本申请涉及电力系统应用，具体涉及一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法及系统。
背景技术：
1、电力cps（cyber-physical systems，信息物理系统）是指将物理组件于计算资源以及通信网络紧密结合在一起的系统，其改变了传统电网的规划以及控制方式，将物理系统与信息系统高度融合，将传统能源系统与新能源融为一体，具有安全、高效、精准的自治和协作优势；而电力cps脆弱性评估方法能够有效监测电力系统中可能存在的安全漏洞与风险，为提前采取预防措施，提高系统安全性提供重要保障。
2、基于图论的电力cps脆弱性评估方法能够更直观的表征电力网络的结构，方便分析电力网络的稳定性与故障风险，但现有技术中，采用图论的方式对电力cps脆弱性进行评估时，缺乏对电力系统故障恢复响应的分析，难以充分考虑电力系统的级联故障状况，导致无法精确评估电力cps脆弱性，可能引起电力系统安全性受损等风险。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本申请提供一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，以解决现有的问题。
2、本申请的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法采用如下技术方案：
3、第一方面，本申请一个实施例提供了一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，该方法包括以下步骤：
4、构建电力cps网络的无权网络拓扑模型，获取电力cps网络的各节点、节点之间的连边、各节点的负载电压数据；
5、基于突变点与非突变点的负载电压数据之间的差异、突变点之间的负载电压数据的差异，获取电力cps网络的各节点的负载异常性；基于突变点与相邻突变点之间的时间间隔、突变点的突变概率，获取电力cps网络的各节点的电压恢复响应性；将负载异常性和电压恢复响应性进行反向融合，获取电力cps网络的各节点的运行鲁棒性；
6、使用重叠社区发现算法获取电力cps网络中各社区和各社区的关联社区；
7、基于负载电压数据的突变情况的时刻获取电力cps网络中各节点的电压突变时刻序列；基于运行鲁棒性、关联社区中的节点的电压突变时刻序列之间的相似度，获取电力cps网络中各社区的级联故障程度；
8、基于社区之间节点的连边的个数，获取电力cps网络中各社区的级联关键性；基于级联故障程度和级联关键性的值的大小获取电力cps网络脆弱因子，基于电力cps网络脆弱因子对电力cps脆弱性进行评估。
9、进一步，所述负载异常性的获取方法为：
10、对于电力cps网络的各节点，将负载电压数据按照时间正序排列获取各节点的负载电压数据序列；
11、使用突变点检测算法获取各节点的负载电压数据序列的突变点和突变点的突变概率；
12、所述负载异常性的计算公式为：；式中，为电力cps网络中第i个节点的负载异常性；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中所有突变点与非突变点之间负载电压的差值绝对值的累加结果；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中所有突变点之间负载电压的差值绝对值的累加结果。
13、进一步，所述电压恢复响应性的计算公式为：；式中，为电力cps网络中第i个节点的电压恢复响应性；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中的突变点总个数；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中第j个突变点与其下一个突变点之间的时间间隔，若第j个突变点为最后一个突变点，为其与上一个突变点之间的时间间隔；为电力cps网络中第i个节点对应负载电压数据序列中第j个突变点的突变概率。
14、进一步，所述运行鲁棒性的获取方法为：
15、对于电力cps网络中的各节点，计算节点的负载异常性与预设调整参数的和值，计算节点的电压恢复响应性与所述和值的比值的归一化值作为电力cps网络中各节点的运行鲁棒性。
16、进一步，所述各社区和各社区的关联社区的获取方法为：
17、将电力cps网络的无权网络拓扑模型作为输入，采用重叠社区发现算法获取电力cps网络的无权网络拓扑模型中的各社区，将重叠的社区互相记为关联社区。
18、进一步，所述电压突变时刻序列的获取方法为：
19、将电力cps网络中各节点的负载电压数据序列中所有突变点所在时刻按照时序顺序组成的序列分别记为各个节点的电压突变时刻序列。
20、进一步，所述级联故障程度的获取方法为：
21、对于电力cps网络中的各社区，获取社区内所有节点的运行鲁棒性的最小值，计算社区中所有节点电压突变时刻序列与其关联社区中所有节点的电压突变时刻序列之间的相似度的累加结果，将所述累加结果与所述最小值的比值作为电力cps网络中各社区的级联故障程度。
22、进一步，所述级联关键性的计算公式为：；式中，为电力cps网络中第p个社区的级联关键性；为电力cps网络中与第p个社区之间存在连边的节点总个数；为电力cps网络中所有与第p个社区之间有连边的节点拥有的最大连边数。
23、进一步，所述获取电力cps网络脆弱因子，基于电力cps网络脆弱因子对电力cps脆弱性进行评估，包括：计算电力cps网络中各社区的级联故障程度与级联关键性的乘积，将所有社区的所述乘积的归一化值的累加结果作为电力cps网络脆弱因子；
24、当电力cps网络脆弱因子大于或等于预设电力cps脆弱阈值时，待评估的电力cps网络区域具备高运行鲁棒性；当实时获取的电力cps网络脆弱因子小于预设电力cps脆弱阈值时，待评估的电力cps网络区域具备脆弱性。
25、第二方面，本申请实施例还提供了一种基于图论的电力cps脆弱性评估系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述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上述任意一项所述方法的步骤。
26、本申请至少具有如下有益效果：
27、本申请通过电力cps网络中节点的负载变化状况与电压恢复特征获得运行鲁棒性，在对电力cps网络节点负载电压突变分析的基础上加入了对电压恢复响应特征的考虑，更精确的反映了各个节点在电力cps网络中的运行鲁棒性；根据电力cps网络中各社区的级联故障特征与级联关键性获得电力cps脆弱因子，并以此作为依据评估电力cps网络脆弱性，综合分析了电力系统的级联故障状况与级联故障影响范围，在电力cps网络各节点之间新建输电线路时也可精确的量化评估电力cps网络的脆弱性状况，为相关人员评估电力cps鲁棒特征提供科学的数据支持，降低了电力系统安全性受损的风险，实现一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法。
1.一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述负载异常性的获取方法为：
3.如权利要求2所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述电压恢复响应性的计算公式为：；式中，为电力cps网络中第i个节点的电压恢复响应性；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中的突变点总个数；为电力cps网络中第i个节点的负载电压数据序列中第j个突变点与其下一个突变点之间的时间间隔，若第j个突变点为最后一个突变点，为其与上一个突变点之间的时间间隔；为电力cps网络中第i个节点对应负载电压数据序列中第j个突变点的突变概率。
4.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述运行鲁棒性的获取方法为：
5.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述各社区和各社区的关联社区的获取方法为：
6.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述电压突变时刻序列的获取方法为：
7.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述级联故障程度的获取方法为：
8.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述级联关键性的计算公式为：；式中，为电力cps网络中第p个社区的级联关键性；为电力cps网络中与第p个社区之间存在连边的节点总个数；为电力cps网络中所有与第p个社区之间有连边的节点拥有的最大连边数。
9.如权利要求1所述的一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法，其特征在于，所述获取电力cps网络脆弱因子，基于电力cps网络脆弱因子对电力cps脆弱性进行评估，包括：计算电力cps网络中各社区的级联故障程度与级联关键性的乘积，将所有社区的所述乘积的归一化值的累加结果作为电力cps网络脆弱因子；
10.一种基于图论的电力cps脆弱性评估系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述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1-9任意一项所述一种基于图论的电力cps脆弱性评估方法的步骤。
