WWW.LIBRUS.DOBROTA.BIZ
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - собрание публикаций
 

«им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» Е.В. Брежнев Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance Практикум Под редакцией ...»

Министерство образования и науки Украины

Национальный аэрокосмический университет

им. Н.Е. Жуковского «ХАИ»

Е.В. Брежнев

Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид

Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance

Практикум

Под редакцией В.С. Харченко

Проект

Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience

for Human and Industry Related Domains

(543968-TEMPUS-1-2013-1-EE-TEMPUS-JPCR)

УДК 004.9+004.052:621.38

Р13

Викладені матеріали практичної частини начального курсу “Основи аналізу та забезпечення безпеки смарт грид” (“Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance”), підготовленого в рамках проекту Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience for Human and Industry Related Domains (reference number 543968-TEMPUS-1-2013-1-EE-TEMPUS-JPCR) .

Курс присвячений методології та практиці оцінювання ризиків, безпеки, надійності смарт грид. Приводиться навчальна програма курсу, опис семінарів, практикумів, методичні рекомендації щодо самостійного вивчення курсу .

Книга призначена для аспірантів університетів, що навчаються за напрямками комп’ютерних наук, комп’ютерної та програмної інженерії, при вивченні методів та засобів оцінювання ризиків, безпеки смарт грид, а також може бути корисна викладачам, що проводять заняття з відповідних курсів .

Рецензенты:

– Опанасенко Владимир Николаевич, профессор, доктор технических наук, начальник отдела Института кибернетики им. В.М. Глушкова Национальной Академии наук Украины;

– Сидоренко Николай Федорович, доцент, кандидат технических наук, главный инженер НТ СКБ «Полисвит» (Харьков, Украина), заслуженный изобретатель Украины .

Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид. Практикум / Под ред. Харченко В.С. – Министерство образования и науки Украины, Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е. Жуковского «ХАИ», 2017 .

– 134 с .

В пособии изложены материалы практической части учебного курса «Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид» (Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance), подготовленного для аспирантов в рамках проекта Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience for Human and Industry Related Domains (reference number 543968-TEMPUS-1-2013-1-EETEMPUS-JPCR). Курс посвящен методологии и практике оценивания рисков, надежности и безопасности смарт грид .

Приводится учебная программа курса, дается описание семинаров, практикумов и тренингов, методические рекомендации по самостоятельному изучению материала курса .

Книга предназначена для аспирантов университетов, обучающихся по направлениям компьютерных наук, компьютерной и программной инженерии, при изучении методов и средств оценивания рисков и безопасности смартгрид, а также может быть полезна для преподавателей, ведущих занятия по соответствующим курсам .

Библ. – 29 наименований, рисунков – 75, таблиц – 13 .

Рекомендовано к изданию ученым советом Национального аэрокосмического университета имени Н.Е. Жуковского «Харьковский авиационный институт» (протокол № 1 от 16 апреля 2017 г.) .

УДК 004.9+004.052:621.38 © Брежнев Е.В .

© Национальный аэрокосмический университет им. Н.Е.Жуковского «ХАИ»

This work is subject to copyright. All rights are reserved by the authors, whether the whole or part of the material is concerned, specifically the rights of translation, reprinting, reuse of illustrations, recitation, broadcasting, reproduction on microfilms, or in any other physical way, and transmission or information storage and retrieval, electronic adaptation, computer software, or by similar or dissimilar methodology now known or hereafter developed .





Список сокращений

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АСУ Автоматизированная система управления АЧР Автоматическая частотная разгрузка ИУС Информационно-управляющая система ИТ Информационные технологии ИУФ Информационно-управляющая функция ИС Инструментальное средство ЛЛМ Логико-лингвистическая модель ПЛК Программируемый логический контроллер СБ Система безопасности СНЭ Система нормальной эксплуатации ЦПС Цифровая подстанция CAFTA Computer Aided Fault Tree Analysis FMECA Failure Mode and Effect Analysis HAZOP Hazard and Operability Study NPP Nuclear Power Plan RPN Risk Priority Number RTU Remote Terminal Unit SMART Self Monitoring Analysis and Reporting Technology SCADA Supervisory Control and Data Acquisition Systems SC Soft-computing

–  –  –

ВВЕДЕНИЕ В пособии изложены материалы практической части учебного курса «Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид»

(Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance), подготовленного для аспирантов в рамках Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience for Human and Industry Related Domains1 (reference number 543968-TEMPUS-1EE-TEMPUS-JPCR) .

Курс посвящен методологии и практике оценивания, обеспечения рисков, надежности и безопасности смарт грид, нового поколения энергоэффективных систем .

В пособии приводятся описание семинаров, практикумов, в приложениях изложены учебная программа курса и методические рекомендации по самостоятельному изучению материалов курса .

В первом разделе приведены материалы семинара по обзору и применению методов анализа надежности и безопасности смарт грид и их информационно-управляющих систем (ИУС) .

Теоретический материал содержит краткое описание смарт грид, основные показатели надежности, а также обзор функциональности программных инструментальных средств (ИС), применяемых на этапах проектного анализ надежности и безопасности .

Раздел содержит также описание семинара и практикума, направленного на изучение ИС анализа надежности .

В разделе также приведены лабораторные работы, ориентированные на более глубокое изучение ИС, основанных на реализации методов анализа деревьев отказов .

Разнообразие входных данных, используемых при анализе безопасности, предусматривает возможность интеграции методов Этот проект финансируется при поддержке Европейской комиссии. Эта публикация (сообщение) отражает мнения только авторов, и Комиссия не может нести ответственность за любое использование содержащейся в нем информации .

This project has been funded with support from the European Commission. This publication (communication) reflects the views only of the author, and the Commission cannot be held responsible for any use which may be made of the information contained therein .

Введение оценивания надежности и безопасности в рамках одного подхода .

Для ознакомления с возможными способами интеграции в разделе приведена лабораторная работа, направленная на изучение и практическое усвоение способов интеграции ИС .

Во втором разделе представлены практикумы по анализу деградации смарт грид систем (ИУС) с использованием логиколингвистических моделей. Первый практикум направлен на ознакомление с методами и подходами оценивания многоуровневой деградации. Второй практикум основан на применении Fuzzy Logic Toolbox, позволяющего провести нечеткую оценку деградации с использованием экспертных данных. Изложена методика применения нечеткой логики при решении задачи оценивания многоуровневой деградации .

Третий раздел содержит практикум по обеспечению безопасности смарт грид систем и их ИУС. Приведен обзор основных нормативных документов, используемых для обеспечения безопасности систем критического применения .

Приведены этапы метода выбора диверсных систем, основанного на оценивании степени сходства основной и диверсной системы, и учете стоимости реализации диверсного решения. Приведено описание ИС, поддерживающего реализацию данного метода .

Рисунки, таблицы и формулы для удобства нумеруются в пределах каждого раздела .

Книга предназначена для аспирантов университетов, обучающихся по направлениям компьютерных наук, компьютерной и программной инженерии, при изучении методов оценивания и обеспечения надежности, безопасности смарт грид (ИУС), а также может быть полезна для преподавателей, ведущих занятия по соответствующим курсам .

Пособие подготовлено доцентом кафедры компьютерных систем и сетей Национального аэрокосмического университета им. Н.Е. Жуковского «ХАИ» к.т.н., с.н.с. Брежневым Е.В. Общее редактирование проведено проф. д.т.н. Харченко В.С .

Автор выражает благодарность рецензентам, a также студенту кафедры компьютерных сетей и систем Мягкому М.В. за помощь в подготовке материалов практической части данного курса .

–  –  –

1 МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА

ОЦЕНИВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ СМАРТ

ГРИД

1.1 Семинар. Обзор и применение методов анализа надежности и безопасности смарт грид Цель и задачи семинара .

Целью является обзор и применение методов риск-анализа безопасности смарт грид .

Учебные задачи:

изучение основных положений анализа надежности смарт грид;

изучение возможностей и ограничений методов анализа безопасности смарт грид;

изучение подходов к проведению анализа надежности смарт грид .

Практические задачи:

проведение аналитического обзора методов риск анализа;

выполнение учебного проекта по оценке методов анализа надежности и безопасности смарт грид;

приобретение навыков командной работы при выполнении учебного проекта .

Подготовка к семинару

При подготовке к семинару необходимо:

– уяснить цели и задачи;

–изучить теоретический материал, приведенный в описании, а также в [1-12] .

Теоретический материал Smart Grid (далее, смарт грид) представляет собой систему, оптимизирующую энергозатраты, позволяющую перераспределять электроэнергию. "Интеллектуальные" сети – комплекс технических средств, позволяющий оперативно менять характеристики электрической сети. На технологическом уровне Введение происходит объединение электрических сетей, потребителей и производителей электричества в единую автоматизированную систему, которая в реальном времени позволяет отслеживать и контролировать режимы работы всех участников процесса .

Надежность смарт грид определяется надежностью ее физических активов (генерирующих агрегатов, трансформаторов, линий электропередачи, коммутационных аппаратов, устройств защиты и автоматики и др.), надежностью схемы (степенью резервирования), надежностью режима (запасами статической и динамической устойчивости), а также живучестью системы, т.е .

способностью выдерживать системные аварии цепочечного характера без катастрофических последствий, или, без перерывов электроснабжения потребителей, не подключенных к системе автоматической частотной разгрузки (АЧР) .

Под надежностью смарт грид понимается комплексное свойство, определяющее способность осуществлять электроснабжение потребителей путем выполнения функций по производству, передаче и распределению электрической энергии нормированного (требуемого) качества при едином технологическом взаимодействии генерирующих установок, электрических сетей и электроустановок потребителей, удовлетворять в любой момент времени спрос на мощность и электроэнергию (адекватность, балансовая составляющая системной надежности), противостоять возмущениям, вызванным отказами отдельных элементов энергосистемы (безопасность, оперативная составляющая системной надежности) .

К частным показателям надежности относятся: параметр потока отказов - отношение числа отказавших в единицу времени элементов к общему числу испытываемых однотипных элементов при условии, что отказавшие элементы заменяются новыми;

наработка на отказ - среднее значение времени между последовательными отказами; время восстановления - отношение суммарного времени восстановления технического устройства за выбранный календарный срок к количеству его отказов за тот же календарный срок; коэффициент готовности - отношение времени безотказной работы технического устройства к суммарному времени его безотказной работы и вынужденных простоев из-за отказов .

Введение

–  –  –

где Т – общий период времени, ч;

ri – время восстановления, ч;

Ni - число потребителей без энергоснабжения;

NТ – общее число потребителей .

Электрическая подстанция является одной из важных систем, обеспечивающей прием, преобразование и распределение электрической энергии. Цифровая подстанция как основной элемент смарт грид, обеспечивает интерфейс между АЭС и электросетью .

К частным показателям надежности подстанции относят вероятность отказа оборудования, среднее время наработки на отказ, интенсивность отказа, время восстановления, коэффициент готовности, пр .

Рассмотренные методы оценивания надежности позволяют учесть влияние надежности на безопасность смарт грид и их ИУС .

Вместе с тем, учет только лишь одной надежности не позволяет получить достоверные оценки безопасности в виду ее Введение многофакторности. Существенным недостатком является отсутствие статистики (редкие события), не позволяющей использовать вероятностные показатели надежности в задачах оценивания безопасности КЭИ. Кроме того, необходимо комплексно учитывать влияние других факторов безопасности (рассмотренных ранее) и учитывать неопределенности, свойственные данной проблеме .

Обзор инструментальных средств оценки надежности смарт грид Для анализа надежности смарт грид систем применяются следующие инструментальные средства (ИС):

ReliaSoft’s Xfmea Программный инструмент Xfmea ReliaSoft облегчает управление данными и отчетности для всех типов режимов и последствий отказов анализ - FMEA - и режимы отказа, эффекты и критичности анализа - FMECA. Программное обеспечение предоставляет предварительно определенные настройки, чтобы соответствовать основным отраслевым стандартам (например, MIL-STD-1629A), а также предоставляет широкие возможности настройки в соответствии с требованиями конкретного анализа и отчетности .

Xfmea обеспечивает централизованное хранение данных, чтобы сделать его легким для нескольких пользователей сотрудничать по FMEA проектов.

Программное обеспечение предлагает гибкий и мощный набор инструментов для:

Записи и управления данными для текущего режима и последствий отказов анализа (FMEAs);

Поиска и использования соответствующей информации из существующих FMEAs;

Оценки риска с помощью RPN или критичности;

Отслеживания завершения рекомендуемых действий;

Представления данных FMEA с помощью отчетов, запросов и диаграмм, пр .

Введение Общий вид графического интерфейса ИС приведен на рисунке 1.1 .

Рис. 1.1. Общий вид графического интерфейса инструментального средства ReliaSoft’s Xfmea Reliability Block Diagram Analysis Software BlockSim поддерживает широкий спектр надежности блок схем конфигураций и анализа дерева неисправностей (FTA) ворот и событий, в том числе расширенные возможности для моделирования сложных конфигураций, распределение нагрузки, в режиме ожидания резервирования, фаз и циклов.

С помощью точных вычислений и/или дискретного моделирования событий, BlockSim облегчает широкий спектр анализов для обоих восстанавливаемых и невосстанавливаемых систем, а именно:

системный анализ надежности;

определение критических компонентов;

оптимальное распределение надежности для систем ремонтопригодности, анализа (определения оптимальных

–  –  –

интервалов профилактического обслуживания запасных частей провизия и т.п.);

оценки стоимости жизненного цикла .

Общий вид графического интерфейса ИС приведен на рис. 1.2 .

Рис. 1.2. Общий вид графического интерфейса инструментального средства BlockSim Soft .

HAZOP Manager HAZOP Manager представляет собой программу персонального компьютера для исследования опасности и работоспособности (HAZOPs) и других обзоров, связанных с безопасностью .

ИС включает в себя функции:

подачи в качестве основы для проведения обзоров безопасности систем;

облегчения задач записи протокола заседания групп обзора безопасности, а также помощи поддержки фокуса команды при исследованиях;

Введение поддержка базой данных по причинам аварий (отказов);

возможности проведения анализа SIL, пр .

Общий вид графического интерфейса инструментального средства, поддерживающего использование данной методологии, приведен на рисунке 1.3 .

Рис 1.3. Общий вид графического интерфейса инструментального средства HAZOR Manager V7.0 .

CAFTA (Computer Aided Fault Tree Analysis (FTA)) CAFTA - это программное приложение, используемое для анализа дерева событий и дерева дефектов сложных систем. Это гибкий, интуитивно понятный инструмент, который может использовать один аналитик риска или целая команда проекта .

FTA обеспечивает дисциплинированный способ разложить сложную систему на составляющие ее части и исследовать места, где общая первопричина влияет на несколько уровней .

CAFTA позволяет:

визуализировать и упростить понимание взаимодействия между отдельными отказами компонентов и сбоями всей системы;

провести количественную оценку надежности, пр .

–  –  –

RAMS (надежность, доступность, ремонтопригодность и безопасность) Программное обеспечение RAM Commander представляет собой комплексное программное средство для анализа надежности, ремонтопригодности и прогнозирования, оптимизации запасных частей, FMEA / FMECA, анализа тестируемости, анализ дерева событий и оценки безопасности .

Модули надежности и безопасности покрывают все широко известные стандарты надежности и подходы анализа отказов .

RAM Commander является незаменимым инструментом для анализа надежности сложных систем .

Общий вид графического интерфейса ИС приведен на рис.1.4 .

Рис 1.4. Общий вид графического интерфейса инструментального средства RAM Commander Netica Netica – это приложение разработанное компанией Norsys Software Corp., которое можно использовать для поиска закономерностей в данных, диагностику системы и т.д. Netica представляет собой комплексный инструмент для работы с байесовской сетью доверия и диаграмм влияния. ИС используется для построения, изучения, модификации БСД .

Общий вид графического интерфейса ИС приведен на рис.1.5 .

–  –  –

Рис.1.5. Общий вид графического интерфейса ИС Netica Программа разработок и исследований Работа выполняется коллективно. Коллективное выполнение работы состоит в следующем. Студенты распределяются на команды. Каждая команда получает задачу, связанную с подготовкой учебного проекта по сравнительной оценке двух ИС анализа надежности .

Этапы создания учебного проекта:

1. Формирование команд. Распределение ролей в команде .

2. Выбор группы методов .

3. Постановка целей .

4. Постановка задач .

5. Внутрикомандная работа (дискуссия) .

6. Презентация результатов .

Сравнительная оценка ИС включает:

- составление и заполнение чек-листа для описания ИС .

Секции чек-листа для описания ИС представлены в табл. 1.1 Введение Таблица 1.1. Секции чек-листа для описания ИС № Секции для описания Идентификация ИС (функция, имя, производитель и 1 .

номер версии) Описание функционала ИС 2 .

Наличие руководства пользователя (со ссылкой) 3 .

Сфера (области) применения ИС (список типичных 4 .

применений) Оценка практик управления тестированием и 5 .

изменениями для инструмента на сайте производителя Документы известных неисправностей и возможности 6 .

обходить эти неисправности (дать ссылку) Доказательство того, что инструмент выполняет в 7 .

соответствии со своей спецификацией (указать возможные подходы к тестированию, чтобы доказать правильность инструмента)

Анализ механизмов отказа и способов смягчения по мере 8. необходимости

Оценка должна быть основана на разработке и обосновании критериев сравнения. Примерами критериев могут быть простота применения, обоснованность этапов, распространенность в практике оценки безопасности, инструментальная оценка .

По результатам выполнения двух заданий команда готовит презентацию и заполненный чек-лист по анализируемым ИС .

Варианты заданий приведены в таблице 1.2 .

–  –  –

Требования к содержанию аналитического отчета

Отчет должен содержать:

титульный лист;

цели и программу проведения исследований;

описание этапов метода оценки надежности смарт грид;

преимущества и недостатки метода;

ограничения по применению ИС;

обзор ИС, использующих данный метод для оценки надежности (заполненный чек лист);

результаты анализа и выводы .

–  –  –

Контрольные вопросы

1. Что понимается под смарт грид?

2. Что понимается под термином «безопасность» смарт грид?

3. Что понимается под надежностью систем в смарт грид?

4. Назовите основные показатели надежности цифровых подстанций?

5. Перечислите основные ИС оценки надежности и безопасности систем в смарт грид?

6. Назовите основные преимущества и недостатки указанных ИС?

7. Приведите примеры технологий SMART grid .

8. Каковы основные практические требования к выбору методов анализа надежности смарт грид?

Введение

1.2 Практикум. Ознакомление с инструментальными средствами оценивания надежности смарт грид на примере ИС Cafta

Цель и задачи практикума:

Изучение особенностей применения ИС анализа надежности систем в смарт грид на примере Cafta .

Учебные задачи:

изучение основных теоретических сведений метода анализа надежности систем, основанном на построении деревьев отказов;

изучение инструментальных средств оценивания надежности .

изучение возможностей и ограничений существующих ИС анализа надежности .

Практические задачи:

получение навыков практического применения ИС Cafta при выполнении иллюстративного примера .

Подготовка к практикуму

При подготовке к практикуму необходимо:

– уяснить цели и задачи;

– изучить теоретический материал, приведенный в описании .

Теоретический материал ИС Cafta поддерживает практическую реализацию метода анализа «дерева отказов» («Fault Tree Analysis» - FTA). Данный метод позволяет определить множество условий и факторов, способных привести к определенному нежелательному событию (так называемому головному событию) .

«Дерево отказов» - логически организованная графическая конструкция, в которой демонстрируется взаимодействие элементов системы, отказ которых по отдельности или в сочетании Введение может способствовать появлению нежелательного события отказа системы в целом .

Анализ дерева отказов эффективно используется в аэрокосмической отрасли, атомной энергетике, химической и перерабатывающих отраслях, в фармацевтической, нефтехимической и других, связанных с высокой степенью риска .

Структура «дерева отказа» включает одно головное событие (аварию, инцидент), которое соединяется с набором соответствующих нижестоящих событий (ошибок, отказов, неблагоприятных внешних воздействий), образующих причинные цепи (сценарии аварий) .

Для связи между событиями в узлах «деревьев» используются знаки «И» и «ИЛИ». Логический знак «И» означает, что вышестоящее событие возникает при одновременном наступлении нижестоящих событий .

Знак «ИЛИ» означает, что вышестоящее событие может произойти вследствие возникновения одного из нижестоящих событий .

Символы событий приведены на рис.1.6 .

Рис. 1.6. Символы событий FTA Символы элементов, используемых при построении деревьев отказов, приведены на рис. 1.7 .

Символы элементов описывают отношения между входными и выходными событиями .

Символы событий следуют классической булевой логике:

Введение Рис. 1.7. Символы элементов

Символы элементов включают:

элемент «ИЛИ» - выходное событие происходит, если есть любое входное событие;

элемент «И» - выходное событие происходит только тогда, когда происходят все входные (входы независимы) события;

исключающий элемент «ИЛИ» - выходное событие происходит, если происходит только одно входное событие;

приоритетный элемент «И» - выход происходит, если входы происходят в определённой последовательности указанного события;

блокирующий элемент – выход происходит, если вход происходит при благоприятных условиях для указанного события .

Элементы передачи приведены на рис. 1.8 .

Элементы передачи используются для соединения входов и выходов, соответствующих деревьев отказов, таких как дерево отказов подсистемы в своей системе .

Рис. 1.8. Элементы передачи Рассмотрим иллюстрированный пример построения дерева отказов (рис 1.9) .

–  –  –

При нажатии и удержании на месте пересечения модулей ПКМ, может быть выбран символ элементов отношения между модулями (рис.1.18) .

Рис. 1.18.

Выбор символа элементов отношения модулей Достраиваем «дерево отказов» согласно примеру (используем панель управления модулями) (рис.1.19):

–  –  –

Рис. 1.19.

Использование панели управления модулями при построении дерева отказов При нажатой ПКМ, выбираем «свойство(Properties)» модуля (рис.1.20):

–  –  –

Рис. 1.23.

Ввод значений вероятности появления отказов В поле «Calculation parameters» вводим значение вероятности появления данного отказа (согласно примеру) (рис.1.24):

Рис. 1.24.

Ввод значений вероятности появления отказов Итоговое «Дерево отказов» выглядит следующим образом (рис.1.25):

–  –  –

В правой части окна находятся дополнительные вкладки. При нажатии ЛКМ на любой из модулей, и нажатии на вкладку «Свойства(Properties) можно увидеть информацию о данном модуле (с указанными изменениями и вероятностями появления) (рис.1.26) .

–  –  –

Рис. 1.27. Отказы и вероятности появления отказов Проведем анализ и подсчет вероятности «головного»

процесса. Для расчета «головного процесса необходимо нажать на знак калькулятора в верхней части панели управления (рис.1.28) .

Рис. 1.28. Расчет вероятности «головного» процесса

–  –  –

После нажатия на клавишу калькулятора, мы видим данное окно (рис.1.29) .

Рис. 1.29. Окно «калькулятор»

Далее, нажимаем “OK”. После чего, наблюдается следующее (Рис.1.30) .

–  –  –

Итоговая вероятность «головного» процесса автоматически добавляется в модуль после подсчета .

Программа разработок Практикум выполняется индивидуально .

Результатом работы является подготовка аналитического отчета (презентация по данному ПО + отчет) .

Презентация должна включать:

1. Титульный лист .

2. Содержание презентации .

3. Краткое описание ИС .

4. Перечень ограничений при использовании ИС .

5. Область применения ИС .

6. Выводы .

Практикум завершается подтверждением практического освоения ИС каждым студентом (подготовка и защита презентации) .

Введение

1.3 Описание лабораторных работ с использованием ИС Cafta 1.3.1 Лабораторная работа №1. Анализ надежности систем в смарт грид с использованием ИС Cafta Цель работы: оценить основные параметры надежности систем в смарт грид с использованием современных ИС оценки надежности .

Учебные задачи:

изучение возможностей ИС;

построение дерева отказов согласно варианту;

подсчет вероятности отказа системы .

Практические задачи:

получение навыков практического анализа параметров систем смарт грид с использованием ИС Cafta .

Исследовательские задачи:

- исследование и подсчет вероятностей отказов систем;

- анализ параметров дерева отказов .

–  –  –

Оценка надежности систем в соответствии с вариантом (см .

ниже) .

Программа разработок Практикум выполняется индивидуально. Результатом работы является подготовка аналитического отчета .

Отчет должен содержать:

1. Титульный лист .

2. Содержание презентации .

3. Краткое описание ИС Cafta .

4. Перечень ограничений при использовании ИС .

Введение

5. Область применения ИС .

6. Результаты расчета надежности согласно варианта .

Практикум завершается подтверждением практического освоения ИС каждым студентом .

Варианты заданий .

Вариант 1: Построить дерево отказов с заданными вероятностями для ситуации: перелив воды в дамбе через гребень плотины .

–  –  –

Рис. 1.38. Графическая иллюстрация варианта задания 8 Вариант 9: Построить дерево отказов с заданными вероятностями для ситуации: отказ работы кардиостимулятора .

–  –  –

1.3.2 Лабораторная работа №2. Интеграция методов оценивания надежности и безопасности (Cafta & Netica) Цель работы: исследовать особенности интеграции метод оценивания надежности и безопасности смарт грид для решения задач оценивания безопасности с учетом параметров надежности систем в смарт грид

Учебные задачи:

изучение основных теоретических сведений об цифровых подстанциях смарт грид;

изучение возможностей рабочего пакет Netica и Cafta с учетом их интеграции при оценивании безопасности смарт грид с учетом надежности цифровой подстанции .

Практические задачи:

получение навыков практического анализа параметров сетей с использованием средств имитационного моделирования .

Исследовательские задачи:

- исследование возможностей интеграции методов оценивания надежности и безопасности систем в смарт грид .

Задание Необходимо исследовать возможность проведения интеграции методов оценивания надежности и безопасности на примере интеграции ИС Netica и Cafta .

Варианты заданий приведены в таблице 1.3 .

Требования к оформлению отчета приведены на стр. 53 .

–  –  –

Краткие теоретические сведения Безопасная эксплуатация систем в смарт грид (например, объектов генерации электричества) выдвигает большие требования к качеству параметров электрической сети. Так, например, для нормальной работы всех систем безопасности реактора АЭС частота тока должна быть в пределах +3% и – 5%; напряжение в пределах +/ – 5%. Любые отклонения от этих параметров могут привести к остановке реактора АЭС. Так, например, в сентябре 2011 г., в Сан Диего, США, в результате отказа оборудования подстанции произошла аварийная остановка реактора АЭС в Сан Клименте, Калифорния .

Несмотря на повышение безотказности компонентой базы смарт грид, проблемы обеспечения ее надежности остаются актуальными .

Это обусловлено прежде всего: 1) растущими требованиями энергетического рынка, обуславливающими функционирование электросети на грани ее предельных возможностей по току, напряжению, частоте, пр.; 2) возрастающими потребностями в электричестве, стремлению стейкхолдеров энергокомпаний к получению максимальной прибыли; это приводит к принятию технически необоснованных решений, например, по передаче электричества на большие расстояния, что ведет к росту нагрузки на оборудование этих сетей, и как следствие, к его износу; 3) использованием современных ИТ для повышения возможностей контроля за состоянием сети; однако, с одной стороны, ИТ повышают возможности по контролю за состоянием и самоадаптации, а с другой, – увеличивают требования к надежности оборудования; 4) высокой динамикой системы, что приводит к необходимости принятия качественных решений в режиме реального времени; 5) высокой географической распределенностью активов энергосистемы; 6) интеграцией альтернативных источников в энергосистему, что вносит дополнительные риски в возможность поддержания ее стабильной работы и качества параметров сети, пр .

В настоящее время одной из проблем обеспечения инфраструктурной безопасности является адекватное моделирование инфраструктур, учет влияния надежности систем и 1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид компонентов современной электрической сети на безопасность инфраструктуры. Для оценки безопасности смарт грид используются Марковские сети, сети Петри, Байесовские сети доверия (БСД) .

Показатели надежности смарт грид и подстанции .

Под надежностью смарт грид понимается комплексное свойство, определяющее ее способность осуществлять электроснабжение потребителей путем выполнения функций по производству, передаче и распределению электрической энергии нормированного (требуемого) качества при едином технологическом взаимодействии генерирующих установок, электрических сетей и электроустановок потребителей, удовлетворять в любой момент времени спрос на мощность и электроэнергию (адекватность, балансовая составляющая системной надежности), противостоять возмущениям, вызванным отказами отдельных элементов энергосистемы (безопасность, оперативная составляющая системной надежности) .

КЭИ состоит из генерирующих станций и электросистемы (см. рис. 1.41). Основной функцией электросистемы является передачи и распределение электроэнергии от генерирующих станций к потребителю .

–  –  –

Основными компонентами электросистемы, надежность которых определяет безопасность АЭС, являются подвесные и подземные ЛЭП; цифровые подстанции; высоковольтное

–  –  –

оборудование; автоматы защиты, системы мониторинга; системы связи и управления, пр .

Все показатели надежности смарт грид можно представить в виде групп частных и интегральных показателей .

Существуют такие интегральные показатели как: суммарное время простоя оборудования, отключения энергопринимающих установок потребителей, недоотпуски электроэнергии, пр .

Цифровая подстанция является одним из важных активов электросистемы, обеспечивающим прием, преобразование и распределение электрической энергии. Фактически, она является интерфейсом между АЭС и электросистемой, расположенной в непосредственной близости к станции .

Цифровая подстанция содержит комплекс цифровых устройств (терминалов) для решения задач релейной защиты и автоматики и АСУ ТП - регистрации аварийных событий, учёта и контроля качества электроэнергии, телемеханики. Все оборудование станции общается между собой и центральным сервером объекта по последовательным каналам связи на единых протоколах .

Частные показатели используются для оценки надежности цифровой подстанции. Для подстанции выделяют следующие частные показатели надежности: вероятность отказа оборудования подстанции, среднее время наработки на отказ, интенсивность отказа, время восстановления, коэффициент оперативной готовности, пр .

В рамках данного подхода в качестве показателя надежности цифровой подстанции предлагается использовать коэффициент оперативной готовности. Под коэффициентом оперативной готовности понимается вероятность того, что цифровая подстанция окажется работоспособной (обеспечит электроснабжение для АЭС) в произвольный момент времени и с этого момента будет работать безотказно в течение заданного промежутка времени. Предполагается, что рассматривается установившийся процесс эксплуатации, математической моделью которого является стационарный случайный процесс 1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид Оценка безопасности смарт грид систем с учетом параметров надежности подстанции .

Для оценки влияния показателей надежности цифровой подстанции на безопасность смарт грид предлагается использовать метод, основанный на комбинированном использовании БСД и метода анализа деревьев отказов (МАДО) .

При построении БСД очень важно правильно задать априорные вероятности состояний узлов родителей. Для этого предлагается использовать метод анализа дерева отказов .

Метод анализа деревьев отказов интенсивно используется в различных отраслях, например, машиностроении, с целью выявления способов уменьшения рисков или определения частоты системного отказа .

Предлагаемый метод учета надежности цифровой подстанции при оценке безопасности смарт грид с использованием комбинации БСД и МАДО включает следующие этапы:

определение и структуризация всех активов подстанции; риск анализ активов подстанции, с учетом тяжести отказов для подстанции смарт грид; ранжирование активов подстанции по рискам с учетом влияния на работоспособность цифровой подстанции. На этом этапе выявляются наиболее критичные активы, отказы которых приводят к потере готовности цифровой подстанции; построение БСД, включающей узел (узлы), учитывающий надежность цифровой подстанции в виде коэффициента готовности, а именно, вероятности нахождения подстанции в работоспособном состоянии;

- вероятности нахождения активов подстанции в работоспособном состоянии определяются с помощью МАДО .

Этапы метода приведены на рис. 1.42 .

–  –  –

Рис. 1.42. Этапы метода оценивания безопасности смарт грид (ИУС) с учетом надежности ее подсистем (подсистем) .

1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид Пример оценки безопасности смарт грид системы с учетом параметров надежности .

В качестве примера применения метода рассмотрен фрагмент БСД для оценки безопасности реактора АЭС с учетом состояния источников внешнего и внутреннего энергоснабжения (рис. 1.43) .

В качестве основных узлов рассматриваются: узел состояния реактора (reactor state unit), узлы учета состояния двух систем безопасности (RCIC, RPS), узлы учета состояния внешнего и внутреннего энергоснабжения (Off_site_power_state, On_site_power_state), узлы состояний трех цифровых подстанции (smart_substation_(1-3)), узлы для дизель-генератора (DG) и аккумуляторной батареи (DC_batteries). Данная БСД была построена с использованием инструментального средства Netica 512 .

–  –  –

Рис. 1.43.

Фрагмент БСД для оценки безопасности АЭС с учетом работоспособности цифровых подстанций и внутреннего энергоснабжения К основным причинам потери нагрузки (работоспособности) цифровой подстанции можно отнести:

1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид

- отказы полевого оборудования, датчиков сбора дискретной информации и передачи команд управления на удаленные коммутационные устройства (remote terminal unit, RTU);

- отказы датчиков для сбора аналоговой информации (цифровые трансформаторы тока и напряжения) .

- отказы устройств управления и мониторинга (контроллеры присоединения, многофункциональные измерительные приборы, счетчики, системы мониторинга трансформаторного оборудования и т.д.) .

- выход из строя серверов верхнего уровня (сервер базы данных, сервер, сервер телемеханики, сервер сбора и передачи технологической информации и т.д., концентратор данных), пр .

В рамках примера, после ранжирования наиболее критичным активом определен RTU. RTU представляет собой удаленное оконечное устройство, которое выполняет важные функции в обеспечении работоспособности цифровой подстанции .

Устройство подключено к окончанию канала связи с центральным устройством системы .

Его отказы могут приводить к потере нагрузки (работоспособности) цифровой подстанции. В свою очередь, это событие приводит к потере одной из линий, обеспечивающей снабжение всех систем безопасности АЭС .

В качестве основных причин потери работоспособности RTU, могут быть: отказы терминалов ввода/вывода, отказы ПО, электропитания .

Отказы RTU могут быть классифицированы первичные, вторичные. Причиной первичного отказа RTU являются непосредственно его компоненты и элементы, т.е. он сам .

Вторичные отказы RTU обусловлены различного рода входными воздействиями (сигналами), лежащими вне диапазона, предусмотренного технической спецификацией на RTU. Эти внешние воздействия вызываются соседними элементами и окружающей средой, а также ошибочными действиями персонала подстанции. Вторичные отказы могут возникать вследствие успешных кибератак, проведенных опытным злоумышленником на уязвимости RTU .

1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид Дерево отказов для события – потеря эксплуатационной готовности подстанции, построенное в рамках иллюстративного примера, приведено на рис. 1.33 .

Коэффициент оперативной готовности подстанции определен на основе метода анализа деревьев отказов. Расчеты показателей надежности подстанции были проведены с использованием средства Cafta 6.0 a .

Построение БСД и ее интеграция с методом анализа деревьев отказов (см. раздел МАДО) на рис. 1.44 Рис. 1.44. Интеграция методов анализа деревьев отказов и БСД Следует также отметить, что при совместном использовании

БСД и МАДО могут возникнуть два случая:

- для оценки безопасности смарт грид используется комбинация лингвистической БСД и классического 1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид (вероятностного) метода анализа дерева отказов. В лингвистической БСД все параметры сети, включая условные вероятности, представлены в виде лингвистических переменных;

- для оценки безопасности смарт грид используется комбинация классической (вероятностной) БСД и метода анализа дерева отказов, в которой вероятности базовых событий могут частично или полностью быть представлены в виде лингвистических переменных. Нечеткое расширение метода анализа деревьев отказов применяется в случае наличия недостаточной статистики отказов, позволяющей определить параметры надежности сложной системы .

Для обоих случаев возникает вопрос интеграции входных и выходных данных двух методов. В качестве решения могут быть предложены существующие методы фазификации и дефазификации. Причем, оба метода могут быть использованы в обоих случаях. Так, например, фазификация позволяет провести интеграцию вероятности в лингвистическую БСД. Теоретически возможно провести и дефазификацию лингвистической БСД .

Однако эта задача может потребовать затрат ресурсов. Для второго случая можно использовать фазификацию классической БСД, что также является затратным процессом. Наиболее удобным подходом в этом случае является дефазификация выходных величин, полученных с использованием нечеткого метода анализа деревьев отказов .

Появление смарт грид приводит к появлению новых рисков для безопасности смарт грид и АЭС, в частности, рисков информационной безопасности и сложных отказов ее компонент .

Подход к учету влияния надежности цифровых подстанций на безопасность КЭИ может быть основан на комбинированном применении БСД и МАДО. МАДО используется для получения показателей надежности подстанции с учетом вероятностей отказов наиболее критичных активов. Возможны два случая интеграции методов, для которых предложены варианты реализации .

Интеграция методов позволит получить обоснованные оценки вероятностей состояний цифровых подстанций, которые в дальнейшем интегрируются в БСД для получения оценок 1 Методы и инструментальные средства оценивания надежности и безопасности смарт грид

–  –  –

Требования к отчету при выполнении лабораторных работ

Отчёт формируется в следующем порядке:

1. Титульный лист .

2. Цель работы. Цель работы показывает, для чего выполняется работа, например, для получения или закрепления каких навыков, изучения каких явлений, законов и т.п .

4. Краткое содержание работы. Краткое содержание работы включает теоретическое описание тематики лабораторной работы, описание моделей, методов и алгоритмов, необходимых для обработки полученных данных, описание ПО, используемое, используемого в работе .

5. Обработка результатов. Обработка результатов включает описание хода выполнения работы, перечень полученных результатов, сопровождающихся необходимыми комментариями, расчетами и промежуточными выводами, графики .

6. Выводы по результатам выполнения работы. Выводы по работе делаются на основании обобщения полученных результатов. В выводах также отмечаются все недоработки, по какой-либо причине имеющие место, предложения и рекомендации по дальнейшему исследованию поставленной в работе задачи .

7. Приложения. В приложения выносятся библиографический список, содержащий ссылки на книги, периодические издания, интернет ресурсы, использованные при выполнении работы и оформлении отчёта. В приложение выносятся также справочная и прочая информация, не включённая в основные разделы отчёта .

–  –  –

2 НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА

АНАЛИЗА ДЕГРАДАЦИИ В СИСТЕМАХ СМАРТ ГРИД

2.1 Практикум 1. Анализ методов оценивания деградации систем в смарт грид Форма занятия: практикум Цель и задачи практикума является анализ показателей деградации систем в смарт с использованием нечеткой логики .

Учебные задачи:

изучение основных положений анализа деградации ИУС с использованием нечеткой логики;

изучение пакета Fuzzy Logic Toolbox .

Практические задачи:

получение навыков применения пакета нечеткой логики Fuzzy Ligic Toolbox при решении задачи оценивания деградации ИУС в смарт грид .

Исследовательские задачи:

- провести оценку деградации ИУС в смарт грид .

Подготовка к практикуму

При подготовке к практикуму необходимо:

– уяснить цели и задачи;

– изучить теоретический материал, приведенный в описании, а также в [13-19] .

Теоретический материал Деградации ИУС в смарт грид приводит к изменению параметров функционирования и параметров качества выполнения функций. Эмерджентные риски для АЭС Фукушимы, связанные с потерей внешнего электроснабжения (негативное географическое 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид влияние природной системы), были частично компенсированы дизель генераторами станции (системы смарт грид - АЭС). Далее, они были переданы на уровень подсистем ИУС, где были компенсированы работой батареи. После разряда батарей – началась деградации информационно-управляющих функций (ИУФ) ИУС, т.е. ИУС деградирует при реализации эмерджентных рисков в смарт грид .

ИУС характеризуется критичностью решаемых задач, информационной раcпределенностью, сложностью аппаратной и архитектурной реализации, временными ограничениями цикла управления и т.д. Технические средства также могут иметь внутреннюю структуру, состоящую из нескольких элементов, отказы которых влияют на ее работоспособность .

Математическим методам оценки систем с деградацией или деградирующих систем (ДС) посвящено большое число работ. В англоязычной литературе эти системы получили название "multistate systems" (MSS). Использование этого термина не является вполне корректным, поскольку существует множество приложений, не относящихся к проблеме надежности и живучести, где он может применяться .

Развитие теории ДС (MSS) базируется на применении специальных структурных функций, Марковских моделей и комбинированных методов. Ряд результатов в этой области получено применительно к деградирующим многоярусным мажоритарным резервированным системам, а также для систем с многоступенчатой деградацией и восстановлением, в которых использовался аппарат Марковских процессов совместно с диаграммами многоступенчатой деградации (QD-диаграммами) .

Системы, исследуемые в указанных публикациях, имеют одно общее ограничение: деградация рассматривается, как правило, только на системном уровне. Другими словами, в них работает (одноуровневая) схема: отказ элемента (участка резервирования) – деградация системы. Современные критические ИУС являются сложными иерархическими системами, поведение которой не может быть описано подходами одноуровневой деградации. Для сложных динамических эргатических систем целесообразно, на наш взгляд, говорить о многоуровневой деградации .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид Процесс формализации и разработки моделей многоуровневой деградации является сложной задачей. Основная проблема в исходных данных, которые, особенно на ранних стадиях проектирования подобных систем, характеризуются неточностью, неясностью и размытостью. Эти неточные данные не могут быть использованы для традиционных моделей .

Понятие деградации и уровней деградации ИУС является сложным и слабо формализуемым. Границы перехода из одного состояния в другое являются размытыми и нечеткими. Изменение состояния компонентов и ИУС в целом происходит скорее плавно, чем скачкообразно. Высокая неопределенность при решении задач оценки уровней деградации критической ИУС обуславливает необходимость использования большого спектра разнородной информации. В результате, оценка уровней деградации с учетом какого-то одного параметра, характеризующего процесс функционирования, становится сложной. Разнородность физической природы параметров не позволяет в полной мере использовать аналитические соотношения .

Сложной и неопределенной является формализация зависимости между изменением уровня деградации компонентов, элементов и систем ИУС в целом .

Кроме того, большая часть информации, которая могла быть использована для анализа состояний ИУС является качественной, доступной только в виде знаний экспертов .

Поэтому возникает целесообразность разработки новых методов оценки уровней деградации критической ИУС с использованием аппарата теории нечетких множеств, который позволяет использовать качественную информацию для анализа многоуровневой деградации ИУС как результата реализации эмерджентных рисков в смарт грид .

Деградирующая ИУС, представленная множеством E={Ej}, j 1,m, это система, в которой отказ одного или нескольких компонент (или элементов) Ej, приводит к ухудшению качества (и/или количества) информационно-управляющих функций, характеризуемых скалярным или векторным показателем П .

Каждый компонент, элемент и система критической ИУС может выполнять несколько функций. Каждая функция оценивается 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид своим индивидуальным показателем. В общем случае этот показатель является комплексным и в ряде практических задач не всегда может быть преобразован в скалярную форму .

Снижение показателя П от некоторой исходной П0 до минимально допустимого Пmin означает переход ИУС в новое состояние. Определение границ перехода является условным и субъективным. Поскольку переход из одного состояния в другое является условным и в большей степени является требованием математической модели, используемой при анализе, целесообразно говорить о размытом состоянии и размытых границах перехода. Это предположение является более гибким при анализе подобных систем .

Можно говорить о множестве нечетких состояний всех уровней иерархии критической ИУС. Изменение показателей функционирования компонентов ИУС приводит к изменению состояния ее элементов, которые в свою очередь приводит к изменению состояния ИУС в целом .

Формально любая критическая ИУС может быть представлена в виде взаимосвязанного множества узлов (node). Узлы каждого уровня иерархии взаимосвязаны между собой множеством связей .

Каждый узел в свою очередь является сложной системой, включающей множество узлов следующего уровня и связей между ними .

Формально компонент критической ИУС может быть представлен как:

S [{m},{n},{r}], где m – элемент компонента критической ИУС; n – свойства элемента, описывающие его состояние; r – взаимовлияние между элементами .

Каждый компонент ИУС может находиться в одном из множеств состояний критичности, обусловленных отказами его элементов. Такие состояния могут быть представлены в виде выражений естественного языка, например, High, Medium, Low уровнями критичности. уровень критичности High характеризуется низким качеством выполнения функций 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид безопасности, и, соответственно, Low, высоким качеством или отсутствием деградации .

Траекторией деградации trd называют кортеж, объединяющий кортежи СТ и СП trd = СT CП=(t0, П0 ), (t1, П1),...,(td-1, Пd-1), (td, 0), где CT = t 0, t 1,..., t d - кортеж времен и соответствующих им кортеж значений СП = П 0, П 1,..., П d 1, 0 .

При одном и том же значении d возможны разные траектории деградации пары кортежей СТ и СП. В общем случае траектории деградации одной системы могут отличаться и мощностью кортежей СТ и СП. Это зависит от очередности отказов элементов и влияния этих отказов на степень снижения показателя П. Таким образом, система с многоступенчатой деградацией характеризуется множеством траекторий деградации М t r d ={t r d i }, i 1,n .

На начальных этапах разработки системы значения показателя значения показателя, характеризующее выполнения функций критической ИУС, не может быть определено в виде точечной оценки. Для каждого показателя может быть введена верхняя и нижняя оценка. Таким образом, каждому моменту времени может быть поставлена в соответствие интервальная оценка показателя, характеризующая выполнение некоторой функции .

Изменения в показателях функционирования одного уровня иерархии ИУС обуславливают изменения состояния элементов, которые в свою очередь приводят к изменению состояния всей системы .

Формализация зависимости между изменением состояния компонента и его влиянием на состояние компонента более высокого уровня является сложной задачей. Она может проведена с использованием базы правил или на основе графических моделей, например, байесовских сетей доверия .

Пример траектории деградации ИУС показан на рис. 2.1. В каждый момент времени t, ИУС описывается различными нечеткими уровнями деградации (degradation Level, DL), характеризуемые качеством выполнения функций безопасности (SFP) ИУС (I&C) .

–  –  –

Рис. 2.1. Пример траектории деградации ИУС В свою очередь то или иное состояние деградации системы соответствует определенной критичности ее состояния. Изменение критичности состояния с учетом изменения параметров, описывающих качество выполнения ИУФ рассматривается как деградация. Изменение показателей функционирования может быть связано с приближением системы к пределам безопасности .

Пример соответствия уровней деградации и критичности системы приведен на рисунке 2.2 .

–  –  –

Взаимовлияние между элементами, компонентами и подсистемами ИУС обуславливает соответствующую зависимость между их траекториями деградации. Иерархическое представление траекторий деградации систем (ИУС) в смарт грид приведено на рис. 2.3 .

Рис. 2.3. Иерархическое представление траекторий деградации систем (ИУС) в смарт грид Программа разработок и исследований Работа выполняется индивидуально. Индивидуальная работа предусматривает подготовку каждым студентом презентации по определенному методу оценивания деградации, в соответствии с вариантом. Результатом работы является подготовка аналитического отчета .

Аналитический отчет представляется в виде презентации, которая должна содержать:

1. Титульный слайд

2. Описание этапов метода .

3. Основные недостатки и преимущества метода .

4. Описание области применения .

5. Анализ ИС, поддерживающих практическое использование метода .

6. Выводы .

Представление презентации проводится публично .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

–  –  –

2.2 Практикум 2. Анализ деградации систем смарт грид с использованием нечетких методов Форма занятия: практикум Цель и задачи практикума является анализ безопасности систем смарт грид систем с использованием нечеткой логики .

Учебные задачи:

изучение основных положений анализа деградации с использованием нечеткой логики;

изучение пакета Fuzzy Logic Toolbox .

Практические задачи:

получение навыков применения пакета нечеткой логики Fuzzy Ligic Toolbox для оценки деградации систем смарт грид .

Исследовательские задачи:

- провести анализ зависимости параметров выполнения ИУФ ИУС и уровней деградации систем смарт грид .

Подготовка к практикуму

При подготовке к практикуму необходимо:

–уяснить цели и задачи;

– изучить теоретический материал, приведенный в описании (см. ниже) .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид Краткие теоретические сведения Задача определения оценки многоуровневой деградации смарт грид (ИУС) может быть представлена в виде задачи поиска отображения вида:

X* (Crt(S1 ), QFS1 ; Crt(S2 ), QFS2 ; Crt(S3 ), QFS3...., Crt(Sn ), QFSn ) d j D (d1, d 2,..., d m ), где Crt(Sn ) - критичность состояния системы SN, n 1, N, представленная в виде ЛП с термами (Высокий, Средний, Низкий);

D – множество d j, j 1, m, уровней деградации, соответствующих критичности состояния; QFS - уровень выполнения ИУФ .

n Основными этапами (см.

рис.2.4) метода оценивания многоуровневой деградации смарт грид (ИУС) являются:

1. Анализ спецификации системы .

2. Анализ основных параметров систем важных для безопасности. Выделение параметров состояния подсистем и параметров, описывающих качество выполнения ИУФ (информационно-управляющих функций) .

3. Анализ основных видов взаимовлияния между подсистемами (показаны на схеме красным цветом) .

4. Построение ЛЛМ безопасности для каждой подсистемы .

5. Построение ЛЛМ оценки качества выполнения функций Оценка качества проводится с учетом параметров, характеризующих выполнение ИУФ. К ним относят параметры, характеризующие получение, обработку и передачу информации между подсистемами .

6. Оценка критичности каждой подсистемы с учетом взаимовлияний между системами и качеством функций .

7. Построение ЛЛМ оценки деградации системы с учетом критичностей состояния подсистем. Оценка уровня деградации системы. Визуализация уровней деградации подсистем .

8. Определение мер повышения качества функционирования подсистем .

9. Реализация мер повышения качества подсистем .

10. Оценка текущего значения уровня деградации с требуемым. Выполнение дополнительных мер в случае несоответствия .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

–  –  –

Рис. 2.4. Основные этапы метода оценивания многоуровневой деградации смарт грид систем (ИУС) 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

–  –  –

- общие инженерные знания .

Приведенные логические уравнения позволяют вычислить значения функций принадлежности оценок деградации при фиксированных значениях частных показателей, характеризующих критичность состояния подсистем и качества выполнения ИУФ .

Пусть a (x i ) - функция принадлежности параметра jp i

–  –  –

переменных X (x1, x 2,...., x n ), который зависит от n переменных, значению выходной переменной y=dj .

Нечеткие логические уравнения вместе с функциями принадлежности нечетких термов позволяют оценивать уровни деградации компонент ИУС по следующему алгоритму:

- определяются значения параметров (включая качество ИУФ), описывающие критичность состояния подсистем ИУС X * ( x1, x2, x3,..., xn ) ;

* * * *

–  –  –

Таким образом, с использованием ЛЛМ могут быть получены прогнозные оценки уровней деградации ИУС. Нечеткий вывод, используемый для определения оценок критичности систем и деградации смарт грид в целом, позволяет учесть большее количество показателей, описывающих их функционирование и понизить размерность вычислений без ограничений по квалиметрической природе показателей. Нечеткую продукционную модель целесообразно использовать для уровня, который может быть адекватно описан с использованием базы правил, имеет расширенную систему мониторинга параметров, характеризующих качество выполнения функций безопасности .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид Fuzzy Logic Toolbox – это пакет расширения MATLAB, содержащий инструменты для проектирования систем нечеткой логики .

Пакет позволят создавать экспертные системы на основе нечеткой логики, проводить кластеризацию нечеткими алгоритмами, а также проектировать нечеткие нейросети .

Пакет включает графический интерфейс для интерактивного пошагового проектирования нечетких систем, функции командной строки для разработки программ, а также специальные блоки для построения систем нечеткой логики в Simulink .

Все функции пакета написаны на открытом языке MATLAB, что позволяет контролировать исполнение алгоритмов, изменять исходный код, а также создавать свои собственные функции и процедуры .

Ввод исходных данных

1. Подсистема сбора и размножения информации от первичных датчиков – отвечает за сбор информации с датчиков и их передачу на дальнейшую обработку. На её работу влияют следующие параметры:

Точность измерений аналоговых сигналов 1.1 .

первичными датчиками – неточные данные не позволят системе сделать правильные выводы о состоянии каких-либо объектов и предпринять необходимые меры .

Состояние линий связи – влияет на скорость и 1.2 .

точность передачи данных, полученных с помощью датчика .

1.3. Напряжение в линиях связи – при низких значениях сигнал может не доходить до приемника, при высоких – нагрев линий связи, что ведет к их повреждению .

Подсистема сбора и обработки входной информации – 2 .

отвечает за сбор дополнительной информации и обработку информации, полученной от первичных датчиков .

2.1. Состояние блоков логики – в случае выхода из строя большей части блоков логики обработка сигналов значительно замедлится или же станет невозможной .

2.2. Скорость обработки входных сигналов – низкая скорость обработки значительно замедлит работу систему .

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

2.3. Вероятность ошибки квантования АЦП – ошибка квантования может исказить сигнал, тем самым повлиять на решение, принимаемое блоками управления .

Подсистема алгоритмов – отвечает за вторичную 3 .

обработку сигналов, их преобразование для передачи в блоки управления .

3.1. Состояние демпфера – в неисправном состоянии не способен погасить колебания сигнала .

3.2. Вероятность ошибки при контроле скорости изменения параметра – при ошибке система не сможет правильно и своевременно отреагировать на изменение какого-либо параметра .

3.3. Точность медианного фильтра – низкая точность может привести к неправильному преобразованию сигнала .

Подсистема избирательного управления – отвечает за 4 .

ПТК (программно-технические комплексы) и работу с информационными потоками .

4.1. Состояние линий связи - влияет на скорость и точность передачи данных .

4.2. Вероятность ошибки передачи данных в ПТК – передача сигнала в неправильный ПТК может привести к непредсказуемым последствиям .

4.3. Состояние ПТК – в случае неисправности возможен полный отказ системы .

Подсистема формирования сигналов управления – 5 .

отвечает за формирование сигналов и их передачу в БУИМ (блок управления исполнительным механизмом) и от ИМ (исполнительный механизм) .

5.1. Количество исправных ламп мнемосхемы – при недостаточном количестве ламп корректное формирование управляющих сигналов будет невозможно .

5.2. Состояние линий между БУИМ и ИМ – в случае неисправности линий работа ИМ будет невозможна .

5.3. Скорость работы БУИМ – при низкой скорости работы конкретного БУИМ возможна асинхронная работа внутри подсистемы, что значительно замедлит работу подсистемы .

6. Подсистема электропитания первичных датчиков – отвечает за питание первичных датчиков .

6.1. Точность вычисления выходного напряжения – ошибка при 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид задании выходного напряжения может привести к отказу работы первичных датчиков .

6.2. Состояние датчиков в рабочей зоне – в случае выхода датчиков из строя корректная работа системы невозможна .

6.3. Количество рабочих выходов – при низком значении этого параметра обеспечить все датчики необходимым уровнем питания невозможно .

7. Подсистема диагностики, архивирования и представления информации – отвечает за диагностику, хранение и вывод информации, полученной в результате работы АСУ ТП .

7.1. Исправность диагностических систем – в случае неисправности обнаружить поломку в другой системе становится затруднительно .

7.2. Исправность линий связи – при неисправности скорость и точность передачи информации значительно падает

7.3. Пропускная способность линии связи – при низком значении параметра время получения информации значительно возрастет .

Рассмотрим иллюстративный пример определения уровня деградации подсистемы электропитания первичных датчиков с использованием логико-лингвистического моделирования первого рода. Будем использовать три параметра, описывающие уровень деградации подсистемы: точность вычисления выходного напряжения, состояние датчиков в рабочей зоне, количество рабочих выходов .

В соответствии с предлагаемым методом, вводятся лингвистические переменные, которые определяют уровень деградации подсистемы .

Лингвистические переменные, определяющие уровень деградации подсистемы, представлены в таблице 2.3 .

–  –  –

Приступим к работе с программой. Стартовый экран Matlab показан на рис. 2.6 .

Первое, что нужно сделать – это открыть fuzzy logic toolbox .

Открытие происходит при нажатии на кнопку Apps = Show more и выборе Fuzzy Logic Designer (рис.

2.7):

–  –  –

Стартовая страница Fuzzy Logic box выглядит таким образом (рис.

2.8):

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

–  –  –

где: Input1 – входная переменная; Output1 – выходная переменная; Untilied – это правила Входные переменные Для удобства работы переименуем входную переменную. Для этого выделим переменную, которая нам нужна и в графе name укажем имя (рис. 2.9):

–  –  –

Name – Имя переменной;

Type – Тип переменной (In/Out);

Range – Интервал допустимых значений;

Display Range – Размерность показываемых на графике значений .

Current Membership Function Name – Имя текущего оценочного терма;

Type – Тип графика (см. Fuzzy logic);

Params – Интервал значений оценочного терма .

Рекомендуется выполнять изменения в таком порядке:

1) Изменения Интервала значений у переменной .

Выполняются эти изменения во вкладке Range. В конкретной переменной это не нужно, потому что максимальное значение – 1 мм, а минимальное – 0 мм .

2) Изменения имен оценочных термов. Mf1, Mf2, Mf3 – это оценочные термы. В конкретном примере они носят имена High, Middle и Low, поэтому переименуем их .

Делается это во вкладке Name (рис. 2.11):

Рис. 2.11. Переименование оценочных Термов 2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

3) Изменения типа графика. Во вкладке type можно изменить тип графика. Так как нам нужна треугольный график – оставим trimf (рисунок 2.12) .

Могут быть использованы следующие функции принадлежности:

trimf - треугольная функция принадлежности;

trapmf - трапециевидная функция принадлежности;

gbellmf обобщенная колокообразная функция принадлежности;

gaussmf - гауссовская функция принадлежности;

gauss2mf двухсторонняя гауссовская функция принадлежности;

sigmf - сигмоидная функция принадлежности;

dsigmf - функция принадлежности в виде разности между двумя сигмоидными функциями .

–  –  –

Далее нам нужно создать еще 2 входные переменные (по условию примера – три переменных) (рис.

2.15):

2 Нечеткие методы и инструментальные средства анализа деградации в системах смарт грид

–  –  –

Далее, используя таблицы и операции (И – min) и (ИЛИ – max) записывается система логических уравнений (см.

рисунок 2.18, для открытия в Fuzzy Logic Designer выбрать Edit-Rules), которая связывает функции принадлежности решений о величине оценки уровня деградации с переменными, которые влияют на нее (таблица 2.5):

Рис. 2.18. Интерфейс для изменения fuzzy правил

В результате все правила выглядят таким образом (рис. 2.19):

–  –  –

В этой вкладке, изменяя входные данные значения происходит изменения выходной переменной, в данном случае оценка уровня деградации системы. Все изменения проходят согласно правил, описанных в таблице 2.8 .

Так, например, для исходных данных:

- точность напряжения (VoltageAccuracy) 42,77%,

- состояние первичных датчиков датчиков (SensorState) 80,12%,

- кол-во рабочих выходов (CountOfOutput) 76,51% .

Уровень деградации системы составляет 35% .

Красная линия показывает в каком состоянии сейчас находиться система на термах выходной переменной .

При нажатии на вкладку Surface откроется (рис. 2.22):

–  –  –

Требования к содержанию аналитического отчета

Отчет должен содержать:

- цели и задачи проведения исследований;

- краткие теоретические сведения о подсистеме;

- результаты анализа с использованием Fuzzy logic Toolbox;

- результаты анализа и выводы, рекомендации .

–  –  –

Контрольные вопросы

1. Назовите основные особенности применения нечеткой логики при оценивании уровня деградации различных подсистем?

2. В чем особенности нечеткого управления сложными технологическими процессами?

3. Что такое нечеткие продукционные системы?

4. В чем основные отличия методов нечеткой логики от вероятностных методов анализа безопасности смарт грид?

5. В чем идея использования Fuzzy Logic Toolbox для оценки уровня деградации?

6. Как связаны между собой параметры подсистем и системы в целом? Как это учитывается в нечеткой логике?

7. Какие бывают виды функций принадлежности?

8. Какие виды отображения результата есть в Fuzzy Logic Toolbox? Кратко опишите их .

9. Как задаются правила в Fuzzy Logic Toolbox? Какие логические операции при этом используются? Приведите пример .

10. Для каких еще целей можно применять нечеткую логику?

Приведите примеры .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

3 МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕСДСТВА

ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ СМАРТ ГРИД

3.1 Практикум №1. Изучение нормативной базы по диверсности систем в смарт грид (ИУС) Форма занятия: практикум Цель и задачи практикума Целью является изучение нормативной базы по использованию диверсности систем смарт грид (ИУС) .

Учебные задачи:

изучение содержания основных документов нормативной базы использования диверсности ИУС для обеспечения безопасности;

изучение существующих подходов и практик к использованию принципа диверсности при проектировании диверсных ИУС .

Практические задачи:

получение навыков логического анализа нормативной базы по обеспечению безопасности смарт грид и ИУС, важных для ее безопасности .

Исследовательские задачи:

Провести сравнительный анализ нормативной базы по обеспечению безопасности смарт грид (ИУС) .

Подготовка к практикуму

При подготовке к работе необходимо:

– уяснить цели и задачи;

– изучить теоретический материал, приведенный в описании, а также в [20-29] .

Краткие теоретические сведения .

Основные характеристики нормативной базы, используемой для реализации принципа диверсности в ИУС критического применения 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид Стандарт IAEA Safety Glossary В данном документе даны определения понятий "отказ по общей причине" и "диверсность". Отказ по общей причине (common cause failure) – отказ двух или более конструкций, систем и элементов вследствие единичного конкретного события или причины. Диверсность (diversity) – наличие двух или более резервных систем или элементов для выполнения одной определенной функции, при котором разные системы или элементы наделяются различными признаками таким образом, чтобы уменьшалась возможность ООП, включая общий отказ .

Стандарт IEC 60880–2:2006 В стандарте приведены требования по защите от дефектов программного обеспечения (ПО) и кодирования, способных привести к ООП функций, классифицированных по категории А в соответствии со стандартом IEC 61226. ООП относятся к отказам системы, возникающим в результате дефектов в функциональных требованиях, проектах системы или ПО .

В данном документе указывается, что: средством улучшения надежности ИУС и снижения вероятности определенных ООП является разнообразие. Поэтому возможность возникновения ООП из-за ПО должна рассматриваться при проектировании. Для защиты от ООП из-за ПО могут потребоваться изменения проекта и элементы защиты, включая разнообразие ПО;

- при реализации диверсности следует использовать следующее виды разнообразия:

1) независимые системы с функциональным разнообразием;

2) системное разнообразие,

3) разнообразие элементов ПО;

4) разнообразие подходов к проектированию .

Виды разнообразия 2–4 следует использовать, если функциональное разнообразие неуместно, недостаточно или невозможно .

Стандарт IEC 62340:2007 В документе отмечено, что применение диверсности формирует единственную возможность обеспечить защиту от постулируемого скрытого функционального дефекта в 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид спецификации требований.

Диверсность позволяет реализовать следующее:

– при проектировании предотвращать дефекты в спецификации требований;

– во время эксплуатации осуществлять функции контроля и управления в случае отказа одной независимой системы контроля и управления путем реализации защиты в глубину и применения принципа диверсности .

В стандарте предложены методы предотвращения ООП ИУС .

При реализации ИУС предлагается использовать следующие принципы: принцип независимости; применение функционального разнообразия; предотвращение распространения отказа через каналы связи, пр .

Стандарт IAEA.NS-G-1.1:2000 В стандарте указывается, что надежность ИУС может быть улучшена путем использования диверсности, чтобы уменьшить риски отказов по общей причине. Использование диверсных функций и системных компонент на различных уровнях проекта должно быть рассмотрено. Диверсность методов, языков, инструментальных средств и персонала также должна быть принята во внимание .

Показано, что для уменьшения рисков ООП диверсность следует инкорпорировать в архитектуру компьютерной системы .

Диверсность оборудования означает, что различные типы оборудования используются, чтобы выполнять избыточные функции. Функциональная диверсность означает, что различные методы используются для выполнения отдельных функций .

Стандарт IAEA. NS-G-1.3:2002 В стандарте рассматриваются различные аспекты применения принципа диверсности при разработке ИУС безопасности АЭС .

Указывается, что диверсность – это принцип контроля различных параметров с использованием разных технологий, разных логических схем или алгоритмов, или же разных исполнительных устройств с тем, чтобы обеспечить возможность обнаруживать значительное событие и реагировать на него несколькими разными способами. Принцип диверсности включает 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид разнообразие операторов, конструкции, программного обеспечения, функциональное разнообразие, разнообразие сигналов, оборудования и систем .

Указано, что следует уделять внимание обеспечению того, чтобы диверсность реально достигалась в завершенном проекте и сохранялась в течение всего жизненного цикла станции. Показано, что разработчику проекта следует тщательно анализировать проект с целью исключения возможного появления признаков одинаковости при обеспечении разнообразия применительно к таким компонентам, как материалы, элементы конструкции, аналогичные процессы изготовления, аналогичное программное обеспечение или неявное сходство в принципах работы или общих вспомогательных средствах .

Стандарт IEC 61508-2:2010 Ed.2 В стандарте указано на необходимость применения диверсности при проектировании аппаратного обеспечения (АО) .

Диверсность АО не требуется, если в процессе валидации и применения было продемонстрировано отсутствие проектных дефектов и защищенность от ООП. Уменьшение фактора ООП может быть достигнуто за счёт использования диверсных средств измерения и управления отказов разных каналов .

Кроме того, указано на необходимость применения диверсности при проектировании ПО в виде:

- диверсных техник мониторов с независимостью между мониторами и мониторируемыми функциями в одном компьютере, а также с разделением между компьютером-монитором и и мониторируемым компьютером;

- диверсности с имплементацией одной и различных спецификации требований к безопасности;

- программной диверсности, при которой параллельно выполняются версии программ с общими исходными данными, а их результаты сравниваются .

НП 306.5.02/3.035-2000 В документе указывается, что в ИУС, выполняющих функции аварийной защиты ядерного реактора, должен применяться метод повышения надежности путем использования различных 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид технических решений для выполнения одной и той же функции (принцип разнообразия - диверсности) .

Соблюдение принципа разнообразия предусматривает различие:

– алгоритмов выполнения одной и той же функции;

– программ, реализующих соответствующий алгоритм, например, созданных с использованием разных языков, разных средств программирования, разными разработчиками и т.д.;

– технических средств, участвующих в реализации функции, например, основанных на разных принципах действия, использующих разную элементную базу, полученных от разных поставщиков и т.п .

Стандарт IEEE Std 7-4.3.2:2003

В данном стандарте:

– обосновывается необходимость применения диверсности в качестве дополнительной меры обеспечения безопасности, наряду с защитой в глубину;

– определяются некоторые виды диверсности;

– описывается методика определения необходимости применения диверсности;

– обосновывается необходимость оценки уровня внесенной диверсности .

NUREG/CR–7007 Документ NUREG/CR-6303 регламентирует виды и подвиды диверсности, описывает методику количественной оценки диверсности.

Выделены следующие виды диверсности:

1) Проектная диверсность (Design), включая:

– различные технологии (different technologies);

– различные подходы при одной технологии (different approaches within a technology);

– различные архитектуры (different architectures);

2) Диверсность производителей оборудования (Equipment

Manufacturer), включая:

– различные производители оборудования принципиально различного дизайна (different manufacturers of fundamentally different equipment designs) 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

– один производитель оборудования принципиально различного дизайна (same manufacturer of fundamentally different equipment designs);

– различные производители оборудования одного дизайна (different manufacturers of same equipment design);

– один производитель разных вариантов оборудования одного дизайна (same manufacturer of different versions of the same equipment design);

3) Диверсность оборудования логической обработки (Logic

Processing Equipment), включая:

– разные архитектуры (different logic processing architectures);

– разные версии одной архитектуры (different logic processing versions in same architecture);

– разные компоненты (different component integration architectures);

– разные потоки данных (different data flow architectures);

4) Функциональная диверсность (Function), включая:

– разные механизмы реализации функции безопасности (different underlying mechanisms to accomplish safety function);

– разные цели, функции, логика и исполнительные средства (different purpose, function, control logic, or actuation means of same underlying mechanism);

– разная шкала времени (different response time scale);

5) Диверсность жизненного цикла (Life-cycle), включая:

– разные проектные компании (different design organizations/companies);

– разные команды менеджмента в одной компании (different management teams within the same company);

– различные дизайнеры, программисты (different designers, engineers, and/or programmers);

– разные команды валидации и имплементации (different implementation/validation teams (testers, installers, or certification personnel);

6) Сигнальная диверсность (Signal), включая:

– разные параметры, измеряемые на основе разных физических эффектов (different parameters sensed by different physical effects);

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

– разные параметры, измеряемые на основе одного физического эффекта (different parameters sensed by the same physical effects);

– одинаковые параметры, измеряемые избыточным множеством однотипных датчиков (same parameter sensed by a different redundant set of similar sensors);

7) Логическая диверсность (Logic), включая:

– различные алгоритмы, логика и архитектура (different algorithms, logic, and program architecture);

– различные время и порядок выполнения (different timing or order of execution);

– различные способы задания функций (different functional representations) .

Программа исследований и разработок Работа выполняется индивидуально и коллективно .

Индивидуальная работа предусматривает подготовку каждым студентом обобщенной ER модели (сущность – связь) для формализованного описания документа нормативной базы .

Результаты выполнения индивидуального задания представляются в виде отчета .

Коллективное выполнение работы состоит в следующем .

Студенты распределяются на три команды. Каждая команда получает задачу, связанную с подготовкой учебного проекта по сравнительной оценке двух нормативных документов (по указанию преподавателя) .

Этапы создания учебного проекта:

1. Формирование команд. Распределение ролей в команде

2. Выбор группы методов .

3. Постановка целей .

4. Постановка задач .

5. Внутрикомандная работа .

6. Презентация результатов .

Сравнительная оценка должна быть основана на системе обоснованных критериев, позволяющих определить преимущества и недостатки подходов, описанных в нормативных документах, сферу их использования, пр .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид Таблица 3.1. Варианты заданий для аналитического отчета

–  –  –

Требования к содержанию аналитического отчета

Отчет должен содержать:

титульный лист;

– описание основных положений стандарта;

область применения стандарта;

формализированное описание стандарта в виде ER модели;

перечень ссылочных материалов (дочерние стандарты);

выводы .

–  –  –

Контрольные вопросы

1. Что понимается под диверсностью?

2. Дайте определения атрибутов и критериев диверсности?

3. Что позволяет обеспечить диверсность? За счет чего?

4. Назовите основные виды диверсности? В чем их отличие?

5. Как могут быть сгруппированы все существующие стандарты по диверсности? Каковы могут быть основные классификационные признаки?

6. В чем отличие аппаратной и программной диверсности?

7. Что такое функциональная диверсность?

8. Что понимается под диверсностью жизненного цикла?

9. Как связаны между собой стандарты по диверсности?

–  –  –

Учебные задачи:

изучение критериев и атрибутов диверсности цифровых систем для обеспечения безопасности;

анализ существующих подходов к использованию принципа диверсности при проектировании диверсных ИУС .

Практические задачи:

получение навыков использования ИС оценивания диверсности систем в смарт грид .

Исследовательские задачи:

Исследовать предлагаемый подход к оценке диверсности на практическом примере .

Подготовка к практикуму

При подготовке к работе необходимо:

– уяснить цели и задачи;

– изучить теоретический материал, приведенный в описании .

Теоретический материал Традиционные методы оценки диверсности не приводят к удовлетворительным результатам, когда исходное описание систем-альтернатив заведомо является неточным и неполным, а стремление получить всю информацию для оценки диверсности может привести к потере времени и средств, поскольку это может быть в принципе невозможно .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид Кроме того, очень сложно определить значения атрибутов диверсности с использованием традиционных весовых коэффициентов и рангов. Причина – отсутствие необходимой статистики ООП, уникальность условий каждого проекта модернизации. Часть информации может быть представлена в виде выражений естественного языка, экспертных суждений и заключений .

В рамках данного подхода предложен метод обеспечения безопасности за счет выбора диверсной системы, который учитывает неопределенность, качественное описание систем .

Ниже приведено описание метода на примере выбора диверсной ИУС .

Описание стратегий диверсности ИУС .

Рациональный выбор пары основного и диверсного комплекта ИУС (ПТК) может быть представлен как стратегия диверсности .

Рассмотрим три типа стратегий диверсности .

Стратегия S1 ориентирована на использование фундаментально различных технологий (цифровую или аналоговую) для систем, подсистем и компонентов, обеспечения избыточности в ИУС (ПТК) .

Стратегия S2 предполагает использование различных подходов “внутри” цифровой или аналоговой технологии .

Стратегия S3 предполагает использование архитектурных вариаций как основу для ИУС (ПТК). В этом случае, основной комплект может быть выполнен с использованием ПЛИС на SRAM, а диверсный комплект на Flash- ПЛИС .

Для ПЛИС могут быть введены две дополнительные стратегии диверности S4 и S5 .

Стратегия S4 представляет вариации “внутри” SRAM (Flash) ПЛИС архитектуры (использование различных семейств) .

Стратегия S5 представляет вариации “внутри” одного семейства SRAM (Flash) ПЛИС (Stratix II ПЛИС и Stratix III ПЛИС). В общем случае, каждая стратегия диверсности Si включает подмножество стратегий Sij, где j – номер возможной альтернативы, относящейся к стратегии i данного типа .

Возможный вид дерева стратегий диверсности представлен на рис. 3.1 .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

–  –  –

Лингвистический подход к выбору рациональной стратегии диверсности учитывает качественную информацию, представленную в виде ЛП .

Для сравнения основного и диверсного комплекта ИУС (ПТК) эксперт учитывает ряд доступных свидетельств (фактов) для формирования субъективной уверенности в их сходстве (различии) .

Основываясь на этих свидетельствах, эксперт оценивает сходство (близость) между основным и диверсным комплектом ИУС для каждой из стратегии с использованием лингвистических термов: SAME (S), NEARLY SAME (NS), DIFFERENT (D) .

Рассмотрим этапы лингвистической оценки диверсности в условиях неопределенности .

Формирование множества стратегий диверсности .

Начальным этапом выбора является формирование множества возможных альтернатив для диверсного комплекта при фиксированном варианте первого комплекта ИУС (ПТК) .

В данном примере, основной комплект системы выполнен на ПЛИС Flash (A3PE1500 от ProASIC 3/E семейства, Actel) .

Возможные альтернативы для диверсного комплекта могут быть представлены как: S31 – основной комплект системы на Flash (A3PE1500, ProASIC 3/E family, Actel) и диверсный комплект – ПЛИС SRAM (EP1SGX40G, Cyclone IV GX family, Altera); S32 – основной комплект системы на Flash (A3PE1500, ProASIC 3/E family, Actel) и диверсный комплект – FPGA Antifuse (AX2000, Axcelerator family, Actel); S33 – основной комплект системы на Flash (A3PE1500, ProASIC 3/E family, Actel) и диверсный комплект

– FPGA Antifuse (QL904M, QuickMIPS family, QuickLogic) .

Экспертная оценка диверсности возможных альтернатив .

На этом этапе эксперты заполняют матрицу сравнений для оценки сходства (различия) между основным и диверсным комплектом ИУС (ПТК). Эксперт также определяет вес каждого критерия диверсности. В общем случае, вес критерия может быть представлен в разных квалиметрических шкалах. Так, например, 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид значение веса критерия может быть представлено в виде значений лингвистических переменных (Low, Medium, High), а также виде значений из интервала [0,1]. Чем больше величина весового коэффициента, тем больше влияние данного критерия на оценку диверсности. В рамках иллюстративного примера, значения весового коэффициента представлено в виде числа из интервала [0,1] .

В таблице 3.2 представлен пример оценки диверсности для набора возможных альтернатив стратеги S3 (различные ПЛИС технологии) и соответствующий набор критериев диверсности, применяемых для оценки диверсности .

Важно отметить, что в рамках данного метода предлагается дополнительный критерий диверсности – чувствительность системы-альтернативы к негативному влиянию от других систем в рамках КЭИ .

–  –  –

Эксперту необходимо использовать ЛП для оценки множества альтернатив S3j для стратегии диверсности S3. Нечеткие числа поддерживают семантику лингвистических термов. Нечеткое число в данном случае определяет область определения, в которой эксперт осуществляет лингвистическую оценку альтернатив. В рамках данного подхода семантика лингвистических термов представлена нечеткими треугольными числами M = m,,, с

ФП вида:

(3 .

1)

–  –  –

0 0,25 0,5 0,75 1 Рис. 3.3. Множество термов и определяющих их семантик Этап агрегации На данном этапе все лингвистические термы, полученные от экспертов, агрегируют для получения коллективной оценки для каждой из альтернатив. Это достигается путем вычисления нечеткой оценки диверсности Dij как арифметического среднего:

1t t t t1 t1 Dij ( wk mij, wk ij,   wk   ij )   t t i 1 t i 1 t i 1 где – вес k – го критерия диверсности; треугольное нечеткое число, представляющее одно из лингвистических термов {S, NS, D}, отнесенного tth экспертом для Sij стратегии диверсности. Величина Dij является расстоянием между атрибутами диверсности, описывающими основную и диверсную ИУС (ПТК). Следует отметить, что полученное нечеткое множество не совпадает ни с одним из первоначальных лингвистических термов. В этом случае (см. раздел 3), рекомендуется провести ЛА полученных результатов для их представления в рамках исходных лингвистических термов .

Таким образом, полученные нечеткие оценки диверсности Dij для каждой из Sij могут быть отображены к исходным лингвистическим термам (SAME, NEARLY SAME, DIFFERENT) .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид Метод использует расстояние между полученными нечеткими оценками диверсности, представленными нечеткими треугольными числами и первоначальными термами .

Это расстояние представляет степень совпадения коллективной оценки диверсности и каждого первоначального терма .

Например, расстояние между Dij и выражениями SAME,

NEARLY SAME, DIFFERENT может быть определено как:

;

Таким образом, каждая стратегия диверсности характеризуется кортежем оценок вида, где

– расстояние между полученным нечетким множеством и соответствующим первоначальным лингвистическим термом (SAME, NEARLY SAME, DIFFERENT) .

Следует отметить, что каждое из расстояний (j = 1,…J), где j – номер возможной альтернативы для стратегии диверсности Si, является ненормированным. Чем ближе Dij к r-th лингвистическому терму, тем меньше соответствующее расстояние. Если, равно нулю, то это означает, что функция принадлежности полученной оценки диверсности полностью совпадает с функцией принадлежности r-th лингвистического терма .

В этом случае нецелесообразно проводить дальнейшую оценку расстояний до других термов, в виду их взаимоисключения .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

–  –  –

1, 2, 3) могут быть нормированы как:

(3.2) Каждая величина ij (r ) представляет степень принадлежности нечеткой оценки диверсности Dij rt-му первоначальному лингвистическому терму. Следует отметить, что если оценка Dij полностью совпадает с r-м лингвистическим термом, то ijr ) 1, при этом все остальные значения равны 0. Сумма ( равна 1 .

Таким образом, величина ij( r ) может рассматриваться как степень уверенности эксперта в том, что полученная нечеткая оценка диверсности для каждой из стратегий диверсности принадлежит соответствующему лингвистическому r-th выражению .

Результаты, полученные в рамках иллюстративного примера для рассматриваемых стратегий диверсности, приведены в таблице 3.3 .

–  –  –

При выборе стратегии необходимо учесть, как введение диверсности повлияет на изменение оценки влияния состояния одной системы на изменение состояния безопасности другой. Для реализации выбора рекомендуется использовать оценку принадлежности стратегии к терму DIFFERENT .

Идея диверсности предполагает найти такую диверсную систему, которая будет менее уязвима к негативному влиянию от других систем или факторов. С учетом того, что негативное взаимовлияние от внешних систем на системы без диверсности, равнозначно, предполагается, что введение диверсности сделает одну из систем менее чувствительным к этому негативному воздействию. Все это приводит к различным оценкам взаимовлияния между субъектом влияния (фактор безопасности, внешняя система) и основной системой и между субъектом влияния (фактор безопасности, внешняя система) и диверсной системой .

Выбор рациональной стратегии диверности .

На данном этапе все стратегии диверсности ранжируются с учетом коллективной лингвистической оценки и стоимости Cij реализации данной стратегии диверсности.

Рациональная стратегия диверсности может быть определена с использованием критерия вида:

ij (r)

–  –  –

где представляет степень принадлежности Dij rth начальному лингвистическому терму; - относительная 3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид стоимость стратегии Sij нормированная к, ij – номер стратегии диверсности;

В соответствии с подходом, рациональной стратегией диверсности является стратегия S31: основной комплект - FLASH (A3PE1500, ProASIC 3/E семейство, Actel) и диверсный комплект – ПЛИС SRAM – (EP1SGX40G, Cyclone IV GX семейство, Altera)) .

Краткое описание ИС оценивания диверсности

ИС позволяет выбрать диверсную систему для заданной основной с целью минимизации негативного взаимовлияния между ними и повышения безопасности .

Для запуска приложения необходимо перейти по ссылке:

https://diverchecker.herokuapp.com/ либо установить на Android устройство версии старше 4.4.x apk файл с приложением .

Основными операциями при работе с приложением являются:

1. Открытие ссылки diverchecker и заполнение полей, описывающих основную систему. К основным полям относятся:

“Name”, “Description”, “Link” and “Price” .

2. После ввода информации нажимается кнопка “Add characteristicks” .

Общий вид пользовательского интерфейса ИС приведен на рис. 3.4 .

Рис. 3.4. Общий вид пользовательского интерфейса ИС После этого пользователю необходимо ввести веса критериев диверсности систем. Важно отметить, что сумма весов должна быть равна 1 .

3 Методы и инструментальные средства обеспечения безопасности смарт грид

–  –  –

Далее, пользователю предлагается провести сравнительную оценку основной системы и ее возможной альтернативы .

Пользователь заполняет таблицу (см. рис. 3.6), выбирая лингвистические термы (Same, Different, Nearly same) по каждому из критериев диверсности .

–  –  –

ИС позволяет автоматизировать выбор альтернативной системы с целью повышения безопасности КЭИ (ИУС) с учетом стоимости и снижения негативного влияния между системами .

Результаты ИС – оценка сходства системы-альтернативы, выраженная как степень принадлежности трем лингвистическим переменным сходства, с учетом ее стоимости .

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе Программа исследований и разработок Работа выполняется индивидуально. Индивидуальная работа предусматривает подготовку каждым студентом аналитического отчета по результатам сравнительного анализа стратегий диверсности, сформированных самостоятельно студентом с учетом вариантов задания .

–  –  –

Требования к содержанию аналитического отчета

Отчет должен содержать:

- цели и задачи исследований;

- описание стратегий диверсности;

- описание этапов метода оценивания диверсности;

- результаты сравнительной оценки по выбору диверсной системы;

- выводы, рекомендации по снижению угроз .

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе Контрольные вопросы

1. Назовите существующие подходы к оцениванию диверсности систем?

2. Перечислите основные преимущества и недостатки известных методов оценивания диверсности ИУС?

3. Назовите основные этапы метода оценивания диверсности систем с использованием лингвистической информации?

4. Какой критерий сравнительной оценки, используемой в методе?

5. Что является входными данными метода?

6. В каком виде представляется полученное решение?

7. Перечислите известные ИС оценивания диверсности?

8. Назовите основные особенности ИС, поддерживающего применение данного метода?

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе

–  –  –

Самостоятельную работу над дисциплиной «Основы анализа и обеспечения безопасности смарт грид» («Fundamentals of safety analysis and assurance of smart grid») следует начинать с изучения учебной программы, которая приведена в данном Приложении. Эта программа включает следующие элементы .

Объект изучения – смарт грид системы и их ИУС .

Предмет изучения – концепции, общие принципы, методы, технологии, инструментальные средства оценивания и обеспечения надежности, безопасности смарт грид систем их ИУС .

Требования к исходным знаниям и навыкам, которые необходимо иметь перед началом изучения:

– принципы и методы системного анализа;

– теория вероятностей и математической статистики;

– теория надежности;

– теория байесовских сетей доверия;

– теория нечетких множеств;

– базовые знания в области современных компьютерных систем и информационных технологий .

Целью изучения дисциплины является приобретение студентами теоретических знаний и навыков оценивания надежности и безопасности при проектировании систем в смарт грид, использование ИС оценивания и обеспечения безопасности .

В результате ее изучения обучаемые должны научиться:

проводить анализ информации и синтезировать на основе этого качественно новую информацию;

формулировать, четко и ясно задавать вопросы и соответственно уметь грамотно отвечать на поставленные вопросы;

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе мыслить креативно и критически;

предпринимать исследовательские действия и оценивать получаемые результаты с использованием качественных и количественных показателей;

формулировать возможные практические решения проблемы, эффективно использовать время и доступные ресурсы для достижения целей дисциплины;

демонстрировать гибкость, инициативу, умение выражать свое мнение;

совершенствовать и развивать свой интеллектуальный и общекультурный уровень;

реализовывать способность к самостоятельному обучению новым методам исследования, к изменению научного и научно-производственного профиля своей профессиональной деятельности;

применять перспективные методы оценивания надежности и безопасности смарт грид;

применять ИС оценивания надежности и безопасности .

Вследствие изучения дисциплины аспиранты обязаны:

1) теоретический компонент:

получить базовые представления о сфере проблем, связанных с информационными технологиями, используемыми при проектировании, оценках надежности и безопасности смарт грид (ИУС);

иметь представление о методах, принципах и подходах, используемых при анализе безопасности систем смарт грид (ИУС) .

2) познавательный компонент:

знать фундаментальные положения в области «зеленых»

технологий, используемых при проектировании ИУС;

знать основные принципы риск анализа в сложных динамических системах, подходы к оптимизации параметров ИУС;

знать методы нечеткого анализа надежности и безопасности сложных систем;

3) практический компонент:

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе уметь использовать методы анализа надежности и безопасности смарт грид (ИУС);

уметь использовать методы нечеткого анализа безопасности .

Структура и содержание модулей.

Дисциплина включает три модуля:

МОДУЛЬ 1. МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ

СРЕДСТВА ОЦЕНИВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ И

БЕЗОПАСНОСТИ СМАРТ ГРИД

Лекции ТЕМА 1. Введение в теорию надежности и безопасности смарт грид систем (ИУС) .

ТЕМА 2. Обзор основных методов и подходов к оцениванию надежности смарт грид (ИУС) .

ТЕМА 3. Анализ и оценка безопасности в смарт грид (ИУС) .

Семинар (4 ч). Обзор и применение методов анализа надежности и безопасности смарт грид Практикум (4 ч). Ознакомление с инструментальными средствами оценивания надежности смарт грид на примере ИС Cafta

Лабораторные работы

Лабораторная работа №1. Анализ надежности систем в смарт грид с использованием ИС Cafta (4 ч.) Цель работы: оценить основные параметры надежности систем в смарт грид с использованием современных ИС оценки надежности .

Лабораторная работа №2. Интеграция методов оценивания надежности и безопасности (Cafta & Netica) (4 ч.) Цель работы: исследовать особенности интеграции метод оценивания надежности и безопасности смарт грид для решения задач оценивания безопасности с учетом параметров надежности систем в смарт грид 4 Методические рекомендации по самостоятельной работе

МОДУЛЬ 2. НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ И

ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА

ДЕГРАДАЦИИ В СИСТЕМАХ СМАРТ ГРИД

ТЕМА 1. Обзор методов анализа многоуровневой деградации смарт грид (ИУС) .

ТЕМА 2. Обзор нечетких методов и подходов анализа деградации смарт грид (ИУС) .

ТЕМА 3. Обзор инструментальных средств анализа деградации смарт грид (ИУС) .

–  –  –

Методы оценки Экзамен (100 %) .

По окончании курса проводится 90-минутный экзамен .

Отчетность по дисциплине включает отчеты по каждому виду практического занятия, а также экзамен, который включает типовые вопросы и задачи .

4 Методические рекомендации по самостоятельной работе

4.2 Подготовка к занятиям и экзамену При подготовке к лабораторным занятиям следует обратить внимание на уяснение целей и задач (учебных или теоретических, практических и исследовательских) и знаний, которые нужны для их выполнения. Особое внимание следует уделить формулировке выводов по результатам исследований при оформлении отчета .

При самостоятельной подготовке к лабораторным работам важно правильно спланировать как свою индивидуальную, так и коллективную работу, организовать отбор и анализ необходимой литературы, подготовку к ответам на вопросы, приведенные в каждом разделе .

Следует обратить внимание на вопросы, вынесенные на самостоятельное изучение, которые приводятся в программе и уточняются преподавателем .

4.3 Вопросы для самостоятельной работы

1. Назовите ключевые инструментальные средства анализа надежности и безопасности смарт грид (ИУС)?

2. Назовите основные регулятивные документы (стандарты, положения, пр.) регламентирующие разработку вопросы обеспечения безопасности ИУС?

3. В чем основное отличие между методами оценивания надежности и безопасности смарт грид (ИУС)?

4. Каковы особенности применения методов нечеткого оценивания деградации систем смарт грид?

5. Назовите основные документы (стандарты), регламентирующие применение принципа диверсности для обеспечения безопасности ИУС?

6. Назовите основные технологии, используемые при реализации проектных решений ИУС. Почему важно проводить оценку безопасности проектных решений

7. В чем основное отличие методов нечеткого оценивания деградации от диаграмм влияния?

8. Каковы возможные подходы к интеграции методов оценивания безопасности и надежности смарт грид систем

–  –  –

ЛИТЕРАТУРА

1. Харченко В.С., Скляр В.В., Брежнев Е.В. Безопасность информационно-управляющих систем и инфраструктур. Модели, методы и технологии. Palmarium academic publishing, ФРГ. - 2013. c .

2. IAEA Nuclear Energy Series No. NG-T-3.8

3. Janaka Ekanayake etc. Smart grid technology and applications, A John Wiley & Sons, Ltd., Publication. - 2012. - 293 p .

4. Billinton R., Allan R. N., Reliability Evaluation of Power Systems (2nd Edition). New York: Plenum. - 2006 .

5. Billinton R., Bagen I. Generating capacity adequacy evaluation of small stand-alone power systems containing solar energy .

//Reliability Engineering & System Safety. - 2010. - 91(4). - P.438-443 .

6. Billinton R., Allan R. N. Reliability Evaluation of Power Systems. Plenum Press, New York. - 1996. - 534 p .

7. Meeuwsen J. J., Kling W. L. Substation reliability evaluation including switching actions with redundant components // IEEE Transactions on Power Delivery. - 1997. - Vol.12,No.4. - Р.1472-1479 .

8. IEEE Committee Report. IEEE reliability test system // IEEE Transactions on Power Apparatus and Systems. - 1979. - Vol.PAS-98, No.6. - Р.2047-2054 .

9. Billinton R., Kumar S., Chowdhury N., Chu K., Khan E., Kos P., Nourbakhsh G., Oteng-Adjei J .

10. A reliability test system for educational purposes Basic results. // IEEE Transactions on Power Systems. - 1990. - Vol.5, No.1. P.319-325 .

11. RAESAAR P. Simplified assessing of substation-originated outages in analysis of transmission system reliability. / Oil Shale .

Estonian Academy Publishers. - 2007. - Vol.24,No.2, Special ISSN 0208-189X. - P.308-317

12. Towards An Ontology-Based Approach to Safety Management in Cooperative Intelligent Transportation Systems. / D.-J., Chen, F .

Asplund, K.stberg, E. Brezhniev, V.Kharchenko //Dependability and Complex Systems (DepCoS-RELCOMEX): proceedings of X International conf., Brunow (Poland), 29 June – 3 July 2015. - Brunow .

- 2015. - P.107-115 .

Литература

13. Kharchenko, V. Resilience Assurance for Software-Based Space Systems with Online Patching: Two Cases. / V. Kharchenko, Y .

Ponochovnyi, A. Boyarchuk, E. Brezhnev //Proceedings of XI international conf. Dependability and Complex Systems (DepCoSRELCOMEX), Brunow (Poland), 27 June – July 1, 2016. – Brunow, 2016. – P. 267-278 .

14. Yastrebenetsky M., Kharchenko V. Reliability and Safety of Nuclear Power Plant Instrumentation and Control Systems: New Challenges and Solutions. /Proceedings of the 2016 Second International Symposium on Stochastic Models in Reliability Engineering, Life Science and Operations Management (SMRLO), Beer Sheva, Israel, February 15-18, 2016. - P.47-55 .

15. Brezhnev E. MSS Models of Smart Grids with Multi-level Degradation and Recovery/ E. Brezhnev, H. Fesenko, V. Kharchenko, V. Levashenko, E. Zaitseva// Green IT Engineering: Concept, Models, Complex Systems Architectures/Studies in Systems. Decision and Control / V. Kharchenko, et al.; edited by V. Kharchenko, Yur .

Kondratenko, Jan. Kacprzyk. – Switzerland: Springer International Publishing, 2017. – Part IV. – P. 209-228 .

16. Брежнев Е.В., Харченко В.С. Методология обеспечения безопасности критических инфраструктур в условиях неопределенности: концепция и принципы. // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – 2015. – № 1(71). – С.25–32 .

17. Брежнев Е.В. Метод оценивания рисков каскадных аварий (отказов) с использованием динамических матриц критичности .

//Наука і техніка Повітряних Сил Збройних Сил України. - 2015. С.187-190 .

18. Zadeh L. and Kacprzyk J. Computing with Words in

Information/Intelligent Systems – Part 1: Foundation; Part 2:

Applications. Heidelberg, Germany: Physica-Verlag. - 1991. - Vol.1. Р.187-201 .

19. Руководство пользователя Netica [Электронный ресурс]. www.norsys.com

20. V. Novak, Mathematical fuzzy logic in modeling of natural language semantics, in: P. Wang, D. Ruan, E. Kerre (Eds.), Fuzzy Logic – A Spectrum of Theoretical & Practical Issues, Elsevier, Berlin

<

Литература

21. The MathWorks. [online]. Fuzzy Logic Toolbox. Dec 16, 2005 .

- http://www.mathworks.com/products/fuzzylogic/

22. R. Belohlavek, V. Vychodil, Attribute implications in a fuzzy setting, in: B. Ganter, L. Kwuida (Eds.), ICFCA 2006, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 3874, Springer-Verlag, Heidelberg. - 2015 .

23. Perfilieva I., Fuzzy transforms: a challenge to conventional transforms, in: P.W. Hawkes (Ed.), Advances in Images and Electron Physics, vol. 147, Elsevier Academic Press, San Diego. - 2015 .

24. Uziel Sandler, Lev Tsitolovsky Neural Cell Behavior and Fuzzy Logic. Springer. - 2015 .

25. Ganga, D.M., Carpinetti, L. A fuzzy logic approach to supply chain performance management. Int. J. Production Economics 134. Kharchenko V.. Diversity for Safety and Security of Embedded and Cyber Physical Systems: Fundamentals Review and Industrial Cases” / Proceeding of Baltic Electronic Conference (BEC), Tallinn, Estonia. - October 5-9, 2016. – 9 p .

27. Kharchenko V., Sachenko A., Kochan V., et al. Mobile PostEmergency Monitoring System for Nuclear Power Plants. / Proceedings

of the 12th ICT in Education, Research and Industrial Applications:

Integration, Harmonization and Knowledge Transfer (ICTERI), Kyiv, Ukraine. - May 23-25, 2016. – 14p .

28. Kharchenko V., Duzhyi V., Sklyar V., Volkoviy A. Diversity assessment of multi-version NPP I&C Systems: NUREG7007 and CLB-based techniques. /Proceeding of EWDT Symposium, RostovDon, Russia, September 26-30, 2013. - Р.6 .

29. Иванченко О.В., Харченко В.С. Метод причинноследственной декомпозиции аварий и инцидентов критических инфраструктур. // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. - 2014. С.12-17 .

<

–  –  –

АНОТАЦІЯ УДК 004.9+004.052:621.38 Брежнєв Є.В. Основи аналізу та забезпечення безпеки смарт грид / За ред. Харченка В.С. – Міністерство освіти і науки України, Національний аерокосмічний університет ім. М.Є .

Жуковського «ХАІ», 2017. – 134 с .

Викладені матеріали практичної частини начального курсу “Основи аналізу та забезпечення безпеки смарт грид” (Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance), підготовленого в рамках проекту Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience for Human and Industry Related Domains (reference number 543968-TEMPUS-1-2013-1-EETEMPUS-JPCR) .

Курс присвячений теорії та практиці оцінювання та забезпечення надійності та безпеки смарт грид та їх інформаційнокеруючих систем. Приводиться навчальна програма курсу, опис семінарів, практикумів, методичні рекомендації щодо самостійного вивчення курсу .

Книга призначена для магістрів, аспірантів університетів, що навчаються за напрямками комп’ютерних наук, комп’ютерної та програмної інженерії, при вивченні методів та засобів оцінювання ризиків, безпеки смарт грид, а також може бути корисна викладачам, що проводять заняття з відповідних курсів .

Бібл. – 29 найменувань, рисунків – 75, таблиць – 13 .

–  –  –

Brezhnev E.V. Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance. Practicum / Edited by Kharchenko V.S. – Department of Education and Science of Ukraine, National Aerospace University named after N. E. Zhukovsky “KhAI”, Kharkiv, 2017. – 134 p .

Practical materials of study course “Fundamentals of smart grid safety analysis and assurance ” given in this book are developed within проекту Modernization of Postgraduate Studies on Security and Resilience for Human and Industry Related Domains (reference number 543968-TEMPUS-1-2013-1-EE-TEMPUS-JPCR) .

The course is devoted to the theory and practice of reliability and safety assessment and assurance of smart grid and their I&C systems .

There are the following: syllabus, description of seminars, practical works and recommendations for independent learning of course .

The book is supposed to be used by PhD students of universities that study computer science, computer and program engineering when studying methods and tools for safety, reliability assessment and assurance of smart grid. It could be very useful for lecturers and professors who conduct classes on corresponding courses .

Ref. – 29 items, tables-13, figures – 75

–  –  –

СОДЕРЖАНИЕ СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

1 МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА

ОЦЕНИВАНИЯ НАДЕЖНОСТИ И БЕЗОПАСНОСТИ СМАРТ

ГРИД

1.1 Семинар. Обзор и применение методов анализа надежности и безопасности смарт грид

1.2 Практикум. Ознакомление с инструментальными средствами оценивания надежности смарт грид на примере ИС Cafta............. 18

1.3 Описание лабораторных работ с использованием ИС Cafta.... 33 1.3.1 Лабораторная работа №1. Анализ надежности систем в смарт грид с использованием ИС Cafta

1.3.2 Лабораторная работа №2. Интеграция методов оценивания надежности и безопасности (Cafta & Netica)

2 НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА

АНАЛИЗА ДЕГРАДАЦИИ В СИСТЕМАХ СМАРТ ГРИД.......... 52

2.1 Практикум 1. Анализ методов оценивания деградации систем в смарт грид

2.2 Практикум 2. Анализ деградации систем смарт грид с использованием нечетких методов

3 МЕТОДЫ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕСДСТВА

ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ СМАРТ ГРИД

3.1 Практикум №1. Изучение нормативной базы по диверсности систем в смарт грид (ИУС)

3.2 Практикум №2. Использование ИС оценивания диверсности систем в смарт грид

4 МЕТОДИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ПО

САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЕ

4.1 Пояснения к учебной программе

4.2 Подготовка к занятиям и экзамену

Cодержание

4.3 Вопросы для самостоятельной работы

ЛИТЕРАТУРА

АНОТАЦІЯ

ЗМІСТ

Abstract

ПРИЛОЖЕНИЕ. УЧЕБНАЯ ПРОГРАММА

–  –  –

Зв. план, 2017 Підписаний до друку 03.04.2017 Формат 60х84 1/16. Папір офс. №2. Офс. друк .

Умов. друк. арк. 71,76. Уч.-вид. л. 73,52. Наклад 100 прим .

Замовлення 42. Ціна вільна



Похожие работы:

«ПРОЕКТНАЯ ДЕКЛАРАЦИЯ СВЕТЛАНОВСКИЙ UP КВАРТАЛ № 47-000161 Дата подачи декларации: 16.01.2019 01 О фирменном наименовании (наименовании) заст ройщика, мест е нахождения заст ройки, режиме его работ ы, номере т елефона, адресе официального сайт а заст ройщика в информационн...»

«ПРОЕКТНАЯ ДЕКЛАРАЦИЯ Залесный Сити. Жилые дома 3-ей очереди строительства. Жилой дом №3-1 № 16-000592 Дата подачи декларации: 22.01.2019 01 О фирменном наименовании (наименовании) заст ройщика, мест е нахождения заст ройки, режиме его работ ы, номере т елефона, адресе официального сайт а з...»

«AMIT 4(45) 2018 ИССЛЕДОВАНИЕ И ПОИСК ПУТЕЙ РЕШЕНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ГРАДОСТРОИТЕЛЬНЫХ ПРОБЛЕМ АЗЕРБАЙДЖАНА УДК 711.2(479.29) ББК 85.118(5Азе) Р . Агазаде Азербайджанский Архитектурно-Строительный Университет, Баку, Азербайджан Аннотация Экономико-градостроительные процессы, наблюдаемые в системе р...»

«^4^ БЕЛЯЕВА Елена Юрьевна РАЗРАБОТКА ТЕХНОЛОГИЙ МНОГОАТОМНЫХ СПИРТОВ НЕОПЕНТИЛГЛИКОЛЯ И ЭТРИОЛА НА ОСНОВЕ МАСЛЯНЫХ АЛЬДЕГИДОВ 05 17.04-Технология органических веществ Автореферат диссертации на соискание уче...»

«УДК 378.147 С.Д. Резник М.В. Черниковская Пензенский государственный университет архитектуры и строительства, Пенза ПРИОРИТЕТЫ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ СТУДЕНТОВ РОССИЙСКИХ УНИВЕРСИТЕТОВ И ИХ ГОТОВНОСТЬ К СОВРЕМЕННЫМ ВЫЗОВАМ Аннотация. В статье предст...»

«знание и применение методик оценки безопасности ГТС: критерии безопасности, правила мониторинга состояния, проверка работоспособности и состояния технических средств контроля, проведение комиссионных обследований, определение значений риска аварии...»

«УДК 517.9:537.86:621.373 ПРОСТЫЕ ЭЛЕКТРОННЫЕ ГЕНЕРАТОРЫ ХАОСА И ИХ СХЕМОТЕХНИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ С. П. Кузнецов Саратовский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН Россия, 410019 Саратов, ул. Зеленая, 38 E-mail: spkuz@yandex.ru Поступила в редакцию 2...»

«ІІ Всеукраїнська науково-практична конференція ПЛАТФОРМА 3. ФІНАНСОВЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ПІДТРИМКИ "Актуальні проблеми інноваційного розвитку КЛАСТЕРНОГО ПІДПРИЄМНИЦТВА кластерного підприємництва в Україні"ПЛАТФОРМА 3. ФІНАНСОВ...»

«Journal of Siberian Federal University. Chemistry 1 (2018 11) 131-150 ~~~ УДК 547.992.3, 544.478-03 Hydrogenolysis of Birch Ethanol-Lignin in Supercritical Over Bifunctional Ru and Ni Catalysts Bifunctional Supported on Oxidized Carbon Andrey S. Chikunov*а, Mikhail V....»

«МЕЛЬНИЧЕНКО ВИКТОР ЕВГЕНЬЕВИЧ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ОСНОВНЫХ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ДОБЫВАЮЩИХ СКВАЖИН НА РЕСУРС ПОГРУЖНЫХ ЭЛЕКТРОЦЕНТРОБЕЖНЫХ НАСОСОВ Специальность 25.00.17 – "Разработка и эксплуатация нефтяных и газовых месторождений" АВТОРЕФЕРАТ диссертации на со...»

«Пархоменко Артем Константинович ОРГАНИЗАЦИОННО-УПРАВЛЕНЧЕСКИЙ МЕХАНИЗМ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ БУРЕНИЯ И РЕМОНТА НЕФТЯНЫХ СКВАЖИН Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами промышленность) АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соис...»







 
2019 www.librus.dobrota.biz - «Бесплатная электронная библиотека - собрание публикаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.