Prof.univ.dr. Nicu BIZON, Faculty of Electronics, Communications and Computers, University of Pitesti, Editor, International Coord.

Lect.univ.dr. Cicerone Nicolae MARINESCU, Faculty of Electronics, Communications and Computers, University of Pitesti, cicerone_marinescu@yahoo.com

Șef Lucr. Dr. Fiz.-Chim. Dr., Ioana Andreea MARINESCU, USH București, andreea_marinescu1975@yahoo.com

Senior Lecturer PhD Ioan I. GÂF-DEAC, Research., INCE / Romanian Academy, Bucharest, Romania, smartcityhub.romania@gmail.com

• Modeling of High Impact and Low Probability (HILP) Event

Sinteză-Rezumat – Aliniamente de studiu

În context se formalizază un cadru pentru modelarea evenimentelor de mare impact, cu frecvență redusă, pentru a sprijini deciziile în cunoștință de cauză în Sistemele Energetice (SE)

Se  sistematizază o matrice a evenimentelor periculoase (naturale și provocate de om) care duc la pierderea infrastructurii rețelei ori  provocă afectări ale securității și rezistenței rețelelor electrice.

Se conturează matematic planificarea și alocarea resurselor “de urgență”, adecvate pentru astfel de evenimente spre a cuantifica înțelegerea probabilității lor și a amplorii impactului lor potențial.

Când evenimentele sunt de mică probabilitate, este necesară o perspectivă informală și/sau informată asupra riscului asupra planificării, întrucât nu există baza statistică necesară pentru estimarea directă a probabilităților și a consecințelor apariției acestora în SE.

În mod original se elaborează un model matematic simbolic, pre-informatizat, referitor la fundamentarea modelării riscului asociat cu evenimente cu impact înalt, dar care au frecvență redusă.

Se iau în considerare o gamă de pericole / amenințări la adresa integrității infrastructurii SE, o înțelegere a probabilității de apariție a acestora, se va elabora o metodologie de tratare a fragilităților în activele critice ale SE în fața unor astfel de evenimente.

Modelul care rezultă din integrarea acestor elemente va permite evaluări de sensibilitate bazate pe strategii opționale de gestionare a riscurilor în SE.

Se iau în considerare investigații și rezultate exprimate matematic despre:

• Rolul rezilienței sistemice
• Pregătirea față de evenimente cu impact înalt și cu probabilitate redusă
• Consecințele perturbărilor prelungite în SE
• Sistematizarea paradigmelor tehnice conceptuale și generale pentru dezvoltarea modelelor de risc în SE.
• Clusterizarea claselor de modelelor pentru cadrul modelistic abordat.

Sunt abordate iterativ componentele principale ale cadrului de modelare a riscurilor în SE, respectiv:

1. Caracterizarea pericolelor și a evenimentelor în SE.
2. Factorii de atac a SE relevanți și nivelul de vulnerabilitate la astfel de factori.
3. Consecințele pierderii diferitelor combinații de active de rețea în SE.

Modelarea riscurilor, în acest context, implică:

1. Identificarea pericolelor și caracterizarea lor probabilistică în SE (frecvențele evenimentelor asociate)
2. Initializarea dezvoltării evenimentelor în SE (selectarea evenimentelor reprezentative pentru analiză)
3. Cuantificarea răspunsului infrastructurii (probabilitățile de defectare a activelor în SE)
4. Evaluarea consecințelor (întreruperi de energie)
5. Integrarea modelului pentru dezvoltarea profilurilor de risc în SE.

Se elaborează o matrice cu clase de pericol în asociere cu o matricei a claselor active. Această combinație se va regăsi în model evidențiindu-se  activele SE care sunt potențial vulnerabile.

Se cuantifică, în fapt, caracterizarea probabilistică a gradului de pericol în raport cu reziliența SE.

Se elaborează un algoritm de estimare a  frecvențelor de declanșare a evenimentelor în SE pe baza comparării curbelor de pericol (pericolul sursă) și evenimentele  cvasi-discrete caracterizate probabilistic din care vor fi generate scenarii de reziliență.

Se propune o Platformă de implementare și integrare a modelului care să permită flexibilitatea abordării  personalizate în Sistemele Energetice.

Evaluarea alternativelor de siguranță în SE presupune luarea în considerare a unor evenimente viitoare, care ar putea avea mai mult de un singur rezultat.

Măsurarea cunoașterii reziliente înseamnă, în egală măsură, emiterea unor aprecieri privind probabilitatea ca anumite evenimente să se producă în viitor în SE.

Probabilitatea evenimentelor în SE poate fi afectată de schimbări externe sau interne ale mediului energetic.

Se vor măsura eforturile pentru minimizarea factorilor posibili care pot fi asociaţi unor riscuri în SE, sau pentru realizarea de mecanisme de reducere a riscurilor atunci când acestea apar în SE.

Posibilele riscuri şi incertitudini în SE, în general, pot fi grupate, de exemplu în funcţie de tipul lor.

Înainte de a începe analiza rezultatelor viitoare, pentru noile infrastructuri de sprijin  pentru siguranța SE este important să se clarifice  termeni relevanţi, care sunt grupaţi astfel:

• Riscul, definit ca variaţia eventualelor rezultate în SE, căreia i se poate asocia o probabilitate;
• Incertitudinea, care se manifestă în lipsa de cunoştinţe privind distribuţia probabilităţii evenimentelor în SE sau a rezultatelor viitoare;
• Probabilitatea, ca valoare statistică, mizând pe caracterizarea posibilităţii ca un eveniment să se producă în SE.

În lucrare se elaborează un Model de  Gestionare a neutralizării riscurilor în SE.