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基于社团重叠的电力通讯互赖网络模型及鲁棒性分析

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简介:
本研究构建了一种基于社团结构重叠特性的电力通信互联网络模型,并深入探讨了该系统的鲁棒性特征。通过理论分析和实验验证,揭示了在复杂网络环境下电力通信系统抵御故障的能力及其优化策略。 为了更好地揭示电力通信网络系统的特性,本段落基于社团重叠理论与相依网络模型提出了一种更符合实际的建模方法。通过分析实际通信网的结构特点,并利用点边图转换以及马尔科夫聚类算法对电力网进行社团划分,进而确定了社团重叠节点。依据这些社团重叠节点和相依网络模型建立通信网模型,构建了电力通信相依网络系统的层级拓扑结构与耦合关系。 本段落以IEEE标准算例为基础搭建相应的电力通信网络,并基于信息攻击建立了失效模型。通过分析节点损失比例、负荷损失比例以及网络相对效率等指标,对系统抗毁性进行了研究。结果表明:随着攻击方式的改进,对系统的破坏程度增加;同时,扩大网络规模能够显著提高其对抗随机攻击的能力;与传统建模方法相比,本段落提出的模型能更准确地反映实际电力通信网的抗毁能力。

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    本研究构建了一种基于社团结构重叠特性的电力通信互联网络模型,并深入探讨了该系统的鲁棒性特征。通过理论分析和实验验证,揭示了在复杂网络环境下电力通信系统抵御故障的能力及其优化策略。 为了更好地揭示电力通信网络系统的特性,本段落基于社团重叠理论与相依网络模型提出了一种更符合实际的建模方法。通过分析实际通信网的结构特点,并利用点边图转换以及马尔科夫聚类算法对电力网进行社团划分,进而确定了社团重叠节点。依据这些社团重叠节点和相依网络模型建立通信网模型,构建了电力通信相依网络系统的层级拓扑结构与耦合关系。 本段落以IEEE标准算例为基础搭建相应的电力通信网络,并基于信息攻击建立了失效模型。通过分析节点损失比例、负荷损失比例以及网络相对效率等指标,对系统抗毁性进行了研究。结果表明:随着攻击方式的改进,对系统的破坏程度增加;同时,扩大网络规模能够显著提高其对抗随机攻击的能力;与传统建模方法相比,本段落提出的模型能更准确地反映实际电力通信网的抗毁能力。
  • 微生物:评估
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  • R语言代码-复杂自然连度)
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    本文章探讨了利用R语言进行复杂网络鲁棒性分析的方法,特别关注于自然连通度这一关键指标。通过深入研究,为理解和评估网络结构稳定性提供了新的视角和工具。 导入相关系数矩阵或0-1矩阵,随机移除节点以计算网络的自然连通度,并绘制拟合曲线。
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