[发明专利]基于层次分析法计算电力CPS系统中节点重要度的方法

说明书

本发明涉及基于层次分析法计算电力CPS系统中节点重要度的方法，针对目标进行分析并通过层次分析法建立递阶层次结构，根据信息网络节点重要度的评价指标数据建立判断矩阵；根据每层的判断矩阵计算出每相邻两层之间的权重，最后得出底层元素与目标之间的权重顺序，由此得出节点的重要度排序。本发明可以解决如何利用多个指标来评价节点重要度的问题，还在一定程度上降低了权重选取的主观性，得出更客观全面的结果。

技术领域

本发明涉及一种计算计算电力CPS系统中信息网络节点重要度的方法，尤其是一种基于层次分析法计算电力CPS系统中信息网络节点重要度的方法，属于纳米技术领域。

背景技术

信息物理系统(CPS,Cyber-Physical Systems)是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C(Computer、Communication、Control)技术的有机融合与深度协作，实现大型工程系统的实时感知、动态控制和信息服务。完成计算、通信与物理系统的一体化设计，可使系统更加可靠、高效、实时协同。电力CPS是将电力系统物理网络与信息网络充分融合，通过计算设备、传感设备、通信设备、物理设备等的相互协同，实现计算、通信、传感、控制和电力系统的无缝集成。

电网CPS中信息系统与电力物理系统的耦合与交互的过程十分复杂，随着复杂网络理论研究不断深入发展，对于信息侧系统中节点的重要度评估开始受到人们的广泛关注。度量节点重要性的方法有许多，常用的方法大多都是针对某一具体问题提出，分别从不同的角度、不同的用途描述了节点在某种特定网络中的重要性，都有着自身的优缺点。比如，基于度中心性的评估方法强调节点与相邻节点的连边数，但在电力CPS信息网络中一个节点在信息流通中所起的作用更为重要，所以具有相同度的节点，在网络中的重要程度未必相同；介数刻画了节点在网络中操纵信息流通的重要程度，与通过节点的最短路径息息相关，但在实际网络中信息多数按照自己的意愿随机流通，并非沿着最短路径流通，因此通过介数对节点的重要性进行评估结果并不准确。接近中心性考虑了节点与其它节点的接近程度，对信息的传递和获取有着十分重要的作用，与其它节点距离越短，接近中心性越高。在集中式网络中，它可以较为准确地发掘中心节点，但对于一些随机网络并不适用。同时，在在实际应用中复杂网络千变万化，难以由某个单一指标来描述节点在网络中的重要性。

发明内容

本发明的目的在于：针对现有技术存在的缺陷，提出一种基于层次分析法计算电力CPS系统中节点重要度的方法，解决无法用单一指标衡量某个节点在电力CPS系统的重要性问题。

为了达到以上目的，本发明提供了一种基于层次分析法计算电力CPS系统中节点重要度的方法，针对目标进行分析并通过层次分析法建立递阶层次结构，根据信息网络节点重要度的评价指标数据建立判断矩阵；根据每层的判断矩阵计算出每相邻两层之间的权重，最后得出底层元素与目标之间的权重顺序，具体步骤如下：

步骤1、针对信息网络中节点重要度这一多目标决策问题进行分析，选出计算重要度的三个常用指标，包括度中心性、介数中心性及接近中心性；并利用层次分析法建立递阶层次结构；

步骤2、根据度中心性(DC)、介数中心性(BC)、接近中心性(CC)这三个计算节点重要度的指标的定义，计算出网络连通图中各个节点的DC、BC、CC值；

步骤3、对各指标之间进行两两对比之后，按九级比例标度排定各评价指标的相对优劣顺序，依次构造出评价指标的判断矩阵；

步骤4、对步骤3中的判断矩阵进行一致性检验；

步骤5、利用特征向量法求取每一层对上一层支配元素的权重值；

步骤6、将已得到的权重值进行合成，得到最底层元素对目标的综合权重值，即得到节点的重要度排序