Поиск по сайту

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ТОПОЛОГИЧЕСКИХ СВОЙСТВ СЕТЕЙ ЭЛЕКТРОСНАБЖЕНИЯ ИТАЛИИ И ВОСТОЧНОЙ СИБИРИ

Носырева Елена Владимировна

2018 / Том 22, №11 (142) 2018 [ Энергетика ]

Приводится сравнительный анализ топологий сетей электроснабжения Италии и Восточной Сибири по нескольким параметрам: средняя степень узлов, средняя длина пути, средний коэффициент кластеризации, плотность графа, распределение степени узлов и коэффициенты корреляции мер центральностей. Для анализа сетей используется аппарат теории комплексных сетей. Выявлено, что данные сети имеют схожие характеристики и структуру. Они не описываются моделью классических случайных графов и не являются безмасштабными. Исследована корреляция мер центральностей для данных сетей. Выявлено, что характер корреляции схож для обеих сетей, это свидетельствует о похожести их топологических структур. Кроме того, это означает, что степень согласованности рангов узлов, полученных с помощью различных мер центральности, будет примерно одинакова. Следовательно, для сети Восточной Сибири можно ожидать аналогичной эффективности метода. Так как электросети Италии и Восточной Сибири имеют схожую топологию, метод выявления критически важных объектов будет эффективен для обеих сетей.

Ключевые слова:

критические инфраструктуры, критически важные объекты, энергетика, комплексные сети, топология сетей, меры центральности

Библиографический список:

Кондратьев А. Современные тенденции в исследовании критической инфраструктуры в зарубежных странах // Зарубежное военное обозрение. 2012. № 1. С. 19–30
Массель Л.В. Конвергенция исследований критических инфраструктур, качества жизни и безопасности [Электронный ресурс] // Информационные технологии и системы тр. VI междунар. науч. конф. (Банное, Россия, 1-5 марта 2017 г.). Челябинск: Изд-во Челяб. гос. ун-та, 2017. С. 170-175. URL: http://iit.csu.ru/content/docs/science/itis2017/itis2017. pdf (16.07.2018)
Методика отнесения объектов государственной и негосударственной собственности к критически важным объектам для национальной безопасности Российской Федерации. утв. МЧС 17.10.2012 №2-4-87-23-14. М., 2012 г.
Носырева Е.В. Применение теории комплексных сетей для выявления критически важных объектов энергетики // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 7. С. 51–66. doi: https: //doi.org/10.21285/1814-3520-2017-7-51-66
Евин И.А. Введение в теорию сложных сетей // Компьютерные исследования и моделирование. 2010. Т. 2. № 2. С. 121–141
Albert R., Barabasi A.-L. Statistical mechanics of complex networks // Rev. Mod. Phys. 2002, V. 74, № 47,; DOI: arXiv:cond-mat/0106096.
Buldyrev, S. Parshani R., Paul G., Stanley H., Havlin Sh. Catastrophic cascade of failures in interdependent networks. // Nature, Vol. 464|15 April 2010, pp. 1025–1028 DOI:10.1038/nature08932
Об утверждении схемы и программы развития Единой энергетической системы России на 2016–2022 годы: приказ Министерства энергетики Российской Федерации от 1 марта 2016 г. №147. URL: https://minenergo.gov.ru/node/8170 (16.07.2018).
Райгородский А.М. Модели случайных графов и их применения. // Труды МФТИ. 2010. Т. 2. № 4. С. 130-140.
Щербакова Н.Г. Меры центральности в сетях // Проблемы информатики. 2015. № 2. С. 18–30.
Boldi P., Vigna S. Axioms for Centrality // Internet Mathematics. 2014. V. 10. № 3-4. P. 222–262. DOI: arXiv:1308.2140v2 [cs.SI].
Boccaletti S., Bianconi G., Criado R., C.I. del Genio, Gomez-Gardenes J., Romance M., Sendina-Nadal I., Wang Z., Zanin M. The structure and dynamics of multilayer networks // Phys. Reps. 2014. V. 544. № 1. P. 1–122.
De Domenico M., Sole-Ribalta A., Gomez S., and Arenas A. Centrality in interconnected multilayer networks. arXiv:1306.0519 (2013).
De Domenico M., Sole-Ribalta A., Gomez S. and Arenas A. Navigability of interconnected networks under random failures, PNAS 111 (2014) no. 23, 8351-8356.
De Domenico M., Sole-Ribalta A., Cozzo E., Kivela M., Moreno Y., Porter M. A., Gomez S. and Arenas A. Mathematical formulation of multilayer networks, Phys. Rev. X 3 (2013) 041022.
Estrada E. and Gomez-Gardenes J. Communicability reveals a transition to coordinated behavior in multiplex networks, Phys. Rev. E, 89 (2014) 042819.
Gomez S., Daz-Guilera A., Gomez-Gardenes J., Perez-Vicente C., Moreno Y., and Arenas A. Diffusion dynamics on multiplex networks. Physical Review Letters 110, 028701 (2013).
Halu A., Mondrag_on R. J., Panzarasa P. and Bianconi G. Multiplex PageRank, PLOS ONE, 8 (2013) e78293.
Kivelä M., Arenas A., Barthelemy M., Gleeson J. P., Moreno Y., Porter M. A. Multilayer Networks. // J. Complex Netw. 2014 2(3): 203-271. DOI: arXiv:1309.7233v4 [physics.soc-ph].
Sola L., Romance M., Criado R., Flores J., del Amo A. G., and Boccaletti S. Centrality of nodes in multiplex networks (2013), arXiv:1305.7445.
Sola L., Romance M., Criado R., Flores J., Garcia del Amo A. and Boccaletti S. Eigenvector centrality of nodes in multiplex networks. Chaos. 2013 23 033131.