本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对...本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。展开更多
文摘本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。