Fonte: Le Scienze01 febbraio 2017La propagazione a cascata dei guasti più gravinelle reti di distribuzione di energia elettrica puòessere riprodotta grazie a un modello al computere a un algoritmo di previsione, che potrebbe esseremolto utile nelle situazioni critiche reali(red)computer sciencetecnologiaNel progettare grandi sistemi a rete, come ladistribuzione dell'elettricità o i collegamenti dei voliaerei, gli ingegneri adottano misure che ne permettonoil funzionamento anche nel caso in cui un piccolonumero di elementi sperimenti un guasto.Eppure esistono eventi molto più rari in cui unguasto si può ripercuotere a cascata su granparte della rete, compromettendone il correttofunzionamento.Finora, la dinamica di questi malfunzionamentimaggiori è sfuggita a ogni comprensione e soprat-tutto a ogni previsione.Ma presto le cose potrebbero cambiare, graziea uno studio pubblicato su "Physical Review Letters" da Takashi Nishikawa e colleghi della NorthwesternUniversity a Evanston, in Illinois.Gli autori hanno elaborato un modello al computerche riproduce egregiamente la propagazione dei guastia cascata e, grazie a un algoritmo, è in grado anche difare previsioni a riguardo, risultando potenzialmenteutile nelle situazioni reali.Il gruppo ha analizzato i dati relativi a tre anni difunzionamento e guasti della rete elettrica del Texas.Il punto cruciale dello studio è la dimostrazione chele linee di trasmissione dell'elettricità non si guastanocasualmente, in modo indipendente le une dallealtre, perché nelle cascate di guasti di maggioridimensioni ci sono importanti sottoinsiemi dellarete che si rompono insieme.Si tratta di coppie di componenti definiti "co-suscettibili"che spesso non sono neppure in contatto.Semplicemente, un guasto di una linea elettricafa sì che la corrente venga reindirizzata, finendoper sovraccaricare una linea elettrica situata lontano.Secondo gli autori, l'identificazione dei gruppi dielementi co-suscettibili è una strada fondamentaleper la comprensione dei meccanismi con cui avvengonoi guasti a cascata.Tuttavia, identificare questi gruppi in grandi insiemidi dati raccolti nei guasti verificatisi in passatorichiede una capacità di calcolo non indifferente.Nishikawa e colleghi hanno calcolato la distribuzionedelle dimensioni delle cascate di guasti, per poiselezionarne 5000 di queste cascate iniziate dalguasto di pochi elementi.Analizzando i dati hanno identificato i clusterco-suscettibili, di cui molti coinvolgevano più di seisingole linee elettriche.Una volta identificati questi cluster, gli autori hannoriprodotto le cascate di guasti non nel network fisicooriginale, ma in un network astratto più semplice,costituito da gruppi co-suscettibili, grazie a cui hannotrovato l'algoritmo in grado di riprodurne la dinamica.Una volta ritornati sulla base di dati reale e completa,l'algoritmo ha dimostrato di poter riprodurre ladistribuzione completa delle cascate: l'accordo trasimulazione e realtà dimostra che la dinamica dellecascate dipende quasi interamente dall'evoluzionedi un semplice scheletro di gruppi co-suscettibili.Secondo Adilson Motter, che ha partecipato allaricerca, questo nuovo metodo potrebbe ancheessere usato per stimare le probabilità cheavvengano le cascate peggiori."Per esempio, ci possiamo chiedere:'Qual è la probabilità che si verifichi una cascatadi dimensioni doppie rispetto a quelle della piùgrande cascata mai osservata?'", ha spiegato Motter."Il nostro approccio permette di fare previsioni oltrequanto è concesso dall'analisi dei dati storici, enaturalmente le cascate di maggiori dimensionisono quelle che interessano di più."
Un modello per la propagazione dei guasti nelle reti elettriche
Fonte: Le Scienze01 febbraio 2017La propagazione a cascata dei guasti più gravinelle reti di distribuzione di energia elettrica puòessere riprodotta grazie a un modello al computere a un algoritmo di previsione, che potrebbe esseremolto utile nelle situazioni critiche reali(red)computer sciencetecnologiaNel progettare grandi sistemi a rete, come ladistribuzione dell'elettricità o i collegamenti dei voliaerei, gli ingegneri adottano misure che ne permettonoil funzionamento anche nel caso in cui un piccolonumero di elementi sperimenti un guasto.Eppure esistono eventi molto più rari in cui unguasto si può ripercuotere a cascata su granparte della rete, compromettendone il correttofunzionamento.Finora, la dinamica di questi malfunzionamentimaggiori è sfuggita a ogni comprensione e soprat-tutto a ogni previsione.Ma presto le cose potrebbero cambiare, graziea uno studio pubblicato su "Physical Review Letters" da Takashi Nishikawa e colleghi della NorthwesternUniversity a Evanston, in Illinois.Gli autori hanno elaborato un modello al computerche riproduce egregiamente la propagazione dei guastia cascata e, grazie a un algoritmo, è in grado anche difare previsioni a riguardo, risultando potenzialmenteutile nelle situazioni reali.Il gruppo ha analizzato i dati relativi a tre anni difunzionamento e guasti della rete elettrica del Texas.Il punto cruciale dello studio è la dimostrazione chele linee di trasmissione dell'elettricità non si guastanocasualmente, in modo indipendente le une dallealtre, perché nelle cascate di guasti di maggioridimensioni ci sono importanti sottoinsiemi dellarete che si rompono insieme.Si tratta di coppie di componenti definiti "co-suscettibili"che spesso non sono neppure in contatto.Semplicemente, un guasto di una linea elettricafa sì che la corrente venga reindirizzata, finendoper sovraccaricare una linea elettrica situata lontano.Secondo gli autori, l'identificazione dei gruppi dielementi co-suscettibili è una strada fondamentaleper la comprensione dei meccanismi con cui avvengonoi guasti a cascata.Tuttavia, identificare questi gruppi in grandi insiemidi dati raccolti nei guasti verificatisi in passatorichiede una capacità di calcolo non indifferente.Nishikawa e colleghi hanno calcolato la distribuzionedelle dimensioni delle cascate di guasti, per poiselezionarne 5000 di queste cascate iniziate dalguasto di pochi elementi.Analizzando i dati hanno identificato i clusterco-suscettibili, di cui molti coinvolgevano più di seisingole linee elettriche.Una volta identificati questi cluster, gli autori hannoriprodotto le cascate di guasti non nel network fisicooriginale, ma in un network astratto più semplice,costituito da gruppi co-suscettibili, grazie a cui hannotrovato l'algoritmo in grado di riprodurne la dinamica.Una volta ritornati sulla base di dati reale e completa,l'algoritmo ha dimostrato di poter riprodurre ladistribuzione completa delle cascate: l'accordo trasimulazione e realtà dimostra che la dinamica dellecascate dipende quasi interamente dall'evoluzionedi un semplice scheletro di gruppi co-suscettibili.Secondo Adilson Motter, che ha partecipato allaricerca, questo nuovo metodo potrebbe ancheessere usato per stimare le probabilità cheavvengano le cascate peggiori."Per esempio, ci possiamo chiedere:'Qual è la probabilità che si verifichi una cascatadi dimensioni doppie rispetto a quelle della piùgrande cascata mai osservata?'", ha spiegato Motter."Il nostro approccio permette di fare previsioni oltrequanto è concesso dall'analisi dei dati storici, enaturalmente le cascate di maggiori dimensionisono quelle che interessano di più."