能源流网络稳定性优化与分析：不同中心性度量的影响

优化复杂网络的稳定性和控制性能，往往取决于有效识别关键节点以进行针对性干预。由于其内在的复杂性和高维度，大规模能源流网络（广泛存在于电网、交通和金融系统等领域）在选择用于资源分配的最优节点方面 presents独特挑战。虽然已提出许多中心性度量，如Katz中心性、特征向量中心性、接近中心性、介数中心性和PageRank，但不同中心性指标对稳定性结果的影响仍不充分了解。此外，网络呈现出多样化的结构特征，包括小世界、无尺度和随机图属性，这进一步复杂化了优化问题。本文系统性地调查了各种节点中心性度量对代表性复杂网络结构下控制稳定性的影响。我们构建了统一的能源流动力学模型，并采用L1范数等绩效指标量化不同中心性度量对网络稳定性所产生的影响。广泛的数值仿真在统计生成的网络集合上进行，结果显示稳定性结果存在显著差异，凸显了中心性选择的关键作用。我们的发现强调了能源流动稳定性对拓扑节点排名看似微小变化的高度敏感性，为提高实际网络系统的控制效率和鲁棒性提供了实用见解。