Speaker
Description
Мы занимаемся организацией сервис-ориентированной вычислительной среды для решения сложных задач моделирования и оценки состояния и эволюции природно-технических систем (ПТС). Системы энергетики представляют собой важный класс ПТС.
В докладе мы сосредоточимся на обеспечении защиты элементов системы энергетики от воздействия крупных возмущений. Ранжирование элементов системы по степени их критичности позволяет решить эту задачу более эффективно. На основе ранжирования мы сможем выбрать и защитить наиболее критичные элементы. Критичность элемента определяется как степень влияния его отказа на производительность системы в целом. В этом контексте мы предлагаем комплексный подход к оценке критичности элементов. Мы оцениваем критичность элементов как с точки зрения производительности системы в целом, так и с точки зрения энергоснабжения конкретных групп потребителей энергии, используя различные методы оценки критичности. В частности, мы используем полный перебор для определения групп элементов, глобальный анализ чувствительности, а также исследование топологических и функциональных параметров элементов. Использование глобального анализа чувствительности является новшеством нашего подхода по сравнению с известными аналогичными подходами.
Для реализации описанных выше методов оценки критичности элементов мы разработали сервис-ориентированные приложения. Мы рационально распределяем ресурсы для запуска сервисов и обеспечиваем компромисс между временем вычислений, загрузкой процессора и балансировкой нагрузки на ресурсные узлы. Это достигается за счет учета накладных расходов на выполнение метода, характеристик ресурсов и административных квот на их использование.
Преимущества нашего подхода были продемонстрированы при оценке критичности объектов транспорта небольшой системы газоснабжения в качестве примера ПТС. Мы одновременно выделили группы уязвимых элементов, узких мест и зависимых элементов и провели корреляционный анализ показателей важности, определенных различными методами.
Мы также оцениваем методы с точки зрения их вычислительной точности и накладных расходов на выполнение. Мы достигли приемлемого времени решения чуть более 6 часов и средней загрузки процессора на ресурсных узлах от 74 до 96 %. Это хороший результат, учитывая неоднородность ресурсов и различные используемые методы.
Предложенный подход к организации сервис-ориентированной вычислительной среды может быть использован для моделирования и оценки функционирования и развития других ПТС.
Ключевые слова: сервисы, вычислительная среда, моделирование, оценка, природно-технические системы.
