[发明专利]基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配方法

说明书

本发明提供一种基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配方法，涉及复杂网络级联故障技术领域，本发明提供的基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配方法，当故障节点进行负荷分配时考虑到接收节点的剩余容量的大小，避免节点接收额外负荷后出现满载和超负荷引起故障的传播。考虑到负荷传播过程中的能耗问题，分析了路径长度对负荷分配的影响。并通过模型网络的仿真，分析了容忍参数、负荷分配参数，路径长度对负荷分配效果的影响，结果表明通过调节路径可调参数可使网络达到期望的效果，有效防止级联故障的传播。

技术领域

本发明涉及复杂网络级联故障技术领域，尤其涉及一种基于节点最大剩余容量的改进负荷再分配方法。

背景技术

随着科学技术的进步和发展，现代社会已然是一个复杂的网络化的社会，人类的生产生活的大系统里已经离不开网络，时时刻刻都在接触各式各样的网络，如电力网、互联网、交通网、信息网、以及人们所处的人际关系网等。这些网络是由相互作用的个体组成的有机整体。用节点表示系统的各个组成部分，边表示各个组成部分之间的相互作用，这种描述方式是一种对复杂系统的高度抽象称为复杂网络描述。复杂网络中当一个节点受到扰动出现故障或受到攻击时，有可能会使整个网络发生故障，甚至是导致整个网络崩溃。网络中出现的这种故障称作是复杂网络的级联故障，有时也被称为“雪崩效应”。这种现象在现实网络中非常常见，例如发生在美国、加拿大、意大利、印度、中国等国家的数次大规模停电，其中最为典型的就是2003年8月的北美大停电事件，由最初某市的三条高压线路过载而烧断，最后竟导致整个北美地区的电网崩溃造成几百亿美元的损失。同时，还包括互联网的崩溃以及一些大城市频繁发生的交通堵塞等现象，都是由于网络中的节点出现故障或遭受攻击导致网络出现大规模的级联故障。因此，近几年来对于复杂网络的级联故障的研究受国内外学者的广泛关注。

目前关于如何减小级联故障对网络造成的影响，前人主要是基于复杂网络级联故障模型和负荷分配方法两个方面进行考量的。关于级联故障模型，前人主要提出了以下几种：负荷-容量模型、二值影响模型、OPA模型、沙堆模型、CASCADE模型、耦合映像格子模型等。其中，负荷容量模型的应用范围较为广泛，这类模型通常赋予网络中每个节点(或边)一定的初始负荷和容量，另外，在不同的网络模型中节点负荷所代表的实际意义也是不同的。例如在电力网络中，节点携带的负荷为实际的电荷量；在通信网络中，节点的负荷主要为通过某一节点的信息量。因此，针对不同网络节点所代表的实际意义，对于节点负荷定义的方式主要有两种，一种方式是基于网络节点的介数,另外一种方式是基于节点的度值，因为节点的介数和度值能够反映节点在网络中的重要程度，而且这两种定义方式较为符合实际网络的特征，若网络中度值或介数较大的节点遭到破坏会对网络的结构产生重大的影响。