推荐一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法与流程

本站介绍的推荐一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法与流程,看了接下来这篇文章将会告诉你


本发明属于轨道交通
技术领域
,具体涉及一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法。
背景技术
:随着科技的进步,轨道交通运营模式由单制式相对独立运营管理向多制式综合运营管理方向转变。多制式轨道交通系统具有综合性、多维度和协同性等特点,易受自然环境和社会环境的影响,其安全保障显得尤为重要。多制式轨道交通系统由高速铁路、普速铁路、城际铁路、市域铁路以及城市轨道交通子系统构成,能够充分发挥区域性城市群的整体效益,缓解区域交通日益增长的客流压力。随着多制式轨道交通建设的不断发展,定量计算节点重要度从而识别关键节点有助于提高网络性能分析的准确性,保证轨道交通网络的安全运营。目前对关键节点的选取操作较为简单,参考因素过少,缺乏统一的指标体系,导致无法客观全面地对关键节点进行有效识别。同时关键节点由于连接的线路多、客流量大,更容易发生随机故障和蓄意破坏。发生故障之后如果不及时采取恢复措施,系统不会自动恢复到正常的性能,将会造成联级故障、拥堵和网络瘫痪等重大影响。提供关键节点故障后的恢复技术,能够缩短故障影响时间,降低系统的故障损失,为故障后的恢复决策提供技术支持。技术实现要素:本发明的目的是为了解决轨道交通系统关键节点识别和故障恢复的问题,提出了一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法。本发明的技术方案是:一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法包括以下步骤:s1:提取多制式轨道交通系统中各个节点的中心性指标;s2:利用熵权法修正各个节点的中心性指标,得到各个中心性指标的指标熵权;s3:根据各个中心性指标的指标熵权,利用vikor法计算各个节点的重要度,通过阈值判定得到多制式轨道交通系统的关键节点;s4:利用弹性损失三角形,进行关键节点故障情况下的系统弹性分析;s5:根据系统动态弹性理论,选择最优恢复策略完成关键节点的故障恢复。本发明的有益效果是:本发明的方法能精准识别多制式轨道交通系统的关键节点,并基于系统弹性损失三角形和动态弹性理论,提供关键节点故障后的最优恢复技术,降低系统的故障损失,为恢复决策提供理论与技术支持。本发明客观全面地考虑了多制式轨道交通系统关键节点识别的多种因素,设计关键节点重要度计算方法,提高关键节点识别准确性。从全局的角度对关键节点故障后的系统影响进行分析,并提供故障后的最优恢复策略,为多制式轨道交通系统的运营和管理提供安全保障。进一步地,步骤s1包括以下子步骤:s11:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的度中心性cd(i),作为第一个中心性指标,其计算公式为:其中,i表示节点编号,ki表示节点i的度,n表示节点总数,i=1,2,…,n;s12:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的介数中心性cb(i),作为第二个中心性指标,其计算公式为:其中,i、s和t均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,s=1,2,…,n,t=1,2,…,n,表示节点s和节点t之间经过节点i的最短路径数,gst表示节点s和节点t之间的最短路径数;s13:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的紧密度中心性cc(i),作为第三个中心性指标,其计算公式为:其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;s14:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的特征向量中心性ce(i),作为第四个中心性指标,完成各个节点的中心性指标提取,其计算公式为:ece(j)=λce(j)其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,e表示n×n的矩阵,λ表示矩阵e的最大特征向量,aij表示拓扑网络构成的邻接矩阵。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,衡量节点重要性的最常用方法是中心性指标,通常使用单个中心性指标来描述节点的重要性,但是并非每个节点都是等效的,单一中心性指标评价结果无法精准识别节点在操作过程中的重要性。多制式轨道交通网络涉及多线路直通运营和多制式统一管理,提供的服务网络叠加在物理基础结构层上,有必要结合多个中心性指标来评价节点的重要度,增加其衡量节点重要性的准确率。进一步地,步骤s2包括以下子步骤:s21:将各个节点的中心性指标进行排列,得到数据矩阵d,其表示为:其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,n表示节点总数,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m,i=1,2,…,n;s22:对数据矩阵进行归一化处理,得到第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重r′ip,其计算公式为:其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,i和k均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,k=1,2,…,n;rip表示指标值比重归一化前的值;s23:根据指标值比重计算第p个中心性指标的熵值ep,其计算公式为:其中,i表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,r′ip表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重;s24:根据熵值计算第p个中心性指标的熵权wp,其计算公式为:其中,k表示第k个中心性指标,m表示中心性指标个数,k=1,2,…,m,ek表示第k个中心性指标的熵值,ep表示第p个中心性指标的熵值。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,熵权法是一种客观赋权方法,根据各中心性指标的变异程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,再通过熵权对各中心性指标的权重进行修正,得到较为客观的指标。进一步地,步骤s3包括以下子步骤:s31:利用修正后的中心性指标,计算正理想解和负理想解其计算公式分别为:其中,i表示节点编号,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,p表示效益型评价准则集合,p'表示成本型评价准则集合;s32:根据正理想解和负理想解,计算群体效益si和最大个别遗憾ri,其计算公式分别为:其中,表示正理想解,表示负理想解,wp表示第p个中心性指标的熵权,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m;s33:根据群体效益和最大个别遗憾,计算综合指标qi,其计算公式为:s*=minisi,s-=maxisi,r*=miniri,r-=maxiriqi=v(si-s*)/(s--s*)+(1-v)(ri-r*)/(r--r*)其中,i表示节点编号,si表示群体效益,ri表示最大个别遗憾,v表示决策机制系数,s*表示群体效益的最小值,r-表示最大个别遗憾的最大值,s-表示群体效益的最大值,r*表示最大个别遗憾的最小值;s34:将综合指标qi排列得到定性评价指标向量q,其表达式为:q=[q1,…,qn]其中,n表示节点总数;s35:根据定性评价指标向量,通过阈值判定各个节点的重要度,得到多制式轨道交通系统的关键节点。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,vikor法是一种基于“接近理想”聚合函数的多种标准决策方法,主要针对存在冲突标准的情况下对一组备选方案进行排名和选择,并提出一种折衷解决方案。在解决多准则决策问题上,vikor法具有良好的效果。进一步地,步骤s35中,设定重要度阈值,若节点的定性评价指标向量小于阈值,则判定该节点为关键节点;若节点的定性评价指标向量大于阈值,则判定该节点为普通节点。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,根据设定的阈值来判断节点是否为关键节点,其判断方法方便快速。进一步地,步骤s4中,将多制式轨道交通系统的网络效率作为节点连通性的性能指标,进行关键节点故障情况下对网络弹性的影响分析,其网络效率e(t)的计算公式为:其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;利用多制式轨道交通系统的弹性损失三角形计算弹性系统的弹性指标re,其计算公式为:其中,td表示弹性系统受到攻击的时刻,th表示弹性系统受到攻击的时间段,e(t)表示在t时刻的网络效率,e0表示弹性系统未受到攻击时的初始网络效率。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,对于多制式轨道交通系统,选择系统性能指标应尽可能考虑弹性系统的特征,并且易于量化。多制式轨道交通系统涉及多种节点类型和运营模式,规模大且复杂。从系统角度来考虑,节点连通性能够作为统一度量,进行高效网络评价,因此采用节点连通性作为多制式轨道交通系统的性能指标。而网络效率是有效的可量化节点连通性的计算方式。同时,关键节点发生故障将会造成网络弹性的大幅度降低,有必要进行关键节点故障后的网络弹性分析。进一步地,步骤s5包括以下子步骤:s51:根据弹性指标re计算多制式轨道交通系统的动态弹性指标dre,其计算公式为:其中,表示最优恢复策略的弹性,表示最差恢复策略的弹性,g表示关键节点恢复过程中的第g个阶段,tg表示关键节点恢复过程中的第g个阶段时长,n表示恢复阶段数,g=1,2,…,n;s52:采用顺序恢复策略对系统动态弹性指标进行分析,找到最优恢复策略,完成关键节点的故障恢复。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,根据弹性损失三角形理论,能够实现系统弹性的量化。系统的弹性指标实质上是弹性系统网络中被攻击的性能曲线所覆盖的面积与未被攻击的曲线所覆盖的面积在一段时间内的比值。动态弹性指标实质上是最优恢复策略的弹性指标与最差恢复策略的弹性指标之差。进一步地,步骤s52中,顺序恢复策略为:若多制式轨道交通系统的故障关键节点有r个,则弹性系统完全恢复需要r个阶段,可选恢复序列有arr个;每个恢复序列对应一个弹性指标re,根据动态弹性,弹性指标re最大的恢复策略则为最优恢复策略。上述进一步方案的有益效果是:在本发明中,最优恢复策略的选择采用顺序恢复策略,此策略充分考虑各种恢复序列的可能,保证所选恢复策略为最优解。附图说明图1为本发明方法的流程图;图2为弹性损失三角形的示意图;图3为不同恢复序列的动态弹性图;图4为重庆西站故障恢复的动态弹性图;图5为多个车站(包含非关键节点)故障恢复的动态弹性图;图6为多个车站(仅包含关键节点)故障恢复的动态弹性图。具体实施方式下面结合附图对本发明的实施例作进一步的说明。如图1所示,本发明提供了一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,包括以下步骤:s1:提取多制式轨道交通系统中各个节点的中心性指标;s2:利用熵权法修正各个节点的中心性指标,得到各个中心性指标的指标熵权;s3:根据各个中心性指标的指标熵权,利用vikor法计算各个节点的重要度,通过阈值判定得到多制式轨道交通系统的关键节点;s4:利用弹性损失三角形,进行关键节点故障情况下的系统弹性分析;s5:根据系统动态弹性理论,选择最优恢复策略完成关键节点的故障恢复。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s1包括以下子步骤:s11:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的度中心性cd(i),作为第一个中心性指标,其计算公式为:其中,i表示节点编号,ki表示节点i的度,n表示节点总数,i=1,2,…,n;s12:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的介数中心性cb(i),作为第二个中心性指标,其计算公式为:其中,i、s和t均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,s=1,2,…,n,t=1,2,…,n,表示节点s和节点t之间经过节点i的最短路径数,gst表示节点s和节点t之间的最短路径数;s13:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的紧密度中心性cc(i),作为第三个中心性指标,其计算公式为:其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;s14:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的特征向量中心性ce(i),作为第四个中心性指标,完成各个节点的中心性指标提取,其计算公式为:ece(j)=λce(j)其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,e表示n×n的矩阵,λ表示矩阵e的最大特征向量,aij表示拓扑网络构成的邻接矩阵。在本发明中,衡量节点重要性的最常用方法是中心性指标,通常使用单个中心性指标来描述节点的重要性,但是并非每个节点都是等效的,单一中心性指标评价结果无法精准识别节点在操作过程中的重要性。多制式轨道交通网络涉及多线路直通运营和多制式统一管理,提供的服务网络叠加在物理基础结构层上,有必要结合多个中心性指标来评价节点的重要度,增加其衡量节点重要性的准确率。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s2包括以下子步骤:s21:将各个节点的中心性指标进行排列,得到数据矩阵d,其表示为:其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,n表示节点总数,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m,i=1,2,…,n;s22:对数据矩阵进行归一化处理,得到第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重r′ip,其计算公式为:其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,i和k均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,k=1,2,…,n;rip表示指标值比重归一化前的值;s23:根据指标值比重计算第p个中心性指标的熵值ep,其计算公式为:其中,i表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,r′ip表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重;s24:根据熵值计算第p个中心性指标的熵权wp,其计算公式为:其中,k表示第k个中心性指标,m表示中心性指标个数,k=1,2,…,m,ek表示第k个中心性指标的相似矩阵,ep表示第p个中心性指标的熵值。在本发明中,熵权法是一种客观赋权方法,根据各中心性指标的变异程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,再通过熵权对各中心性指标的权重进行修正,得到较为客观的指标。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s3包括以下子步骤:s31:利用修正后的中心性指标,计算正理想解和负理想解其计算公式分别为:其中,i表示节点编号,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,p表示效益型评价准则集合,p'表示成本型评价准则集合;s32:根据正理想解和负理想解,计算群体效益si和最大个别遗憾ri,其计算公式分别为:其中,表示正理想解,表示负理想解,wp表示第p个中心性指标的熵权,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m;s33:根据群体效益和最大个别遗憾,计算综合指标qi,其计算公式为:s*=minisi,s-=maxisi,r*=miniri,r-=maxiriqi=v(si-s*)/(s--s*)+(1-v)(ri-r*)/(r--r*)其中,i表示节点编号,si表示群体效益,ri表示最大个别遗憾,v表示决策机制系数,s*表示群体效益的最小值,r-表示最大个别遗憾的最大值,s-表示群体效益的最大值,r*表示最大个别遗憾的最小值;s34:将综合指标qi排列得到定性评价指标向量q,其表达式为:q=[q1,…,qn]其中,n表示节点总数;s35:根据定性评价指标向量,通过阈值判定各个节点的重要度,得到多制式轨道交通系统的关键节点。在本发明中,vikor法是一种基于“接近理想”聚合函数的多种标准决策方法,主要针对存在冲突标准的情况下对一组备选方案进行排名和选择,并提出一种折衷解决方案。在解决多准则决策问题上,vikor法具有良好的效果。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s35中,设定重要度阈值,若节点的定性评价指标小于阈值,则判定该节点为关键节点;若节点的定性评价指标大于阈值,则判定该节点为普通节点。在本发明中,根据设定的阈值来判断节点是否为关键节点,其判断方法方便快速。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s4中,将多制式轨道交通系统的网络效率作为节点连通性的性能指标,进行关键节点故障情况下对网络弹性的影响分析,其网络效率e(t)的计算公式为:其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;利用多制式轨道交通系统的弹性损失三角形计算弹性系统的弹性指标re,其计算公式为:其中,td表示弹性系统受到攻击的时刻,th表示弹性系统受到攻击的时间段,e(t)表示在t时刻的网络效率,e0表示弹性系统未受到攻击时的初始网络效率。在本发明中,对于多制式轨道交通系统,选择系统性能指标应尽可能考虑弹性系统的特征,并且易于量化。多制式轨道交通系统涉及多种节点类型和运营模式,规模大且复杂。从系统角度来考虑,节点连通性能够作为统一度量,进行高效网络评价,因此采用节点连通性作为多制式轨道交通系统的性能指标。而网络效率是有效的可量化节点连通性的计算方式。同时,关键节点发生故障将会造成网络弹性的大幅度降低,有必要进行关键节点故障后的网络弹性分析。在本发明实施例中,如图1所示,步骤s5包括以下子步骤:s51:根据弹性指标re计算多制式轨道交通系统的动态弹性指标dre,其计算公式为:其中,表示最优恢复策略的弹性,表示最差恢复策略的弹性,g表示关键节点恢复过程中的第g个阶段,tg表示关键节点恢复过程中的第g个阶段时长,n表示恢复阶段数,g=1,2,…,n;s52:采用顺序恢复策略对系统动态弹性指标进行分析,找到最优恢复策略,完成关键节点的故障恢复。在本发明中,根据弹性损失三角形理论,能够实现系统弹性的量化。系统的弹性指标实质上是弹性系统网络中被攻击的性能曲线所覆盖的面积与未被攻击的曲线所覆盖的面积在一段时间内的比值。动态弹性指标实质上是最优恢复策略的弹性指标与最差恢复策略的弹性指标之差。在本发明实施例中,如图1所示步骤s52中,顺序恢复策略为:若多制式轨道交通系统的故障关键节点有r个,则弹性系统完全恢复需要r个阶段,可选恢复序列有个;每个恢复序列对应一个弹性指标re,根据动态弹性,弹性指标re最大的恢复策略则为最优恢复策略。在本发明中,最优恢复策略的选择采用顺序恢复策略,此策略充分考虑各种恢复序列的可能,保证所选恢复策略为最优解。下面对本发明中的故障恢复方法进行详细说明。多制式轨道交通系统中的关键节点由于客流量大,换乘线路多,所以容易发生故障。节点故障的发生不仅会影响系统网络的效率,而且危及系统网络的可靠性和安全性。如果没有高效的恢复措施,系统网络将无法恢复到正常性能水平,因此有必要提供关键节点的故障恢复技术,减少关键节点故障后决策制定的时间和系统网络效率损失。系统弹性是指破坏性事件对系统性能影响的能力,包括系统恢复到可接受性能水平的能力。在多制式轨道交通系统中,选择系统性能指标应尽可能考虑弹性系统的特征,并且易于量化。所以选用网络效率作为多制式轨道交通系统的性能指标。系统弹性通过系统网络的弹性损失三角形进行量化,弹性损失三角形表示为正常性能曲线和故障性能曲线之间的差异,以及攻击和恢复阶段的持续过程。网络受到攻击时刻也就是关键节点故障的时刻。如图2所示,弹性损失三角形(图2中填充部分)由未受攻击时网络性能覆盖的区域与受攻击后网络性能覆盖的区域在时间th内的差值表示。受攻击后性能曲线覆盖的区域(图2中条纹部分)表示网络受攻击后从时刻td至tf间的恢复能力。系统的弹性指标实质上是被攻击的性能曲线所覆盖的面积与未被攻击的曲线所覆盖的面积在一段时间th内的比值。在某些系统中,如生态系统,由于恢复过程是渐进的,恢复期间的性能会出现渐变。然而对于多制式轨道交通系统来说,一旦故障发生,车站或线路将关闭至完全恢复。假设多制式轨道交通系统的性能在恢复期间th不会逐渐提高,而是在完全恢复时刻tf立即提高到正常水平。动态弹性指标是系统在加速恢复策略下的输出和不加速恢复策略下的输出的函数。因此,在多制式轨道交通系统中动态弹性指标定义为最优恢复策略的弹性指标与最差恢复策略的弹性指标之差。由于多制式轨道交通系统恢复时间受多种因素影响且不易测量,因此可以在动态弹性指标的定义中考虑弹性与恢复阶段相关。采用顺序恢复策略进行故障弹性分析。具体来说,如果一个多制式轨道交通系统中有r个受损的车站,则该网络完全恢复需要r个阶段,可选排序的数量为即r的全排列。每个恢复序列对应一个特定的弹性指标。最优恢复策略是找到使弹性损失最小即弹性指标值最大的恢复序列,并根据动态弹性判断各恢复序列的差异大小。以三个关键节点故障恢复为例,动态弹性指标如图3中的点状部分所示,可以选择序列1作为最优恢复策略。下面以重庆市为例,结合本发明的方法进行验证。重庆的多制式轨道交通系统由城际高铁、市域快轨、地铁和单轨组成,共线运营模式已处于试运营阶段,多制式、大规模以及新的运营模式使其成为研究的理想案例。重庆多制式轨道交通系统的车站序号及名称如表1所示。表1采用熵权法计算四个中心性指标的权重。w=(0.267,0.216,0.261,0.246),度中心性是评价节点重要性的重要指标,这与运营过程中多样和广泛的旅行需求一致。根据构建的节点重要度评价模型,得到重庆多制式轨道交通系统的节点重要度评价结果q如表2所示。表2本发明实施例中,设置节点重要度阈值为0.41,则识别得到重庆北站南广场、观音桥、重庆站、大坪西、杨家坪、沙坪坝、南坪、石桥铺、金渝和重庆西为关键节点,可对其进行重点防护和故障恢复准备。对各关键节点故障后进行网络弹性分析,明确关键节点对系统运行的影响程度,如表3所示。重庆西站故障后网络弹性达到最小为0.8794,金渝站故障后网络弹性达到最大为0.9872。在关键节点故障后的网络弹性分析中,重庆西站对网络弹性影响最大,金渝站对网络弹性影响最小。表3在本发明的实施例中,重庆西站是关键节点故障后对网络弹性影响最大的节点,同时连接了多种轨道交通制式,因此以重庆西站作为故障关键节点示例,进行最优恢复策略研究。重庆西站连接环线、5号线、26号线和成渝客运专线即cy线,以该站为例进行最优的恢复策略研究,有24种恢复策略,在制定恢复顺序的决策时,应在24个方案中取使弹性指标值最大的方案。恢复序列用连接符表示,如26-5-l-cy表示首先应恢复26号线,然后是5号线、环线和成渝客运专线。其不同恢复序列的弹性指标re如表4所示。表4恢复序列re恢复序列re26-5-l-cy0.982l-5-26-cy0.95926-5-cy-l0.982l-5-cy-260.95726-l-5-cy0.980l-26-5-cy0.95426-l-cy-50.977l-26-cy-50.94626-cy-5-l0.980l-cy-5-260.93626-cy-l-50.977l-cy-26-50.9305-26-l-cy0.977cy-5-l-260.9595-26-cy-l0.977cy-5-26-l0.9575-l-26-cy0.969cy-l-5-260.9545-l-cy-260.961cy-l-26-50.9465-cy-26-l0.969cy-26-5-l0.9365-cy-l260.961cy-26-l-50.930动态弹性变化如图4所示,阶段0表示多制式轨道交通系统处于正常状态,原始网络效率为0.1338。阶段1表示重庆西站中断,导致网络效率急剧下降到0.1165。按照序列26-5-cy-l进行恢复后,网络效率逐渐提高,从0.1165提高到0.1286(恢复26号线)、0.1308(恢复26号线和5号线)、0.1322(恢复26号线、5号线和成渝客运专线)、0.1338(完全恢复),弹性指标最大,为0.982。cy-26-l-5的恢复序列的弹性指标最小,为0.930。序列26-5-cy-l的弹性损失三角形要比序列cy-26-l-5小5.2%,动态弹性在图4中用点状部分表示。结果表明,如果重庆西站完全中断,首先恢复的是26号线,继而是5号线,然后是成渝客运专线和环线。根据动态弹性原理,确定了各关键节点的最优恢复策略。结果如表5所示,其可以为任一车站故障等待恢复时的决策提供帮助。表5节点最优恢复序列重庆北站南广场26-10-l-3观音桥26-3重庆站26-27大坪西27-26杨家坪2-26沙坪坝1-27-cy-l南坪27-3-2石桥铺27-5-1金渝26-3重庆西26-5-cy-l对于多个关键节点故障的情况,为了清楚地显示不同节点的恢复序列的效果,任何中断的车站只经过一个阶段就完全恢复,而不考虑恢复不同线路的顺序。以一次删除四个节点为例。(1)包含非关键节点的故障,如表6所示为不同节点恢复顺序的弹性指标re。表6恢复序列re恢复序列re172-106-95-630.92195-172-106-630.894172-106-63-950.90595-172-63-1060.868172-95-106-630.91095-106-172-630.894172-95-63-1060.88395-106-63-1720.873172-63-106-950.88095-63-172-1060.847172-63-95-1060.86995-63-106-1720.852106-172-95-630.91263-172-106-950.853106-172-63-950.89763-172-95-1060.842106-95-172-630.90163-106-172-950.851106-95-63-1720.88063-106-95-1720.845106-63-172-950.86963-95-172-1060.836106-63-95-1720.86363-95-106-1720.840选取重庆北站南广场站、重庆西站、冉家坝站和红旗河沟站,其中包括2个关键节点和2个非关键节点。其共有24个可能的恢复序列,各恢复序列的动态弹性指标如表5所示。根据系统动态弹性原理,在每个恢复阶段,最优恢复策略是选择对网络连通性贡献最大的节点进行恢复,使网络弹性损失达到最小。因此,最优恢复策略为172-106-95-63,弹性指标的最大值为0.921。弹性指标的最小值为0.836,比最优恢复策略下的最大值小8.5%,动态弹性如图5中点状部分所示。(2)只包含关键节点的故障选取杨家坪站、重庆站、观音桥站和大平西站4个关键节点。车站恢复策略的动态弹性指标如图6网状部分所示。在弹性分析中有24个可能的恢复序列。不同恢复序列的弹性指标值非常接近,最小值为0.924,比最大值0.948小2.4%。由于这些节点都非常重要,因此以节点恢复作为目标的过程中,这4个节点的作用相似。在这种情况下,节点恢复策略不能为决策者提供参考。可以考虑基于线路来设计恢复策略,这意味着对网络连通性贡献更大的线路将首先恢复。被移除的四个车站分别位于2号线、3号线、26号线和27号线,线路恢复策略的动态弹性指标如图6点状部分所示。得到的弹性指标最小值为0.901,比26-27-3-2的最优恢复策略下的最大值0.950小4.9%。并且基于线路得到的恢复策略比节点的恢复策略弹性损失更小,表明多站受攻击后的最优恢复策略为线路序列26-27-3-2。本发明的工作原理及过程为:本发明公开了一种多制式轨道交通关键节点识别及故障恢复方法,基于复杂网络理论以网络的拓扑结构中心性作为节点关键性评价的指标体系,并采用熵权和vikor法对节点关键性指标进行计算,最终得到节点的重要度值,以识别关键节点。并基于系统弹性损失三角形和动态弹性理论,提供关键节点故障后的最优恢复技术,降低节点后故障的系统弹性损失,为恢复决策提供理论与技术支持。本发明的有益效果为:本发明的方法能精准识别多制式轨道交通系统的关键节点,并基于系统弹性损失三角形和动态弹性理论,提供关键节点故障后的最优恢复技术,降低系统的故障损失,为恢复决策提供理论与技术支持。本发明客观全面地考虑了多制式轨道交通系统关键节点识别的多种因素,设计关键节点重要度计算方法,提高关键节点识别准确性。从全局的角度对关键节点故障后的系统影响进行分析,并提供故障后的最优恢复策略,为多制式轨道交通系统的运营和管理提供安全保障。本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合,这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。当前第1页1 2 3 
技术特征:

1.一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,包括以下步骤:

s1:提取多制式轨道交通系统中各个节点的中心性指标;

s2:利用熵权法修正各个节点的中心性指标,得到各个中心性指标的指标熵权;

s3:根据各个中心性指标的指标熵权,利用vikor法计算各个节点的重要度,通过阈值判定得到多制式轨道交通系统的关键节点;

s4:利用弹性损失三角形,进行关键节点故障情况下的系统弹性分析;

s5:根据系统动态弹性理论,选择最优恢复策略完成关键节点的故障恢复。

2.根据权利要求1所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s1包括以下子步骤:

s11:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的度中心性cd(i),作为第一个中心性指标,其计算公式为:

其中,i表示节点编号,ki表示节点i的度,n表示节点总数,i=1,2,…,n;

s12:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的介数中心性cb(i),作为第二个中心性指标,其计算公式为:

其中,i、s和t均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,s=1,2,…,n,t=1,2,…,n,表示节点s和节点t之间经过节点i的最短路径数,gst表示节点s和节点t之间的最短路径数;

s13:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的紧密度中心性cc(i),作为第三个中心性指标,其计算公式为:

其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;

s14:根据多制式轨道交通系统计算各个节点的特征向量中心性ce(i),作为第四个中心性指标,完成各个节点的中心性指标提取,其计算公式为:

ece(j)=λce(j)

其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,e表示n×n的矩阵,λ表示矩阵e的最大特征向量,aij表示拓扑网络构成的邻接矩阵。

3.根据权利要求1所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s2包括以下子步骤:

s21:将各个节点的中心性指标进行排列,得到数据矩阵d,其表示为:

其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,n表示节点总数,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m,i=1,2,…,n;

s22:对数据矩阵进行归一化处理,得到第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重r′ip,其计算公式为:

其中,vi(cp)表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值,i和k均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,k=1,2,…,n;rip表示指标值比重归一化前的值;

s23:根据指标值比重计算第p个中心性指标的熵值ep,其计算公式为:

其中,i表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,r′ip表示第p个中心性指标下第i个节点的指标值比重;

s24:根据熵值计算第p个中心性指标的熵权wp,其计算公式为:

其中,k表示第k个中心性指标,m表示中心性指标个数,k=1,2,…,m,ek表示第k个中心性指标的熵值,ep表示第p个中心性指标的熵值。

4.根据权利要求1所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s3包括以下子步骤:

s31:利用修正后的中心性指标,计算正理想解和负理想解其计算公式分别为:

其中,i表示节点编号,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,p表示效益型评价准则集合,p'表示成本型评价准则集合;

s32:根据正理想解和负理想解,计算群体效益si和最大个别遗憾ri,其计算公式分别为:

其中,表示正理想解,表示负理想解,wp表示第p个中心性指标的熵权,rip表示指标值比重归一化前的值,p表示第p个中心性指标,m表示中心性指标个数,p=1,2,…,m;

s33:根据群体效益和最大个别遗憾,计算综合指标qi,其计算公式为:

s*=minisi,s-=maxisi,r*=miniri,r-=maxiri

qi=v(si-s*)/(s--s*)+(1-v)(ri-r*)/(r--r*)

其中,i表示节点编号,si表示群体效益,ri表示最大个别遗憾,v表示决策机制系数,s*表示群体效益的最小值,r-表示最大个别遗憾的最大值,s-表示群体效益的最大值,r*表示最大个别遗憾的最小值;

s34:将综合指标qi排列得到定性评价指标向量q,其表达式为:

q=[q1,…,qn]

其中,n表示节点总数;

s35:根据定性评价指标向量,通过阈值判定各个节点的重要度,得到多制式轨道交通系统的关键节点。

5.根据权利要求4所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s35中,设定重要度阈值,若节点的定性评价指标向量小于阈值,则判定该节点为关键节点;若节点的定性评价指标向量大于阈值,则判定该节点为普通节点。

6.根据权利要求1所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s4中,将多制式轨道交通系统的网络效率作为节点连通性的性能指标,进行关键节点故障情况下对网络弹性的影响分析,其网络效率e(t)的计算公式为:

其中,i和j均表示节点编号,n表示节点总数,i=1,2,…,n,j=1,2,…,n,dij表示节点i和节点j之间的最短路径长度;

利用多制式轨道交通系统的弹性损失三角形计算弹性系统的弹性指标re,其计算公式为:

其中,td表示弹性系统受到攻击的时刻,th表示弹性系统受到攻击的时间段,e(t)表示在t时刻的网络效率,e0表示弹性系统未受到攻击时的初始网络效率。

7.根据权利要求1所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s5包括以下子步骤:

s51:根据弹性指标re计算多制式轨道交通系统的动态弹性指标dre,其计算公式为:

其中,表示最优恢复策略的弹性,表示最差恢复策略的弹性,g表示关键节点恢复过程中的第g个阶段,tg表示关键节点恢复过程中的第g个阶段时长,n表示恢复阶段数,g=1,2,…,n;

s52:采用顺序恢复策略对系统动态弹性指标进行分析,找到最优恢复策略,完成关键节点的故障恢复。

8.根据权利要求7所述的多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,其特征在于,所述步骤s52中,顺序恢复策略为:若多制式轨道交通系统的故障关键节点有r个,则弹性系统完全恢复需要r个阶段,可选恢复序列有个;每个恢复序列对应一个弹性指标re,根据动态弹性,弹性指标re最大的恢复策略则为最优恢复策略。

技术总结
本发明公开了一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法,包括以下步骤:S1:提取多制式轨道交通系统中各个节点的中心性指标;S2:利用熵权法修正中心性指标,得到各个中心性指标的指标熵权;S3:利用VIKOR法计算各个节点的重要度,通过阈值判定得到系统的关键节点;S4:进行关键节点故障情况下的系统弹性分析;S5:选择最优恢复策略完成关键节点的故障恢复。本发明全面地考虑了多制式轨道交通系统关键节点识别的多种因素,设计关键节点重要度计算方法,提高关键节点识别准确性。从全局的角度对关键节点故障后的系统影响进行分析,并提供故障后的最优恢复策略,为多制式轨道交通系统的运营和管理提供安全保障。

技术研发人员:鞠艳妮;李宗平;曹力文;陈伟;陈宇帆;刘灿
受保护的技术使用者:西南交通大学
技术研发日:2020.03.09
技术公布日:2020.06.26

推荐一种多制式轨道交通系统的关键节点识别及故障恢复方法与流程的相关内容如下: