一种电力通信网脆弱性评估及路由优化方法

摘要

本发明涉及一种电力通信网脆弱性评估及路由优化方法，属于电力通信技术领域。本发明对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络；根据影响节点和边脆弱性的拓扑脆弱性因素、业务脆弱性因素以及设备脆弱性因素建立节点和边的脆弱性评估模型，并根据所述脆弱性评估模型对电力通信网的脆弱性进行评估。本发明将影响节点和边脆弱性的因素总结为拓扑脆弱性，业务脆弱性以及设备脆弱性三种因素，并根据三者关系得到综合脆弱性指标，能够全面表现节点和边的脆弱性大小，提高对电力通信网脆弱性评估的准确性。

说明书

技术领域

本发明涉及一种电力通信网脆弱性评估及路由优化方法，属于电力通信技术领域。

背景技术

电力通信网是电力系统不可缺少的重要组成部分，是电网调度自动化、网络运营市场化和管理现代化的基础，是智能电网发展的重要基础设施。电力通信网承载的继电保护、稳定控制、配电自动化等业务电力通信业务，与电力生产密切相关，一旦发生故障将对电网的稳定运行造成威胁，因此开展电力通信网脆弱性相关研究具有重要的意义。

与可靠性等指标的定义角度不同，脆弱性是指存在于一个系统内的弱点或缺陷，系统对一个特定的威胁攻击或危险事件的敏感性，或进行攻击的威胁作用的可能性。而在电力通信网中，脆弱性一般定义为移除节点或边之后，网络性能的下降程度。该指标可以指明网络中的薄弱环节，同时为网络管理和优化提供判别依据。通过建立合理的电力通信网脆弱性评估指标体系，实现对网络中节点和边的脆弱性评估，评估后的网络得到其脆弱点：脆弱性较高的某些节点和边，该节点和边上承载的业务故障风险大，因此依据评估结果进行进一步的业务路由调整与优化具有实际意义。

目前对电力通信网的脆弱性评估主要基于复杂网络理论来进行的，进一步，主流的研究方法分为三种。第一种是基于经典复杂网络理论的电力通信网结构脆弱性评估方法。该方法突破了网络规模的限制，但只能给出网络拓扑本身的结构脆弱性，也尚未考虑电力通信网不同等级的业务对网络的影响；第二种是复杂网络理论与传统可靠性计算相结合的方法，但仍没有区分承载业务的等级；第三种是业务影响与复杂网络理论相结合的脆弱性评估方法，并没有给出合理的优化方法。在脆弱性优化方面，目前有高度数节点保护策略和低度数节点加边策略来降低网络脆弱性，但这两种策略需要对现有网络的结构进行升级，会带来额外的人工和资本投入；还有基于信息熵的业务路由优化方法，但算法相对简单，未考虑脆弱性的动态更新过程。现有电力通信网中路由配置方法主要有以下四种。

技术方案1：专利公开号为CN105306364A的《基于业务重要度的电力通信业务路由分配方法》专利，公开了一种基于业务重要度的电力通信业务路由分配方法。首先，对电力通信路由网络进行网络简化，设置源节点和目标节点，根据不同电路传输路径寻找K条路径，对每条路径设置对应的重要度，其中K≥1；然后根据电力通信路由网络可靠性分析模型得到逻辑映射矩阵G，以及阈值TH，并根据逻辑映射矩阵G和阈值TH，寻找完备集合CS和寻找联系集合TS；最后，利用业务节点风险度代替节点可靠性，同时利用业务路径风险度代替边可靠性，最终计算可靠性数值，从而获取电力通信路由网络最佳路径。该方案基于业务重要度合理规划业务路由，将系统集中风险变为分散风险，对业务过度集中导致的风险防控具有重要意义，但该方法没有考虑节点设备和链路的权重。

技术方案2：专利公开号为CN104468355A的《一种基于电力通信交互影响的电力系统脆弱性的检测方法》专利，公开了一种基于电力通信交互影响的电力系统脆弱性的检测方法，该检测方法包括以下步骤：步骤10)：建立电力-通信复合系统关联矩阵；步骤20)：测算电力系统脆弱性，得到电力网络节点脆弱性指标和电力网络支路脆弱性指标；步骤30)：测算通信业务脆弱性，包括通信网络节点脆弱性指标和通信网络支路脆弱性指标；步骤40)：计算电力通信信息交互通道脆弱性；步骤50)：将步骤20)、步骤30)和步骤40)得到的脆弱性指标代入电力-通信复合系统关联矩阵，得到电力-通信复合系统脆弱性矩阵，并针对复合系统脆弱性数值进行从大到小的排序。该检测方法可以结合通信系统对电力系统的影响因素，更准确的检测电力系统的脆弱性，但是该方法在通信网络的脆弱性评估并不是很全面。

技术方案3：专利公开号为CN101667972的《电力通信网络业务路由方法及设备》专利，公开了一种电力通信网络业务路由方法及装置，所述方法包括：A.根据网络优化目标生成目标优化函数；B.确定业务的起始节点，并将其作为当前节点；C.利用蚁群算法计算与当前节点相连的各条链路的转移概率，所述转移概率是根据当前各条链路上的信息素计算得到的；D.依据所述转移概率选择下一跳节点；E.判断选择的下一跳节点是否为所述业务的目的节点；如果是，则将选择的下一跳节点作为当前节点，并根据所述目标优化函数确定当前各条链路上的信息素，然后重复执行步骤C至步骤E；否则，根据业务的起始节点、以及选择的所有下一跳节点生成对应所述业务的路由，该方案可以保证电力通信网络中多业务路由的性能最优，但是未考虑电力通信网业务的时延特征，对于业务风险的考虑也不够完备。

技术方案4：专利公开号为CN103873363A的《一种电力光纤通信网业务的双路由配置方法》，公开了一种电力光纤通信网业务的双路由配置方法。该方法包括：依据实际工程，建立合理有效的电力光纤通信网业务传输模型；将业务按照重要度进行排序，并通过改进Bhandari算法，配置两条完全不相交的路由。新算法根据实际情况处理双边网络图，且允许设定每条光缆的最大承载业务量。该方案能够满足所有应当配置两条完全分离路径的电力业务的需求，保证在断缆等故障情况下业务仍然安全可靠；但是忽略了电力通信业务的时延特征，对于业务风险的考虑也不够完备。

发明内容

本发明的目的是提供一种电力通信网脆弱性评估方法，以解决目前对电力通信脆弱性评估不够准确的问题；同时，本发明还提供了一种电力通信网路由优化方法，解决目前电力通信网脆弱性不均衡的问题。

本发明为解决上述技术问题而提供一种电力通信网脆弱性评估方法，该评估方法包括以下步骤：

1)对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络G＝(V,E)，其中V＝{v₁,v₂,…,v_N}表示网络的节点集，E＝{e_ij}表示网络的边集；

2)根据影响节点和边脆弱性的拓扑脆弱性因素，业务脆弱性因素以及设备脆弱性因素建立节点和边的脆弱性评估模型，并根据所述脆弱性评估模型对电力通信网的脆弱性进行评估，

NV(v_i)＝(B(v_i)+NI(v_i))×NP(v_i)

EV(e_ij)＝(B(e_ij)+EI(e_ij))×EP(e_ij)

其中，NV(v_i)为节点的综合脆弱性，EV(e_ij)为边的综合脆弱性；B(v_i)为节点的拓扑脆弱性，B(e_ij)为边的拓扑脆弱性；NP(v_i)为节点的业务脆弱性，EP(e_ij)为边的业务脆弱性；NI(v_i)为节点的设备脆弱性，EI(e_ij)为边的设备脆弱性。

进一步地，所述的节点的拓扑脆弱性B(v_i)为经过该节点的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例；边的拓扑脆弱性B(e_ij)为经过该链路的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例。

进一步地，所述节点的业务脆弱性NP(v_i)和边的业务脆弱性EP(e_ij)分别为:

其中k为业务类型，Q为业务的种类，k的取值为从1到Q；n_k(v_i)为节点v_i上业务类型为k的业务数量；n_k(e_ij)为边e_ij承载的业务类型为k的业务数量；C_k为业务类型为k的业务重要度。

进一步地，所述节点的设备脆弱性NI(v_i)采用节点重要度来表示，所述边的设备脆弱性EI(e_ij)采用链路重要度来表示。

进一步地，所述步骤1)中建立的有权无向网络中每条边的权重由该条链路上的传输时延决定，时延包括设备时延和传输时延。

本发明还提供了一种电力通信网路由优化方法，该优化方法包括以下步骤：

1)对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络G＝(V,E)，其中V＝{v₁,v₂,…,v_N}表示网络的节点集，E＝{e_ij}表示网络的边集；

2)根据影响节点和边脆弱性的拓扑脆弱性因素，业务脆弱性因素以及设备脆弱性因素建立节点和边的脆弱性评估模型，

NV(v_i)＝(B(v_i)+NI(v_i))×NP(v_i)

EV(e_ij)＝(B(e_ij)+EI(e_ij))×EP(e_ij)

其中，NV(v_i)为节点的综合脆弱性，EV(e_ij)为边的综合脆弱性；B(v_i)为节点的拓扑脆弱性，B(e_ij)为边的拓扑脆弱性；NP(v_i)为节点的业务脆弱性，EP(e_ij)为边的业务脆弱性；NI(v_i)为节点的设备脆弱性，EI(e_ij)为边的设备脆弱性；

3)根据步骤2)中所建立的评估模型，以将全网脆弱性最大的边的脆弱性值降到最低为优化目标对路由进行优化。

进一步地，所述步骤3)包括以下过程：

A.根据根据步骤2)中所建立的评估模型建立脆弱性权值矩阵VM＝{m_ij}，其中m_ij＝EV(e_ij)+NV(v_j)，并建立最大边脆弱性值数组Vmax＝{vm_x}，其中vm₁为优化前的初始最大脆弱性值；

B.选择最大EV对应的边e_ab，令m_ab＝m_ba＝∞，并将e_ab对应的边在拓扑中删除；

C.将业务路径经过边e_ab的业务存储进待规划业务集合B＝{B_y}，从B中随机选取一个业务B₁，提取业务B₁的起点start和终点end；

D.以累计脆弱性最小为优化目标，对业务B₁进行路由调整，依据脆弱性权值矩阵VM得到B₁新路由；

E.重新计算全网节点和边的脆弱性NV′与EV′，并将EV′的最大值存进vm_x；

F.比较vm_x的变化，若vm_x≤vm_x-1，则说明该次业务路由优化成功，全网最大边脆弱性下降，并重复步骤A至步骤F，更改脆弱性权值矩阵VM，选择脆弱性最大的边以及该边上的一条业务完成重选路；若vm_x＞vm_x-1，说明该次业务路由优化失败，该优化路径不采纳，路由优化终止。

进一步地，所述节点的业务脆弱性NP(v_i)和边的业务脆弱性EP(e_ij)分别为:

其中k为业务类型，Q为业务的种类，k的取值为从1到Q；n_k(v_i)为节点v_i上业务类型为k的业务数量；n_k(e_ij)为边e_ij承载的业务类型为k的业务数量；C_k为业务类型为k的业务重要度。

进一步地，网络初始时采用基于时延权重的Floyd最短路径选路方法来完成路由配置。

进一步地，所述的节点的拓扑脆弱性B(v_i)为经过该节点的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例；边的拓扑脆弱性B(e_ij)为经过该链路的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例。

本发明的有益效果是:本发明对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络；根据影响节点和边脆弱性的拓扑脆弱性因素、业务脆弱性因素以及设备脆弱性因素建立节点和边的脆弱性评估模型，并根据所述脆弱性评估模型对电力通信网的脆弱性进行评估。本发明将影响节点和边脆弱性的因素总结为拓扑脆弱性，业务脆弱性以及设备脆弱性三种因素，并根据三者关系得到综合脆弱性指标，能够全面表现节点和边的脆弱性大小，提高对电力通信网脆弱性评估的准确性。

此外本发明还针对脆弱性分布不均衡的特点，提出了基于Min-Max原则的动态的业务路由优化方法，该方法采用上述节点和边的脆弱性评估模型得到节点和边的脆弱性值，并以得到的节点和边的脆弱性值作为业务路由优化的依据，将全网最大边脆弱性值降到最低，使网络脆弱性也达到均衡，增强了网络的健壮性。

附图说明

图1是本发明实施例中电力通信网的网络拓扑图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。

本发明电力通信网脆弱性评估方法的实施例

本发明在脆弱性评估方面，分析了拓扑，业务，设备重要度三种影响因素，并结合这些因素提出了一个综合脆弱性指标来评价网络中节点和边的脆弱性，之后选择不同的攻击模型对指标的合理性进行评估。该方法的具体步骤如下。

1.对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络。

本发明使用复杂网络理论对电力通信网的网络拓扑进行建模，将电力通信网定义成为一个有权无向网络，该网络中的节点设备不考虑配线架等无源设备。每条边的权重由该条链路上的传输时延决定，时延包括设备时延和传输时延。因此，电力通信网可以用含有N个节点，M条边的无向有权网络G＝(V,E)表示，其中V＝{v₁,v₂,…,v_N}表示网络的节点集，E＝{e_ij}表示网络的边集。为电力通信网的邻接矩阵，若节点i和节点j之间存在光缆连接，则a_ij＝1，否则a_ij＝0。权重矩阵的元素w_ij表示边e_ij的时延权重。

2.根据影响节点和边脆弱性的拓扑脆弱性因素，业务脆弱性因素以及设备脆弱性因素建立节点和边的脆弱性评估模型，并根据所述脆弱性评估模型对电力通信网的脆弱性进行评估。

与电网的建模不同，电力通信网因其承载的业务种类，数量，重要度的不同，导致评估网络的脆弱性时，必须考虑网络承载的业务对网络的影响，对业务建模如下：定义业务集合为S＝{s_k}，单个业务类s_k有四种属性(start，end，route，C_k)，它们分别代表起点，终点，业务的传输路径，业务重要度。

1)拓扑脆弱性因素

复杂网络理论定义了很多参量用于描述网络拓扑特征，其中一些参量与网络脆弱性关系密切。节点v_i的介数B(v_i)定义为经过该节点的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例，边e_ij的介数B(e_ij)是经过该链路的最短路径在网络中所有最短路径中所占的比例。介数指标可以衡量节点和边在网络中的重要程度，因此本文使用介数来反映节点和边的拓扑脆弱性。

2)业务脆弱性因素

对实际电力通信网进行脆弱性分析时，必须考虑业务带来的影响。使用节点压力(Node Pressure，NP)和通道压力(Edge Pressure，EP)来表示节点和边的业务脆弱性。其中，节点压力是指电力通信网中某一节点所承载的业务数量和重要度的综合体现。压力指数越大的节点，其故障对电网运行的潜在影响和威胁越大，其业务脆弱性越高。用节点压力指数NP(v_i)来表示节点v_i压力大小。其中NP(v_i)表示为：

其中k为业务类型，Q为业务的种类，k的取值为从1到Q；n_k(v_i)为节点v_i上业务类型为k的业务数量；C_k为业务类型为k的业务重要度。

通道压力是指电力通信网中某一通道断面(例如复用段或光缆段)所承载的业务数量和重要度的综合体现。某一通道压力指数越大，表明该通道故障对电网运行的潜在影响和威胁越大，其业务脆弱性越高。EP(e_ij)为边e_ij的通道压力指数，其表达式如下所示：

其中，n_k(e_ij)为边e_ij承载的业务类型为k的业务数量；C_k为业务类型为k的业务重要度。

3)设备脆弱性因素

不同级别的节点和链路其重要度不同，如变电站类节点的重要度随站点电压级别变化，调度中心类节点与数据、容灾中心类节点其重要度随级别的增大而增大等等。攻击的节点或链路的重要度越大，对网络性能的影响程度越大，因此使用节点重要度(NodeImportance,NI)和链路重要度(Link Importance,LI)来表示设备脆弱性因素。

4)综合脆弱性指标

综合以上三种脆弱性因素，得到节点和边的综合脆弱性指标，即节点和边脆弱性评估模型。定义节点脆弱性(Node Vulnerability，NV)和边脆弱性(Edge Vulnerability，EV)，所建模型如下

NV(v_i)＝(B(v_i)+NI(v_i))×NP(v_i)(3)

EV(e_ij)＝(B(e_ij)+EI(e_ij))×EP(e_ij)(4)

其中，NV(v_i)为节点的综合脆弱性，EV(e_ij)为边的综合脆弱性；B(v_i)为节点的拓扑脆弱性，B(e_ij)为边的拓扑脆弱性；NP(v_i)为节点的业务脆弱性，EP(e_ij)为边的业务脆弱性；NI(v_i)为节点的设备脆弱性，EI(e_ij)为边的设备脆弱性。

以上表达式的定义综合了节点或边被攻击的概率以及被攻击后的影响。在选择攻击目标时，往往会选择在拓扑上具有关键位置且重要度大的节点和边进行攻击，而攻击完成后对网络造成的影响主要为该节点或边上的业务中断带来的影响。因此，以节点为例，由式(3)可知，当节点的介数与重要度之和较大，同时节点压力较小时，NV值较小，说明该节点被攻击的概率大，但攻击后中断的业务很少或中断的业务重要度很小，即中断损失较小，脆弱性较小；当节点介数与重要度之和较小，同时NP较大时，该节点的NV值较小，说明该节点虽然被攻击后损失较大，但攻击概率较低，脆弱性不高；当B(v_i)和NV(v_i)之和与NP同时较大时，NV值较大，此时节点不仅被攻击概率大，攻击后损失也较大，脆弱性高；当B(v_i)和NV(v_i)之和与NP同时较小时，NV值较小，此时节点被攻击概率小，攻击后损失也较小，脆弱性低。

本发明电力通信网路由优化方法的实施例

针对脆弱性分布不均衡的特点，本发明提出了基于Min-Max原则的动态的业务路由优化方法，该方法基于上述实施例中所建立的电力通信网脆弱性评估模型，以将全网脆弱性最大的边的脆弱性值降到最低为优化目标对路由进行优化。具体的实现步骤如下：

步骤1：建立脆弱性权值矩阵VM＝{m_ij}，其中m_ij＝EV(e_ij)+NV(v_j)，即为边e_ij与节点v_j的脆弱性值之和；建立最大边脆弱性值数组Vmax＝{vm_x}，用来存储每次路由优化后边最大脆弱性值的变化，其中vm₁为优化前的初始最大脆弱性值；

步骤2：每完成一次业务路由优化并更新网络脆弱性后，选择最大EV对应的边e_ab，令m_ab＝m_ba＝∞，即将e_ab对应的边在拓扑中删除，以便进行新路由规划；

步骤3：将业务路径经过边e_ab的业务存储进待规划业务集合B＝{B_y}，从B中按顺序选取一个业务B₁，提取业务B₁的起点start和终点end；

步骤4：以累计脆弱性最小为优化目标，对业务B₁进行路由调整，使用Floyd算法，依据脆弱性权值矩阵VM进行路由选择，得到B₁新路由；

步骤5：重新计算全网节点和边的脆弱性NV′与EV′，并将EV′的最大值存进vm_x；

步骤6：比较vm_x的变化，若vm_x≤vm_x-1，则说明该次业务路由优化成功，全网最大边脆弱性下降，并重复步骤一至步骤六，更改脆弱性权值矩阵VM，选择脆弱性最大的边以及该边上的一条业务完成重选路；若vm_x＞vm_x-1，说明该次业务路由优化失败，该优化路径不采纳，算法终止。

为了验证本发明的有效性，在接近现实网络的拓扑下进行了仿真。仿真实例使用某省公司电力通信骨干传输网的一部分。拓扑图G图1所示，该网节点数N＝17，边数M＝25。由仿真拓扑图1可知，网络中的节点和边有不同的级别，不同级别的重要度不同，根据目前电力网络的实际情况，500KV节点和边的重要度分别是2.22和1.25，220KV节点和边的重要度分别为1.86和0.8。

仿真中采用的业务集合S＝{s_k}中包含10条业务，已知业务的起止点和业务重要度，由起止点及各边的传输时延，由Floyd算法以最小业务传输时延为优化目标得到初始路由，业务情况如表1所示。

表1

业务序号起止点业务重要度初始路由s₁1—49.7931—3—4s₂1—65.5151—7—6s₃3—77.9703—6—7s₄2—69.7932—7—6s₅2—57.9702—7—6—5s₆3—55.5153—4—5s₇3—19.7933—1s₈4—65.5154—5—6s₉4—77.9704—5—6—7s₁₀5—79.7935—6—7

由实施例中的脆弱性评估模型，计算节点和边的介数，压力等指标，得到节点和边的脆弱性如表2和表3所示。

表2

节点序号1234567NV55.724239.433876.567265.291571.8804114.4007102.8297

表3

边序号1-21-31-72-32-7EV026.34785.4624017.5938边序号3-43-64-55-66-7EV22.05087.135018.819033.926457.8796

从中可以看到边1-2和边2-3的脆弱性值为0，这是因为仿真网络尺寸过小，业务分布不够均匀，导致10条业务的初始路由并没有经过这两条边，通道压力为零，最终导致脆弱性为零，但在实际网络中不存在这种情况。得到节点和边的脆弱性值后，开始进行路由的优化。由表3中边的EV值可知，节点6与节点7之间的边脆弱性最大，因此首先对该边上承载的业务进行路由规划，步骤如下所示：

1)优化前边最大脆弱性为边6-7，max(EV)为57.8796；

2)经过边6-7的业务集合为{s₂，s₃，s₄，s₅，s₉，s₁₀}，选取业务2进行以累计脆弱性最小为优化目标的路由重规划，得到新路由为1-3-6，更新全网脆弱性值，更新完成后得到脆弱性最大边仍为边6-7，max(EV)＝51.3667，比本次优化前降低，算法继续；

3)对业务s₃进行路由重规划，得到新路由为3-2-7，更新全网脆弱性值，更新完成后得到脆弱性最大边仍为边6-7，max(EV)＝36.81，比本次优化前降低，算法继续；

4)对业务s₄进行路由重规划，得到新路由为2-3-6，更新全网脆弱性值，更新完成后得到脆弱性最大边变为边1-3，max(EV)＝33.7668，比本次优化前降低，算法继续；

5)经过边1-3的业务集合为{s₁，s₂，s₇}，选择业务s₁进行路由重规划，得到新路由为1-2-3-4，更新全网脆弱性值，更新完成后得到脆弱性最大边变为节点2与节点3之间的边，max(EV)＝37.0694，比本次优化前升高，算法结束；

至此，完成了基于脆弱性均衡的路由优化，全网脆弱性达到均衡目标。

本发明使用节点和边的脆弱性值作为业务路由优化的依据，路由优化的结果可以使边的最大脆弱性值最小，同时网络脆弱性更加均衡，增强了网络的健壮性。