（锡林郭勒电业局阿巴嘎供电分局内蒙古锡林郭勒盟026000）
摘要：电力通信网是承载智能电网信息交互业务的通信专网，电力通信网的脆弱性评估与优化方法，能够增强电力通信网健壮性，具有重要的理论与实际应用价值。针对目前评估方法缺乏对业务与设备重要度等指标的考虑，优化方法没有动态更新过程等问题，提出一种电力通信网脆弱性评估和优化方法。本文中将根据信息熵的电力通信网脆弱性进行综合评价，进而对电力通信网脆弱性仿真分析，从而可以提高给予信息熵的电力通信网脆弱性评价的真实有效性，希望可以为相关技术人员提供技术帮助，以便促进电力通信网的有效发展。
关键词：电力通信网；综合脆弱性；评价方法
随着电力通信网的快速发展，我国电力系统所涉及的很多电力业务都必须通过电力通信网进行传输，这样就会造成电力通信网的风险和故障日益增多，而鉴于电力通信网的重要性，对其可靠性具有相当高的要求，所以，电力通信网在能够保障通信能力的基础上，还需要电力通信网具有很好的可靠性和稳定性，能够及时检测出电力通信网所存在的潜在风险和消除己经存在的故障。电力通信网是一个复杂的系统，其由多个传输和交换的子网组成，而每个子网又包括多个通信设备，任何一个通信设备或者子网发生故障或存在风险，都会整个电力通信网造成很大的影响。为了避免潜在的风险，建立具有有效性、可靠性的电力通信网风险评估指标体系具有重要的意义。
一、信息熵的定义
熵在物理学上指热能除以温度所得的商，标志热量转化为功的程度。而在信息论中，熵被用来衡量一个随机变量出现的期望值。它代表了在被接收前，信号传输过程中损失的信息量，又被称为信息熵。信息熵也称信源熵、平均自信息量。
二、电力通信网脆弱性综合评价
电力通信网脆弱性作为电力通信网可靠性的一种有效测度，通过电力通信网在遭受攻击时性能的下降程度，反映了电力通信网在拓扑、流量分布、路由等方面的合理性。已有的用来评价电力通信网脆弱性的指标包括：连通度、膨胀系数、离散数、完整度、粘聚度、自然连通度和两两连通度等。传统的电力通信网脆弱性分析大多基于物理层拓扑或传输层流量，很少考虑电力通信网中传输业务的类别和特征。电力通信网中传输的是对电力生产和运行影响程度不一的电力业务，仅从物理层和传输层去分析电力通信网的脆弱性不能准确反映出电力通信网电力通信网单元失效后对电网造成的损失，因此，有必要将电力通信网的业务层考虑进来，对电力通信网脆弱性进行跨层的综合性评价。
对电力通信网脆弱性的综合评价主要体现在系统风险、病毒软件等，当电力通信网受到风险、攻击等导致出现故障后，电力通信网的整体功能出现故障，从而影响电力通信网的正常运行。电力通信网在运行的过程中具有极大的不稳定性以及不可预测性，当电力通信网所涵盖的设备受到来自电力通信网系统风险以及病毒软件扰动时，就会导致设备出现故障，最终导致电力通信网无法正常运行，威胁着整个电力通信网的安全。电力通信网的内部定义电力通信网模型为三元组分别是G、R、W，其中G=（V，E）属于拓扑结构，V代表顶点集，E代表无向边集；R属于电力通信网的路由系统；W属于业务在电力通信网中的全部源宿节点。在这类的电力通信网模型中，全部节点都处于安全范围之内，所以在考虑电力通信网脆弱性的同时只需要考虑处在较外边的脆弱性对电力通信网的影响。将电力通信网较外围的边集与路径集之间的关系以矩阵的形式来表示D=[dnm]NxM来表示，矩阵的行向量对应着电力通信网的边集，当n条边在m源宿节点相对的同时，dnm=1，反之则等于0。Wm代表M源宿节点之间的全部业务重要度总和，D作为矩阵的重要列向量，其在业务层面上也可以用EBI来表示。
三、电力通信网脆弱性的仿真分析
根据电力通信网的特征，对评价脆弱性的多种参数，包括最短路径、聚类系数、度数、度分布以及介数等内容，全面的对电力通信网脆弱性进行分析。平均距离、聚类系数、节点度数分布以及节点介数分布都是衡量电力通信网脆弱性的重要指标。在通信电力通信网当中。对连接任一两个节点间的距离就被称为最短路径，而所有节点间距离的平均值即为平均距离。平均距离的长度对电力通信网节点间信息传播有着重要的影响。电力通信网节点的聚集程度则是由聚类系数来决定，准确的描述电力通信网内小集团化。度数分布是影响电力通信网中信息传播的主要影响因素，节点度数的累积概率决定着电力通信网内信息传播的性能。在电力通信网当中，所有最短路径一定经过某一节点，经过该节点的次数被称为节点介数分布。通过这部分参数的有效分析，对电力通信网结构特性有了更加清楚的了解。通过效能函数计算衡量电力通信网特性的指标并不能完全描述电力通信网的特性。根据电力通信网脆弱性分析的需要，需要对效能函数计算进行相应的改变。充分考虑业务连通性，而更加全面准确的进行电力通信网脆弱性分析。电力通信网的仿真配置主要包括：拓扑结构G=（V，E），拓扑结构内包含了14个节点与16条电力连接线路，拓扑结构主要是通过1号节点为中调，13号节点为地调，14号节点为220kv变电站，其他的节点都属于500kv变电站，在拓扑结构内的2号节点、5号节点以及7号节点之间可以融合成一个汇聚节点，连接线路则为各个节点之间的实际距离；通过有效的计算可以得知，电力通信网中的业务重要性之间的差距较大，电力通信网的损失之外是通过业务重要度进行计算，通过详细的计算之后可以得出，该网的ECE值约为0.6951，这时电力通信网在受到系统攻击后的事故出现性就会大大增加，在电力通信网受到严重的攻击时就会导致其内部的ECI值分布不均匀，其最大值约为3210.40，最小值约为1，其之间相差约3210倍，根据实际的统计可以得知，在电力通信网受到攻击时主要遭受攻击的就是最外部的两条边集，这样就会导致电力通信网的业务出现损失，最终导致电力通信网的经济效益受到影响。与此同时，通过对电力通信网脆弱性综合评价以及电力通信网脆弱性仿真分析进行研究，可以将边跨层信息熵（ECE）运用到ECI当中，以便可以确保ECI的值越大，其在电力通信网中的分布性就越发的均衡。想要提高ECE值必须使ECI在各边上的分布更加均匀，在电力通信网中影响ECI值的主要因素是业务重要度，而电力通信网源宿节点对之间的业务不能随便更改，提高ECE值的有效途径只能是更改路由策略。
四、结语
将网络所承载的业务特性加入到脆弱性分析中，本文提出了一种基于信息熵的跨层脆弱性评价方法。为有效地将电力业务特性进行量化，给出了一种以电力业务性能指标相对差异为基础的业务重要度计算方法，并通过实例计算验证了方法的有效性。基于业务重要度，建立了电力通信网业务层模型，并将边所承载的业务重要度（EBI）作为边的业务层重要性指标。在蓄意攻击模型下，综合考虑被攻击概率和被攻击后的网络损失，将EBI与传输层重要性指标ETI，物理层重要性指标EB相结合提出了边跨层重要度（ECI）的概念。通过边跨层信息熵（ECE）来描述ECI在网络中的分布情况，ECE值越大，则ECI在网络中的分布越均衡，网络的脆弱性越低。结合电力通信网实例对不同路由策略下的网络脆弱性进行仿真，发现提高网络的ECE值可以使网络的脆弱性得到明显改善，也证明了用ECE值对网络脆弱性评价的有效性。
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