Nuevo algoritmo predice cortes de energía causados ​​por piratas informáticos y terremotos

• El nuevo algoritmo llamado Squirrel detecta debilidades en la red eléctrica.
• Se puede aplicar a todo tipo de peligros, incluidos terremotos, ataques maliciosos y obstrucciones causadas por ardillas.

¿Qué condiciones y fallas en la infraestructura de las redes eléctricas podrían conducir a un apagón dramático? ¿Y cómo podrían invertir las empresas privadas y las organizaciones gubernamentales para ayudar a prevenir un cierre desastroso?

En los últimos años, surgieron noticias de que piratas informáticos norcoreanos penetraron en una empresa de energía estadounidense y piratas informáticos rusos violaron una planta de energía nuclear. Estos apagones inducidos por piratas informáticos se están produciendo con más frecuencia que nunca. Los desastres naturales como los terremotos también juegan un papel importante en la interrupción de las redes eléctricas. Incluso las ardillas (que a menudo muerden los cables eléctricos) representan una seria amenaza para las redes eléctricas.

Para abordar estos problemas, los investigadores del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore han desarrollado un nuevo algoritmo llamado "Ardilla" que permite a las empresas detectar debilidades en la red eléctrica. Es parte de un proyecto de 3 años (Evaluación cuantitativa inteligente de riesgos de adversarios) centrado en identificar todas las posibles amenazas a la red.

Dado que el algoritmo es "independiente de la causa", se puede aplicar a todo tipo de peligros, incluidos terremotos, ataques maliciosos e incluso obstrucciones causadas por ardillas. Resuelve el problema inverso (deducir la causa del efecto) y le ayuda a decidir dónde poner la atención y cómo asignar los recursos.

¿Qué hace exactamente?

La parte más difícil de identificar los riesgos para la red es el efecto cascada. Una subestación defectuosa podría afectar a toda la infraestructura de la red. Los investigadores implementaron su nuevo algoritmo con un simulador de red eléctrica de fuente abierta (simula el flujo de energía de transmisión) para estudiar qué secuencia de eventos tendrían que ocurrir para causar una pérdida de 1/2 mil millones de vatios de carga en un modelo de red pequeña.

La simulación detectó más de 700 fallas críticas de importancia, y casi la mitad de estas fallas involucraron un relé específico. Este tipo de información puede resultar muy útil, especialmente cuando los recursos son limitados.

En pocas palabras, si le preocupa una subestación defectuosa que tomará 10 gigavatios de carga fuera de línea y busca las formas en que podría hacerlo suceder, el algoritmo puede ayudarlo a determinar qué fallas conducirían realmente a ese resultado.

Referencia:Laboratorio Nacional Lawrence Livermore

Esto ayudará a las agencias a reducir la cantidad de posibles condiciones y priorizar ubicaciones que podrían conducir a fallas dramáticas. El algoritmo es capaz de cambiar varios parámetros y encontrar una solución eficiente para evitar una interrupción masiva.

Aunque las redes eléctricas desarrolladas en los últimos años son mucho más automatizadas e inteligentes, son más vulnerables a los piratas informáticos y adversarios (porque están conectadas a Internet). En la actualidad, no es posible utilizar técnicas manuales para asegurar las redes:nadie puede imaginar todos los eventos que llevarían a un resultado desagradable. Por lo tanto, es necesario usar Squirrel para reducir la lista de eventos que causan fallas.

¿Qué sigue?

Antes de aplicarlo a sistemas a gran escala, es necesario mejorar el algoritmo. Los investigadores planean mejorar sus capacidades de modelado para que pueda tener en cuenta múltiples y complejas consecuencias, como la electricidad y el gas, las comunicaciones y el flujo de energía, y modelos de distribución más complejos.

Hasta ahora, han trabajado con un modelo básico que podía manejar 46 líneas de transmisión. Estas líneas se pueden apagar o encender, por lo que habría 2⁴⁶ arreglos posibles, un número extremadamente grande para procesar mediante métodos de fuerza bruta. Para un análisis práctico e inteligente, su objetivo es modelar un sistema de 10,000 líneas.

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En el futuro, los investigadores también colaborarán con agencias para detectar vulnerabilidades y llevar a cabo evaluaciones de riesgo utilizando redes eléctricas reales para producir modelos más precisos.