基于相容粗糙-模糊集的电力通信网风险评估

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1、1062010,46(12)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用基于相容粗糙一模糊集的电力通信网风险评估高会生,冯力娜GAOHui-sheng,FENGLi-na华北电力大学电子与通信工程系,河北保定071003DepartmentofElectronicandTelecommunicationEngineering,NoahChinaElectricPowerUniversity,Baoding,Hebei071003,ChinaE-mail:fengln82@163.tomGAOHui-sheng。FENGLi-ha.R

2、iskevaluationofelectricpowercommunicationnetworkbasedOHtolerantrough-fuzzyset.ComputerEngineeringandApplications,2010。46(12):106-108.Abstract:Owingtothecomplexityandtheuncertaintyofriskfactorsofelectricpowercommunicationnetwork.船well髓thefuzzinessofdata。ithasgiventheriskevaluationmethodoft

3、heelectricpowercommunicationnetworkbasedontolerantrough—fuzzysetafteranalyzingtheproblem.Theriskevaluationmodeloftheelectricpowertransmissionnetworkhasestablished,andaf-teranal),zingtheactualdatausingthismethod,thepossibilitiesofeachtolerantclassbelongingtothedifferentdecision-makingclass

4、aIedeterminedandobjectiveriskevaluationrulesareobtained.Theresultsindicatethatthismethodiseffectiveandfeasi-ble,andithascertainguidingsengetotheriskmanagement.Keywords:tolerantrough-fuzzyset;riskevaluation;roughset;electricpowercommunicationnetwork摘要:鉴于电力通信网风险因素的复杂性和不确定性以及评估数据的模糊性问题,在对其分析

5、的基础上,提出运用相容粗糙一模糊集对电力通信网进行风险评估的方法。通过建立电力通信传输网风险评估模型,利用该方法对某地电力传输网的实际数据进行分析,求出每一个相容类属于不同风险等级的可能值,得到客观的风险评估规则。结果表明该方法有效可行,对风险管理具有一定的指导意义。关键词:相容粗糙一模糊集;风险评估;粗糙集;电力通信网DOI:10.377斯.issn.1002—8331.2010.12.030文章编号:1002-8331(2010)12--0106--03文献标识码:A中图分类号:TN915.8531引言电力通信网是面向电力系统运行和管理的通信专网【11,具有明显的行业

6、特色和特殊的安全可靠性要求。电力通信网具有多技术、多层次的复杂网络结构,任何—个部分的故障,都会影响到通信系统的服务质量,甚至还会对电网的安全稳定运行构成严重威胁。风险评估是一种预防风险发生和加强安全管理的有效方法。目前国内外风险评估的方法很多,主要有基于概率论的方法、基于可靠性理论的方法、基于模糊理论的方法和基于人工智能的方法等。近年来,粗糙集理论(RoughSet)的广泛应用为风险评估提供了新的思路,它在网络安全风险评估翻、信用风险分析【3】以及信息系统安全风险评估14]、电力稳态安全评估【母等方面已得到了一定的应用。然而,传统粗糙集方法仅仅考虑条件属性是离散值,决策

7、属性值是确定值的情况,这对于结构复杂、风险事件杂乱、种类繁多的电力通信网来说常常很难满足。一方面,电力通信网中存在大量的连续数据,对数据的离散化处理可能会丢失信息,影响评估的结果。另一方面,电力通信网的风险常常处在两个(或两个以上)风险等级之间,使决策不能完全确定,即决策属性值是模糊的。鉴于这几方面的因素,粗糙集的应用就受到了限制。基于相容粗糙模糊集的电力通信网风险评估方法能有效地解决以上问题,它不仅能处理决策属性值的模糊性,而且将不可分辨关系拓展到相容关系,放宽了粗糙一模糊集的不可分辨关系恫对实际数据的限制,避免了数据离散化

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