矩阵使用层次分析法得到基准权重，通过基准权重求得随机权重，将随机权重带入到TOPSIS算法获得脆弱度得分，完成评价；本发明通过建立信息物理网络建模达到更符合实际配电网情况的展示，通过对信息网络的多层次划分明确了不同信息节点之间的连接和作用关系，通过脆弱性评估方法达到将复杂的信息层进行分层，有助于解决传统系统中由于缺乏层次结构而难以模拟实际信息—物理系统运行规则的问题。

主权项：1.一种配电台区信息物理网络建模、脆弱性评估方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：基于配电信息物理系统，建立配电网单配电台区信息物理系统耦合网络模型；配电信息物理系统由物理侧配电网络和信息侧通信网络组成，可将其划分为以配电台区和对应的馈线为单元的组合结构；所述配电台区物理侧配电网络包括：线路、断路器、变压器、储能、负荷和分布式电源；所述配电台区信息侧通信网络包括：决策与数据处理层、信息传输层、采集与执行层；所述信息侧通信网络实现对所述物理侧配电网络的监测和控制；其中，决策与数据处理层包括：对数据的处理与存储，管理决策等上层应用功能，包括配电自动化主站系统、数据服务器和应用服务器等多种软硬件设施；信息传输层包括：自动化终端、融合终端等智能终端设备，负责数据的整合和通信，实现对数据的汇聚与传输、对控制指令的转发与传输；采集与执行层包括：对物理侧配电网络状态信息的采集以及对物理设备的控制，包括电流、电压、温度等各类传感器件；对于所述物理侧配电网络，将一次设备抽象成物理节点，电力线等连接关系抽象成边，则配电网络抽象为有向图：GP＝VP,EP其中，VP和EP分别为配电网络点集和配电网络边集；对于所述信息侧通信网络，分别将第i层通信网络抽象为图：GCi＝VCi,ECi其中，VCi和ECi分别为第i层的信息侧通信网络点集和信息侧通信网络边集；信息层级之间的信息传递可用有向连接边TC表示，即可得到信息网络：GC＝GCi,TC对于信息-物理之间的耦合关系，可用有向边集EP-C和EC-P表示；S2:建立信息侧节点的多层次脆弱性评价体系；S2-1:基于配电网单配电台区信息物理系统耦合网络模型，建立判断矩阵；通过对信息侧节点的度数介数、失效率和业务类型进行分析，借助Saaty的1-9标度方法对同一准则层下的各因素重要程度进行两两比较，所述各因素重要程度根据应用场景和用户偏好进行判断比较获得，建立准则层指标判断矩阵A1，节点度介数指标判断矩阵A2，节点失效率判断矩阵A3，节点业务类型判断矩阵A4，所述判断矩阵使用Saaty的1-9标度方法生成； 式中，aij表示因素i和因素j相比的重要程度，对于某个节点来说，如果因素i和因素j相比同样重要，则令aij＝1，aij的值越大表示因素i比因素j的重要程度愈加明显，当aij＝9时，表示因素i比因素j重要很多，相应地，aji表示因素j和因素i相比的重要程度，且需满足aij·aji＝1；S2-2:基于所述步骤S2-1中提出的判断矩阵，求出判断矩阵的最大特征值及其对应的特征向量，将特征向量进行归一化，即用特征向量除以其自身的模长得到权重值，使用层次分析法进行计算，得到基准权重；W＝[Wz1,Wz2KWzm] 式中，W为基准权重，wFj为准则层第j个准则的权重值，wji为该准则下第i个因素的权重值，m为准则层准则个数，n为某准则下的因素个数，Wzm为第m个准则的基准权重；S2-3:基于基准权重产生随机权重；WR∈[0,0.5maxW]式中，WR为随机权重；S2-4:基于产生的随机权重，带入到TOPSIS算法当中计算每个权重取值下得到的对每个对象评价的得分，TOPSIS算法计算过程如下：S2-4-1:对于随机权重WR中某指标的权重wRj，设节点正向标准化后的数据为xij’，可以得到加权后的得分数据:rij＝wRjxij’S2-4-2:定义每个指标最大值为最小值为 S2-4-3:定义第i个评价对象与最大值之间的距离为与最小值之间的距离为 S2-4-4:进行节点的脆弱度分数计算，有节点i的脆弱性得分； S2-5:基于TOPSIS算法计算得到的每个权重取值下得到的多组得分，对这些得分统计平均值和方差，其中平均值作为最后的评分，方差作为不确定性范围； 所述最终得分Si采用百分制，脆弱度得分反映了更容易受到攻击、故障或损坏的程度，对象的脆弱度得分越高，说明对象在该系统中更容易由于各种原因而成为系统中的弱点。

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