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龙图腾网获悉国网安徽省电力有限公司;合肥工业大学申请的专利一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116796201B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310783071.2，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法是由肖家锴;钱洋;陈邵格;陈锡祥;王安宁;韩学民;肖楠设计研发完成，并于2023-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法，包括：1.构建源电力网络和目标电力网络包含节点信息和路径信息的无权、无向图；2.基于构建的电力网络节点相似度函数为源电力网络和目标电力网络建立映射关系；3.基于k‑hop邻域概念对源电力网络图和目标电力网络图进行k‑hop邻域子图划分；4.将电力网络图的每个k‑hop邻域子图与所相应的每个邻域子图进行随机游走图核匹配计算；5.基于电力网络图的k‑hop邻域子图之间的两两匹配比对结果计算得到最优匹配网络。本发明能提高跨业务的电力网络图分析效率，提升配电网拓扑架构在电力行业中各专业的可识别能力。

本发明授权一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分治策略的电力网络拓扑比对方法，其特征在于，是按如下步骤进行： 步骤1、将源电力网络G1的无权、无向图记为G1V1,E1，将目标电力网络G2的无权、无向图记为G2V2,E2；其中，表示G1的节点集合；表示G2的节点集合，表示G1中第x个节点，表示G2中第y个节点，n表示G1的节点总数，m表示G2的节点总数；E1和E2分别表示G1和G2的路径集合；G1和G2中的每个节点各自对应若干个特征标签； 步骤2、建立源电力网络G1和目标电力网络G2间的映射关系： 步骤2.1、利用式1构建G1中第x个节点对G2中第y个节点的节点相似度函数 式1中，表示第x个节点和第y个节点具有相同特征标签的数量，表示节点的特征标签的总数； 步骤2.2、利用式2计算第x个节点和第y个节点的节点同源性 式2中，表示G2中第y个节点对G1中第x个节点的节点相似度函数； 步骤2.3、利用式3判断G1中第x个节点与G2中第y个节点是否存在映射关系若表示G1中第x个节点与G2中第y个节点存在映射关系；若表示第x个节点与第y个节点不存在映射关系；从而构建n行和m列的映射矩阵P，用于表示G的节点与G的节点之间的映射关系； 式3中，Δ表示阈值； 步骤3、基于k-hop邻域概念对源电力网络图GV,E和目标电力网络图GV,E进行邻域子图划分： 步骤3.1、给定参数k； 通过深度优先的方式遍历GV,E和GV,E，并使用JUNG框架的双组分聚类器分别提取GV,E中路径在k跳之内的k-hop邻域子图集合H＝{CL,O|1≤i≤l}以及GV,E中路径在k跳之内的k-hop邻域子图集合H＝{ZW,Q|1≤j≤w}，其中，CL,O表示GV,E中第i个k-hop邻域子图，L表示第i个k-hop邻域子图的节点集合，O表示第i个k-hop邻域子图的路径集合，l表示GV,E中提取出的k-hop邻域子图的总数，ZW,Q表示GV,E中第j个k-hop邻域子图，W表示第j个k-hop邻域子图的节点集合，Qj表示第j个k-hop邻域子图的路径集合，w表示G2V2,E2中提取出的k-hop邻域子图的总数，且 步骤3.2、根据映射矩阵P从G2V2,E2的节点集合V2中获取与第x个节点的映射关系为1的匹配节点集； 从H2中获取所述匹配节点集中每个匹配节点对应的k-hop邻域子图，从而构建G2V2,E2中与第x个节点相关的k-hop邻域子图集合 步骤4、将邻域子图集合H1中包含第x个节点的任意第r个k-hop邻域子图记为Cr,xLr,x,Or,x；其中，Lr,x表示邻域子图Cr,xLr,x,Or,x的节点集合，Or,x表示邻域子图Cr,xLr,x,Or,x的路径集合； 将邻域子图集合中与Cr,xLr,x,Or,x对应的邻域子图记为Zr',xWr',x,Qr',x；其中，Wr',x表示邻域子图Zr',xWr',x,Qr',x的节点集合，Qr',x表示邻域子图Zr',xWr',x,Qr',x的路径集合； 步骤4.1、计算直积图Gr,x,r'Vr,x,r',Er,x,r'＝Cr,xLr,x,Or,x×Zr',xWr',x,Qr',x；其中，Vr,x,r'表示由Lr,x中的每一个节点分别与Wr',x中的每个节点依次配对后组成的节点对集合；Er,x,r'表示节点对集合Vr,x,r'中各节点对之间所对应的路径集合，仅当属于Lr,x中的两个节点在Cr,xLr,x,Or,x中存在路径，属于Wr',x中的两个节点在Zr',xWr',x,Qr',x中也存在路径时，两个节点对之间存在路径； 步骤4.2、计算直积图Gr,x,r'Vr,x,r',Er,x,r'的邻接矩阵Dr,x,r'＝[dab]g×g，其中，dab为邻接矩阵中第a行第b列的元素，当Vr,x,r'中的任意两个节点对a和b之间存在路径，dab取值为1，反之dab为0；g为直积图Gr,x,r'Vr,x,r',Er,x,r'的节点对数量； 利用式4进行P步随机游走，并计算第r个k-hop邻域子图Cr,xLr,x,Or,x和邻域子图Zr',xWr',x,Qr',x之间的相似度KCr,x,Zr',x： 式4中，为邻接矩阵Dr,x,r'的p次幂矩阵，表示p次幂矩阵中的第a,b个元素，即直积图Gr,x,r'Vr,x,r',Er,x,r'中节点对a和节点对b之间随机游走长度为p的不同路径数量，|Vr,x,r'|为直积图Gr,x,r'Vr,x,r',Er,x,r'的节点对的数量，λp表示第p个随机变量游走长度，且λp∈λ，λ为设定的控制随机变量游走长度的变量序列，P是两个图之间随机游走的最大长度； 步骤4.3、按照步骤4.1-步骤4.2的过程将邻域子图Cr,xLr,x,Or,x分别与集合中的各个邻域子图进行随机游走，直至各邻域子图之间的相似度取得最大值时，得到邻域子图的最优匹配结果； 步骤5、对源电力网络子图及目标电力网络子图的多对最优匹配结果所对应的相似度进行求均值计算，并将最大均值所对应的源电力网络及其目标电力网络作为最优配对网络。

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