一种基于分区模块的主网图模生成方法与流程
本发明涉及网络管理和优化，具体为一种基于分区模块的主网图模生成方法。
背景技术：
1、随着现代社会的不断发展，电力系统、通信网络和交通网络等大规模复杂网络在社会和经济中的作用日益重要。这些网络不仅规模庞大，而且结构复杂，节点和边之间的关系错综复杂。在这种背景下，如何有效管理和优化这些网络成为一个亟待解决的问题。传统的网络管理方法在面对大规模复杂网络时往往力不从心，无法满足实时性和高效性的要求。
2、在电力系统中，主网图模型是电力系统运行分析、规划和控制的重要工具。传统的主网图模型生成方法通常基于全局网络数据，计算量大且处理复杂，难以适应电力系统的动态变化。而通信网络和交通网络也面临类似的问题，需要一种能够高效处理和实时更新的网络管理方法。
3、近年来，图神经网络(graph neural networks,gnn)和图卷积网络(graphconvolutional networks,gcn)等深度学习技术在处理复杂网络数据方面展现了巨大潜力。这些技术通过对节点和边的数据进行深度学习，能够有效捕捉网络的结构特征，并应用于网络分区和优化。然而，如何将这些技术应用于实际的网络管理和优化中，并实现高效的网络分区和主网图模型生成，仍然需要进一步的研究和探索。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于分区模块的主网图模生成方法，结合图神经网络和图卷积网络技术，旨在解决大规模复杂网络的管理和优化问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种基于分区模块的主网图模生成方法，包括以下步骤：
3、收集网络中的节点和边数据；
4、基于图神经网络，利用节点和边的数据提取网络特征；
5、利用图卷积网络对提取的特征进行处理，获取每个节点的特征表示；
6、设计并优化一个目标函数，该目标函数旨在最大化网络分区的模块度q，其中q定义为：
7、
8、其中，aij表示节点i和节点j之间的边的权重，ki和kj分别表示节点i和节点j的度，m为网络中的总边数，δ(ci,cj)是一个指示函数，用于判断节点i和j是否属于同一分区；
9、根据优化后的目标函数对网络进行分区，生成主网图模型。
10、优选的，所述节点和边的特征包括节点的类型、位置、负荷量和边的类型、长度、电阻。
11、优选的，所述基于图神经网络，利用节点和边的数据提取网络特征的步骤包括：
12、使用节点的类型、位置和负荷量作为节点的基本特征；
13、使用边的类型、长度和电阻作为边的基本特征；
14、利用节点和边的基本特征构建特征向量；
15、应用归一化处理，将所有特征向量标准化到同一尺度，以消除不同特征间的量纲影响；
16、结合邻接矩阵和特征向量，构建图神经网络的输入数据。
17、优选的，所述利用图卷积网络对提取的特征进行处理，获取每个节点的特征表示的步骤包括：
18、初始化图卷积网络，设定网络的层数及每层的参数，包括权重矩阵w(k)；
19、构建加权邻接矩阵通过在原始邻接矩阵a的基础上添加单位矩阵i，即
20、计算度矩阵并求其元素的逆平方根，用于归一化邻接矩阵；
21、应用图卷积层公式，迭代更新每个节点的特征表示，其中第k+1层的特征表示h(k+1)通过以下公式计算：
22、
23、在每次迭代后应用非线性激活函数σ，以增强模型的非线性表达能力；
24、经过预定层数的迭代后，得到节点的最终特征表示，用于后续的网络分区。
25、优选的，所述根据优化后的目标函数对网络进行分区，生成主网图模型的步骤包括：
26、使用最终节点特征表示通过聚类算法对网络节点进行分区，以最大化网络分区的模块度；
27、根据分区结果，生成主网图模型。
28、优选的，所述方法还包括：根据网络的实时变化动态调整分区，并更新主网图模型。
29、优选的，所述根据网络的实时变化动态调整分区，并更新主网图模型的步骤包括：
30、实时监控网络状态，包括节点和边的增加或删除情况；
31、识别受网络状态变化影响的节点和边，并仅对这些部分的特征表示进行更新，而非整个网络；
32、应用增量式图卷积网络模型，仅更新受影响区域的节点特征表示；
33、根据实时更新的节点特征重新计算模块度q，并调整分区以最大化模块度；
34、更新主网图模型以反映最新的网络结构和分区状态。
35、本发明还提供一种基于分区模块的主网图模生成装置，包括：
36、数据收集模块，用于收集网络中的节点和边数据；
37、特征提取模块，配置为基于图神经网络执行特征提取；
38、处理模块，配置为运行图卷积网络以处理提取的特征；
39、优化模块，配置为优化目标函数以最大化网络分区的模块度；
40、分区模块，用于根据优化后的目标函数执行网络分区；
41、动态调整模块，用于根据网络的实时变化动态调整分区并更新主网图模型。
42、本发明还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的方法。
43、本发明还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述的方法。
44、本发明提供了一种基于分区模块的主网图模生成方法。具备以下有益效果：
45、1、本发明通过将大规模复杂网络划分为多个管理容易的模块，减轻了网络管理的复杂性，提升了运维效率。同时有效的网络分区能够促进资源在网络中的合理配置和优化使用，特别是在资源受限的环境下。并且模块化的网络设计使得网络扩展更加容易，可以根据实际需求对特定模块进行升级或改进，而不影响整体网络的稳定性。
46、2、本发明提供了一种高效、可扩展且安全的网络分区和图模型生成方法，适用于各种大规模网络系统。通过图处理技术，本发明不仅提高了网络的管理效率和性能，还增强了网络的安全性和可靠性，对于网络运营商和服务提供商来说具有重要的实用价值和商业潜力。
技术特征：
1.一种基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，所述节点和边的特征包括节点的类型、位置、负荷量和边的类型、长度、电阻。
3.根据权利要求1所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，所述基于图神经网络，利用节点和边的数据提取网络特征的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，所述利用图卷积网络对提取的特征进行处理，获取每个节点的特征表示的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，所述根据优化后的目标函数对网络进行分区，生成主网图模型的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，还包括：根据网络的实时变化动态调整分区，并更新主网图模型。
7.根据权利要求6所述的基于分区模块的主网图模生成方法，其特征在于，所述根据网络的实时变化动态调整分区，并更新主网图模型的步骤包括：
8.一种基于分区模块的主网图模生成装置，实施如权利要求1-7任一项所述的方法，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
技术总结
本申请涉及网络管理和优化领域，公开了一种基于分区模块的主网图模生成方法，包括以下步骤：S1、收集网络中的节点和边数据；S2、基于图神经网络，利用节点和边的数据提取网络特征；S3、利用图卷积网络对提取的特征进行处理，获取每个节点的特征表示；S4、设计并优化一个目标函数，该目标函数旨在最大化网络分区的模块度；S5、根据优化后的目标函数对网络进行分区，生成主网图模型。本发明提供了一种高效、可扩展且安全的网络分区和图模型生成方法，适用于各种大规模网络系统。通过图处理技术，本发明不仅提高了网络的管理效率和性能，还增强了网络的安全性和可靠性，对于网络运营商和服务提供商来说具有重要的实用价值和商业潜力。
技术研发人员：吴茵,邓秋荃,李秋文,伍广正,顾广锋,吕仁周,班嘉佚,梁振成,李海勇,罗阳
受保护的技术使用者：广西电网有限责任公司
技术研发日：
技术公布日：2024/9/23