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.
The article provides a comparative analysis of the topologies of the power supply networks in Italy and Eastern Siberia: the average degree of nodes, the average path length, the average clustering coefficient, the density of the graph, the distribution of the degree of nodes and the correlation coefficients of the centrality measures. The theory of complex networks is used to analyze the networks. The analysis has revealed the similarity of these networks characteristics and structure. It is shown that the network data are not described by the model of classical random graphs and are not scale-free. The correlation of centrality measures for these networks has been studied as well. It is revealed that the nature of the correlation is similar for both networks, it indicates the similarity of their logical structures. In addition, this means that the degree of consistency of node ranks obtained by different centrality measures will be approximately the same. Therefore, a similar efficiency of the method can be expected for the Eastern Siberia network. Since the electrical power supply networks in Italy and Eastern Siberia have a similar topology, the method of critical object identification will be effective for both networks.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.