Algoritmo "Ardilla" detecta debilidades en la red eléctrica para prevenir apagones por terremotos y ciberataques

• Nuevo algoritmo llamado Ardilla detecta debilidades en la red eléctrica.
• Puede aplicarse a todo tipo de peligros, incluyendo terremotos, ataques maliciosos y obstrucciones causadas por ardillas.

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

En los últimos años, han surgido noticias de que hackers norcoreanos penetraron una empresa energética estadounidense, y hackers rusos violaron una central nuclear. Tales apagones inducidos por hackers están ocurriendo más frecuentemente que nunca. Desastres naturales como terremotos también juegan un papel importante en la interrupción de redes eléctricas. Incluso las ardillas (que a menudo roen cables eléctricos) representan una amenaza seria para las redes eléctricas.

Para abordar estos problemas, 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 de Riesgo de Adversario Inteligente) enfocado en identificar todas las amenazas posibles a la red.

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

¿Qué hace exactamente?

La parte más difícil en la identificación de riesgos para la red es el efecto cascada. Una subestación defectuosa podría afectar toda la infraestructura de la red. Los investigadores implementaron su nuevo algoritmo con un simulador de red eléctrica de código abierto (simula el flujo de potencia de transmisión) para estudiar qué secuencia de eventos tendría que ocurrir para causar una pérdida de 500 millones de vatios de carga en un modelo de red pequeño.

La simulación detectó más de 700 fallos críticos de consecuencia, y casi la mitad de estos fallos involucraban un relé específico. Este tipo de información podría ser muy útil, especialmente cuando los recursos son limitados.

En términos simples, si le preocupa una subestación defectuosa que pondrá fuera de línea 10 gigavatios de carga y busca las formas en que podría suceder, el algoritmo puede ayudarle a determinar qué fallos realmente llevarían a ese resultado.

Referencia: Laboratorio Nacional Lawrence Livermore

Esto ayudará a las agencias a reducir el número de condiciones posibles y priorizar ubicaciones que podrían llevar a fallos dramáticos. El algoritmo es capaz de cambiar varios parámetros y encontrar una solución eficiente para evitar un apagón masivo.

Aunque las redes eléctricas desarrolladas en años recientes son mucho más automatizadas e inteligentes, son más vulnerables a hackers y adversarios (porque están conectadas a internet). En la actualidad, usar técnicas manuales para asegurar redes no es posible: nadie puede imaginar todos los eventos que llevarían a un resultado desagradable. Así que es casi necesario usar Ardilla para reducir la lista de eventos que causan fallos.

¿Qué sigue?

Antes de aplicarlo a sistemas a gran escala, el algoritmo necesita mejorarse. Los investigadores planean mejorar sus capacidades de modelado para que pueda tener en cuenta múltiples consecuencias complejas, como electricidad y gas, comunicación y flujo de potencia, y modelos de distribución más intrincados.

Hasta ahora, han trabajado con un modelo básico que podía manejar 46 líneas de transmisión. Estas líneas pueden estar apagadas o encendidas, así que habría 2⁴⁶ arreglos posibles – un número extremadamente grande para procesar mediante métodos de fuerza bruta. Para 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 realizar evaluaciones de riesgo usando redes eléctricas reales para producir modelos más precisos.