АНАЛІЗ СЦЕНАРІЇВ КАСКАДНИХ ЕФЕКТІВ В КРИТИЧНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ НА ОСНОВІ ГРАФОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ

Анотація

Складність критичної інфраструктури зростає, що збільшує потенційні негативні наслідки каскадних ефектів, тому проводяться дослідження сценаріїв каскадних ефектів в критичній інфраструктурі, щоб визначити дії для зменшення негативного впливу збоїв на систему. Оскільки дані про роботу електромереж є обмеженими, тому для дослідження проводяться моделювання та симуляція сценаріїв роботи електромережі із різними значеннями параметрів компонентів. При обробці сценаріїв про роботу електромережі в сценаріях каскадних ефектів виникає необхідність пошуку подібних сценаріїв або визначення патернів сценаріїв для формування рекомендацій на основі існуючих даних та прийняття рішень. Методи машинного навчання (графові нейронні мережі) є перспективним напрямком аналізу роботи електромережі у різних сценаріях. Сучасні технології надають можливість створювати програмне забезпечення для обробки даних в режимі реального часу, що підвищує швидкість реакції на потенційно небезпечні події. Метою статті є розробка методу та архітектури програмного забезпечення для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів для порівняння, визначення подібних та альтернативних шляхів розвитку сценаріїв. Методологія. У статті описано метод визначення подібних альтернативних сценаріїв каскадних ефектів в електромережі, що використовує модель автоенкодера із графовими шарами для формування представлення про вершини та ребра графу в кроці чи послідовність кроків сценарію. Натренована модель використовується для формування представлень про роботу електромережі в сценаріях та подібності на основі значення косинуса подібності. Для визначення патернів сценаріїв використовується алгоритм кластеризації DBSCAN. Описана архітектура програмного забезпечення надає інструмент для взаємодії із сценаріями каскадних ефектів в роботі електромережі та нейронною мережею. Наукова новизна роботи полягає у розробці методу, що покращує процес пошуку подібних сценаріїв каскадних ефектів, патернів та формування рекомендацій для прийняття рішень на основі існуючих сценаріїв. Архітектура програмного забезпечення надає можливість оброблювати дані в режимі реального часу та швидко реагувати на аномалії в даних. Висновки. Розроблено метод та архітектуру програмного забезпечення для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів для порівняння, визначення подібних та альтернативних шляхів розвитку сценаріїв. Розроблений метод використовує модель автоенкодера на основі графової нейронної мережі для формування представлення про електромережу в сценаріях каскадних ефектів, косинус подібності для визначення подібності сценаріїв, алгоритм кластеризації DBSCAN для пошуку патернів в сценаріях. Розроблений метод покращує процес порівняння кроку чи послідовності кроків в сценаріях каскадних ефектів електромережі, визначення подібних станів електромережі та патернів для прийняття рішень на основі існуючих сценаріїв. Розроблена архітектура програмного забезпечення надає можливість оброблювати дані в режимі реального часу для швидкого реагування на події в системі.