Анализ безопасности автоматизированных систем диспетчерского управления в электроэнергетических системах

Page 1
background image

36

СБОРНИК

 

НАУЧНО

-

ТЕХНИЧЕСКИХ

 

СТАТЕЙ

Анализ

 

безопасности

 

автоматизированных

 

систем

 

диспетчерского

 

управления

 

в

 

электроэнергетических

 

системах

Гвоздев

 

Д

.

Б

., 

к

.

т

.

н

., 

ПАО

 «

Россети

»,

Архангельский

 

О

.

Д

., 

ФГБОУ

 

ВО

 «

НИУ

 «

МЭИ

»

Аннотация

В

 

статье

 

рассмотрены

 

основные

 

тенденции

 

развития

 

автоматизированных

 

систем

 

ди

-

спетчерского

 

управления

  (

АСДУ

в

 

электроэнергетике

в

 

том

 

числе

 

переход

 

к

 

концеп

-

ции

 

необслуживаемых

 

подстанций

На

 

основании

 

проведенных

 

исследований

 

показана

 

сложность

 

и

 

актуальность

 

задачи

 

оценки

 

рисков

 

для

 

обеспечения

 

безопасности

 

АСДУ

 

электроэнергетики

Предложены

 

меры

 

по

 

доработке

 

существующих

 

подходов

 

с

 

учетом

 

положений

 

нечеткой

 

логики

рассмотрена

 

применимость

 

полученных

 

оценок

 

действий

 

диспетчера

 

для

 

последующего

 

анализа

 

рисков

Предложено

 

применение

 

математиче

-

ского

 

аппарата

 

теории

 

нечетких

 

множеств

 

для

 

решения

 

поставленной

 

задачи

сформи

-

рована

 

иерархическая

 

система

 

нечеткого

 

вывода

.

Ключевые

 

слова

:

автоматизированные

 

системы

 

управления

, SCADA, 

безопасность

 

автоматизированных

 

систем

эффективность

 

работы

 

диспетчерского

 

персонала

экспертные

 

оценки

нечеткая

 

логика

оценка

 

рисков

 

в

 

условиях

 

неопределенности

С

овременные

 

электроэнергетические

 

системы

  (

ЭЭС

характеризуются

 

сложностью

 

топологии

многосвязностью

а

 

также

 

большим

 

количеством

 

пространственно

 

раз

-

несенных

 

объектов

В

 

связи

 

с

 

этим

 

автоматизация

 

оперативно

-

диспетчерского

 

управления

 

является

 

одним

 

из

 

важнейших

 

условий

 

повышения

 

эффективности

 

работы

электрических

 

сетей

В

 

настоящее

 

время

 

одним

 

из

 

основных

 

аспектов

 

развития

 

как

 

автоматизированных

 

систем

 

диспетчерского

 

управления

 (

АСДУ

), 

так

 

и

 

автоматизированных

 

систем

 

технологического

 

управ

-

ления

 (

АСТУ

в

 

электроэнергетике

 

является

 

интеграция

 

автоматизированных

 

систем

 

управ

-

ления

 

технологическими

 

процессами

  (

АСУ

 

ТП

подстанций

 

классов

 

напряжения

 110–220 

кВ


Page 2
background image

37

УПРАВЛЕНИЕ

 

СЕТЯМИ

и

 500 

кВ

 

с

 

диспетчерскими

 SCADA-

системами

а

 

также

 

системами

 

классов

 EMS (Energy 

Management System) 

и

 DMS (Distribution Management System). 

Кроме

 

того

реализуются

 

пилот

-

ные

 

проекты

 

в

 

области

 

создания

 

необслуживаемых

 

цифровых

 

подстанций

 (

ЦПС

с

 

возможно

-

стью

 

удаленного

 

управления

 

оборудованием

 

из

 

диспетчерского

 

центра

 (

ДЦ

). 

Таким

 

образом

в

 

современных

 

ЭЭС

 

системы

 

сбора

 

и

 

передачи

 

данных

оборудование

 

связи

автоматизированные

 

системы

 

управления

 

на

 

различных

 

уровнях

 

иерархии

 

оператив

-

но

-

диспетчерского

 

управления

 

стали

 

неотъемлемыми

 

элементами

 

энергосистемы

Подобные

 

сложные

 

системы

 

можно

 

представить

 

в

 

виде

 

нескольких

 

взаимосвязанных

 

уровней

  (

рису

-

нок

 1), 

каждый

 

из

 

которых

 

представляет

 

группу

 

элементов

 

ЭЭС

Данные

 

элементы

 

выполняют

 

определенные

 

функциональные

 

задачи

 

и

 

взаимодействуют

 

как

 

между

 

собой

так

 

и

 

с

 

элемен

-

тами

 

других

 

уровней

 [1, 2].

В

 

связи

 

с

 

описанными

 

выше

 

изменениями

 

в

 

организации

 

оперативно

-

диспетчерского

 

управления

 

и

 

значительным

 

усложнением

 

АСДУ

 

и

 

ЭЭС

 

в

 

целом

в

 

электроэнергетике

 

появи

-

лись

 

новые

не

 

существовавшие

 

ранее

проблемы

:

1. 

Переход

 

к

 

цифровой

 

связи

 

обуславливает

 

наличие

 

большого

 

количества

 

потенциальных

 

уязвимостей

 

и

 

угроз

связанных

 

с

 

вмешательством

 

в

 

работу

 

АСДУ

АСУ

 

ТП

 

или

 

систем

 

связи

искажением

/

подменой

 

диспетчерских

 

команд

 

или

 

показаний

 

телеметрии

 [4].  

2. 

Повышение

 

степени

 

автоматизации

 

обуславливает

 

актуальность

 

угрозы

 

несанкционирован

-

ного

 

воздействия

 

на

 

конечные

 

управляемые

 

устройства

 (

силовые

 

выключатели

заземляю

-

щие

 

ножи

разъединители

РПН

 

и

 

другие

), 

что

 

может

 

привести

 

к

 

возникновению

 

потенциаль

-

но

 

опасных

 (

аварийных

ситуаций

а

 

также

 

выходу

 

указанного

 

оборудования

 

из

 

строя

 [5]. 

3. 

Интеграция

 

систем

 

объектового

 

уровня

 

с

 

системами

 

уровня

 

диспетчерских

 

центров

реа

-

лизация

 

удаленного

 

управления

 

силовыми

 

коммутационными

 

аппаратами

 

и

как

 

следст

-

вие

возросшая

 

информационная

 

нагрузка

 

на

 

диспетчеров

 

повышают

 

риск

 

ошибки

 

опера

-

тивно

-

диспетчерского

 

персонала

 [6].

Описанные

 

проблемы

 

нельзя

 

решить

 

в

 

рамках

 

существующих

 

подходов

 

теории

 

надежно

-

сти

 — 

в

 

сложных

 

системах

 

в

 

большей

 

мере

 

проявляются

 

системные

 

свойства

которых

 

может

 

не

 

быть

 

у

 

отдельных

 

элементов

 

систем

В

 

связи

 

с

 

этим

оценка

 

только

 

показателей

 

надежности

 

Уровень

 

систем

 

управления

Уровень

 

передачи

 

данных

Уровень

 

ЭЭС

Рис

. 1. 

Графическое

 

представление

 

концепции

 

трехслойной

 

иерархической

 

структуры

 

сложной

 

электроэнергетической

 

системы


Page 3
background image

38

СБОРНИК

 

НАУЧНО

-

ТЕХНИЧЕСКИХ

 

СТАТЕЙ

не

 

позволяет

 

учесть

 

все

 

множество

 

условий

 

и

 

факторов

влияющих

 

на

 

функционирование

 

сис

-

темы

То

 

есть

 

в

 

сложных

 

системах

 (

несмотря

 

на

 

высокую

 

надежность

 

отдельных

 

элементов

не

 

всегда

 

удается

 

избежать

 

отказов

сбоев

 

в

 

работе

аварийных

 

и

 

чрезвычайных

 

ситуаций

Ошибки

 

при

 

прогнозах

 

неизбежны

 

и

 

обусловливаются

 

следующими

 

факторами

:

 

не

 

учитываются

 

многие

 

составляющие

 

риска

 

на

 

низшем

 

иерархическом

 

уровне

такие

 

как

 

возможность

 

ошибки

 

персонала

 

или

 

возможность

 

сбоя

 

все

 

более

 

усложняющихся

 

инфор

-

мационных

 

систем

 

и

 

подсистем

;

 

события

 

на

 

различных

 

уровнях

 

системы

 

рассматриваются

 

без

 

учета

 

взаимосвязи

 

между

 

уровнями

что

 

в

 

разы

 

повышает

 

риск

 

возникновения

 

аварий

;

 

в

 

общем

 

случае

 

используется

 

нормальное

 

распределение

 

вероятности

тогда

 

как

 

для

 

описания

 

сложных

 

нелинейных

 

систем

 

и

 

происходящих

 

в

 

них

 

событий

 

наиболее

 

корректно

 

использовать

 

степенные

 

законы

 

распределения

 [9, 14, 15]. 

Применение

 

степенных

 

зако

-

нов

 

позволяет

 

решить

 

так

 

называемую

 «

проблему

 

редких

 

событий

»: 

в

 

случае

 

применения

 

нормального

 

или

 

гауссового

 

распределения

 

крупные

 

события

приходящиеся

 

на

 

область

 

больших

 

х

 (

так

 

называемые

 «

хвосты

» 

распределений

), 

будут

 

считаться

 

практически

 

неве

-

роятными

что

 

приведет

 

к

 

их

 

необоснованному

 

исключению

 

из

 

рассмотрения

.

Для

 

учета

 

влияния

 

различных

 

факторов

взаимодействия

 

элементов

 

на

 

различных

 

уров

-

нях

 

сложной

 

системы

а

 

также

 

действий

 

оперативно

-

диспетчерского

 

персонала

 (

в

 

том

 

числе

с

 

учетом

 

таких

 

факторов

как

 

психоэмоциональное

 

состояние

 

персонала

эргономические

 

по

-

казатели

 

интерфейса

 

АСУ

информационная

 

нагрузка

 

на

 

диспетчерский

 

персонал

 

и

 

скорость

 

реакции

 

диспетчера

 

в

 

нештатных

 

ситуациях

 [10]) 

необходимо

 

наряду

 

с

 

существующими

 

мето

-

дами

 

оценки

 

надежности

 

проводить

 

анализ

 

безопасности

 

сложных

 

систем

 

с

 

позиций

 

теории

 

рисков

В

 

целом

оценка

 

надежности

 

и

 

оценка

 

рисков

  (

безопасности

системы

 

могут

 

прово

-

диться

 

независимо

 

друг

 

от

 

друга

поскольку

 

изучают

 

различные

 

свойства

 

автоматизированных

 

систем

 

и

 

отражают

 

разные

 

направления

 

исследований

Целью

 

проведения

 

анализа

 

рисков

 

является

 

идентификация

 

и

 

категоризация

 (

классифика

-

ция

рисков

позволяющая

 

получить

 

интегрированную

 

оценку

 

безопасности

 

системы

 (

в

 

частно

-

сти

оценить

 

риск

 

потери

 

управляемости

 

АСДУ

). 

Проведение

 

такой

 

оценки

 

дает

 

возможность

 

своевременно

 

реализовывать

 

меры

 

по

 

минимизации

 

выявленных

 

рисков

повысить

 

надеж

-

ность

 

и

 

безопасность

 

автоматизированной

 

системы

 

диспетчерского

 

управления

 

и

 

электро

-

энергетической

 

системы

 

в

 

целом

На

 

сегодняшний

 

день

 

для

 

оценки

 

рисков

 

используется

 

большое

 

количество

 

различных

 

методов

 — 

как

 

качественных

так

 

и

 

количественных

Применяемые

 

в

 

отраслях

 

топливно

-

энер

-

гетического

 

комплекса

 (

ТЭК

методы

 

анализа

 

рисков

как

 

правило

базируются

 

на

 

вероятност

-

ном

 

подходе

 

к

 

оценке

 

рисков

Как

 

было

 

показано

 

выше

основной

 

недостаток

 

данного

 

подхода

 

состоит

 

в

 

том

что

 

при

 

использовании

 

логико

-

вероятностных

 

методов

 

оценки

  (

ЛВМ

многие

 

автоматизированные

 

системы

 

с

 

позиций

 

теории

 

вероятностей

 

будут

 

считаться

 

высоконадеж

-

ными

Вероятностный

 

подход

 

не

 

позволяет

 

произвести

 

корректную

 

оценку

 

рисков

 

для

 

слож

-

ных

 

систем

так

 

как

 

нет

 

прямой

 

корреляции

 

между

 

вероятностью

 

отказа

 

какого

-

либо

 

элемента

 

энергосистемы

 

или

 

информационно

-

телекоммуникационной

 

инфраструктуры

 

и

 

итоговым

 

ри

-

ском

 

потери

 

управляемости

 

АСДУ

к

 

инфраструктурным

 

авариям

 

с

 

тяжелыми

 

последствиями

 

приводят

 

комбинации

 

маловероятных

 

событий

например

отказов

 

программных

 

и

 

аппарат

-

ных

 

средств

аномальных

 

природных

 

явлений

ошибок

 

оператора

 

и

 

т

.

д

. [3]. 

Другими

 

словами

сложность

 

системы

 

и

 

точность

с

 

которой

 

ее

 

можно

 

проанализировать

 

традиционными

 (

веро

-

ятностными

 

и

 

логико

-

вероятностными

методами

находятся

 

в

 

состоянии

 

взаимного

 

противо

-

речия

 [11, 7]. 


Page 4
background image

39

УПРАВЛЕНИЕ

 

СЕТЯМИ

Это

 

означает

что

 

математическую

 

модель

 

для

 

оценки

 

рисков

 

необходимо

 

строить

 

без

 

ис

-

пользования

 

детерминированных

 

логико

-

вероятностных

 

и

 

статистических

 

методов

а

 

наибо

-

лее

 

предпочтительными

 

являются

 

методы

позволяющие

 

проводить

 

оценку

 

рисков

 

в

 

условиях

 

неопределенности

 — 

методы

 

нечеткой

 

логики

 

и

 

методы

 

нейронных

 

сетей

 [8, 12].  

Одним

 

из

 

важнейших

 

достоинств

 

нечеткой

 

логики

 

является

 

возможность

 

учитывать

 

факторы

 

различной

 

природы

а

 

также

 

возможность

 

построения

 

математических

 

моделей

входные

 

данные

 

для

 

ко

-

торых

 

могут

 

быть

 

представлены

 

как

 

в

 

числовой

так

 

и

 

в

 

лингвистической

 

форме

Для

 

решения

 

поставленных

 

задач

 

оценки

 

и

 

анализа

 

рисков

 

предлагается

 

разработать

 

экс

-

пертную

 

систему

 

на

 

основе

 

нечеткой

 

логики

позволяющую

 

обрабатывать

 

неформализован

-

ные

 

входные

 

данные

 

различных

 

форматов

в

 

том

 

числе

агрегировать

 

различные

 

качествен

-

ные

 

экспертные

 

оценки

 (

это

 

необходимо

 

для

 

учета

 

тех

 

факторов

сбор

 

статистики

 

для

 

которых

 

не

 

представляется

 

возможным

). 

Обобщенный

 

алгоритм

 

проведения

 

анализа

 

безопасности

 

системы

 

в

 

рамках

 

данного

 

подхода

 

представлен

 

на

 

рисунке

 2. 

На

 

первом

 

этапе

 

с

 

помощью

 

методов

 

идентификации

 

рисков

 (

как

 

количественных

так

 

и

 

ка

-

чественных

определяются

 

наиболее

 

существенные

 

факторы

  (

Y

1

Y

2

, …, 

Y

n

), 

которые

 

могут

 

повлиять

 

на

 

работоспобность

 

системы

 

и

/

или

 

ее

 

компонентов

 (

Q

). 

Для

 

этих

 

факторов

в

 

свою

 

очередь

производится

 

детализация

выделяют

 

влияющие

 

факторы

 2-

го

 

уровня

 (

x

1

x

2

, …, 

x

k

), 

факторы

 3-

го

 

уровня

 

и

 

т

.

д

Производится

 

экспертная

 

оценка

 

влияющих

 

факторов

 

и

 

сбор

 

не

-

обходимых

 

входных

 

данных

 

для

 

последующего

 

анализа

  (

информация

 

об

 

архитектуре

 

АСУ

статистическая

 

информация

показатели

 

надежности

результаты

 

оценки

 

возможных

 

послед

-

ствий

 

сбоев

 

и

 

аварийных

 

ситуаций

 

в

 

ЭЭС

 

при

 

отказе

 

автоматизированных

 

систем

 

и

 

т

.

д

.). 

В

 

со

-

ответствии

 

с

 

методикой

 

обработки

 

результатов

 

экспертного

 

оценивания

 

множества

 

объектов

приведенной

 

в

 [16], 

для

 

определения

 

погрешности

 

производится

 

определение

 

весов

 

и

 

ранжи

-

рование

 

оценок

 

в

 

соответствии

 

с

 

коэффициентами

 

квалификации

 

экспертов

Затем

 

экспертные

 

группы

 

определяют

 

так

 

называемые

 

правила

 

корреляции

 (

f

Yn

(

x

k

)), 

ко

-

торые

 

отражают

 

знания

 

экспертов

 

о

 

корреляции

 

различных

 

факторов

характеристиках

 

объ

-

екта

характере

 

его

 

функционирования

 

в

 

различных

 

условиях

 

и

 

т

.

п

., 

то

 

есть

 

являются

 

фор

-

мализованными

 

знаниями

 

экспертов

Указанные

 

правила

 

задаются

 

в

 

формате

  «

ЕСЛИ

 …, 

Рис

. 2. 

Этапность

проведения

 

оценки

 

рисков


Page 5
background image

40

СБОРНИК

 

НАУЧНО

-

ТЕХНИЧЕСКИХ

 

СТАТЕЙ

f

Q

(

Y

1

..

Y

4

)

f

y

1

(

x

1

х

2

)

x

1

x

2

x

6

x

7

x

8

x

9

x

3

x

4

x

5

f

y

2

(

x

3

..

х

5

)

f

y

3

(

x

6

х

7

)

f

y

4

(

x

8

х

9

)

Y

1

Q

Y

2

Y

3

Y

4

Рис

. 3. 

Иерархическая

 

система

 

нечеткого

 

вывода

Табл

. 1. 

Перечень

 

влияющих

 

факторов

var.

Влияющие

 

факторы

 

и

 

риски

Терм

-

множество

 

для

 

оценки

x

1

Уровень

 

удобства

 

представления

 (

визуализации

)

информации

 

в

 SCADA 

{

высокий

средний

низкий

} [0,30]

x

2

Психоэмоциональное

 

состояние

 

диспетчера

 

{

отличное

хорошее

среднее

,

плохое

очень

 

плохое

} [0,100]

Y

1

Обобщенный

 

риск

 

возможной

 

ошибки

 

или

 

некорректных

 

действий

 

диспетчера

 

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

3

Риск

 

блокирования

 

телеуправления

 

объектом

{

критический

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

4

Риск

 

выдачи

 

несанкционированной

 

команды

 

управления

 

энергообъектом

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

5

Риск

 

изменения

 

параметров

 

устройств

 

или

 

логики

 

их

 

работы

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

Y

2

Обобщенный

 

риск

 

нарушения

 

телеуправления

потери

 

части

 

функциональности

 

АСДУ

{

критический

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

6

Риск

 

вывода

 

терминала

 

РЗА

 

из

 

работы

(

или

 

несанкционированного

 

изменения

 

уставок

)

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

7

Риск

 

несанкционированного

 

управления

вспомогательными

 

системами

 

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

Y

3

Обобщенный

 

риск

 

потери

 

части

 

функциональности

АСУ

/

АСДУ

{

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

8

Риск

 

блокирования

 

передачи

 

ТИ

 

в

 

АСДУ

 

{

критический

высокий

средний

низкий

} [0,100]

x

9

Риск

 

подмены

/

изменения

 

ТИ

передаваемой

 

в

 

АСДУ

{

критический

высокий

средний

низкий

} [0,100]

Y

4

Обобщенный

 

риск

 

прекращения

 

получения

 

достоверной

 

телеинформации

 

от

 

объекта

{

критический

высокий

средний

низкий

} [0,100]


Page 6
background image

41

УПРАВЛЕНИЕ

 

СЕТЯМИ

ТО

 ...», 

где

 

антецедентом

 (

условием

служат

 

факторы

 

нижнего

 

уровня

а

 

консеквентом

 (

след

-

ствием

) — 

факторы

 

верхнего

 

уровня

Таким

 

образом

формируется

 

иерархическая

 

система

 

(

рисунок

 3).

В

 

качестве

 

примера

 

в

 

таблице

 1 

приведен

 

перечень

 

укрупненных

 

влияющих

 

факторов

 

с

 

применяемыми

 

для

 

оценки

 

терм

-

множествами

 (

то

 

есть

 

лингвистическими

 

экспертными

 

оцен

-

ками

).

Далее

 

с

 

использованием

 

математического

 

аппарата

 

нечеткой

 

логики

 

производится

 

агре

-

гация

 

экспертных

 

оценок

 

для

 

различных

 

влияющих

 

факторов

на

 

основании

 

заданных

 

экс

-

пертами

 

правил

 

корреляции

 

рассчитывается

 

итоговое

 

значение

 

риска

 

для

 

системы

В

 

общем

 

случае

 

процесс

 

построения

 

нечетких

 

моделей

 

состоит

 

из

 

нескольких

 

этапов

представленных

 

в

 

таблице

 2.

Полученный

 

на

 

основе

 

многофакторного

 

анализа

 

обобщенный

 

уровень

 

риска

 

потери

 

управляемости

 

АСДУ

 

позволяет

 

выделить

 

первоочередные

 

мероприятия

 

по

 

управлению

 

ри

-

сками

а

 

также

 

с

 

помощью

 

сравнения

 

экспертных

 

оценок

 «

до

» 

и

 «

после

» 

реализации

 

меропри

-

ятий

 

по

 

управлению

 

рисками

 

оценить

 

экономическую

 

эффективность

 

внедренных

 

систем

 

или

 

предпринятых

 

мер

 

по

 

управлению

 

риском

Разработанное

 

для

 

реализации

 

изложенной

 

концепции

 

программное

 

обеспечение

 

может

 

дополнять

 

системы

 

оценки

 

надежности

 (Reliability Centered Maintenance, RCM). 

На

 

рисунке

 4 

приведена

 

схема

 

применения

 

разрабатываемого

 

программного

 

комплекса

 

в

 

рамках

 

оценки

 

надежности

 

и

 

безопасности

 

функционирования

 

электроэнергетической

 

системы

.

Оценка

 

рисков

 

для

 

ЭЭС

 

позволяет

 

оценить

 

эффективность

 

и

 

экономическую

 

целесоо

-

бразность

 

мероприятий

 

по

 

управлению

 

рисками

  (

например

инвестиции

 

в

 

информационную

 

и

 

технологическую

 

безопасность

обучение

 

персонала

 

и

 

т

.

д

.). 

В

 

качестве

 

основы

 

для

 

матема

-

тической

 

модели

 

определения

 

эффективности

 

мероприятий

 

может

 

быть

 

взята

 

модель

пред

-

ложенная

 

в

 [13]. 

Табл

. 2. 

Процесс

 

построения

 

нечетких

 

моделей

Название

 

этапа

Математическое

 

описание

 

этапа

 

и

 

примеры

 

реализации

Формирование

 

базы

 

правил

 

ЕСЛИ

 

А

ТО

 

В

Фаззификация

 

Установление

 

соответствия

 

между

 

численным

 

значением

 

входной

переменной

 

системы

 

нечеткого

 

вывода

 

и

 

значением

 

функции

 

принад

-

лежности

 

соответствующего

 

ей

 

терма

 

лингвистической

 

переменной

Агрегирование

 

подусловий

 

Определение

 

степени

 

истинности

 

условий

 

по

 

каждому

 

из

 

правил

 

системы

 

нечеткого

 

вывода

A

B

T

(

A

B

) = 

min

 

{

T

(

A

); 

T

(

B

)}

Активизация

 

подзаключений

 

Нахождение

 

степени

 

истинности

 

каждого

 

из

 

элементарных

 

логиче

-

ских

 

высказываний

 (

подзаключений

), 

составляющих

 

консеквенты

:

(

y

) = 

min

 

(

c

(

x

)), 

где

 

(

x

) — 

функция

 

принадлежности

с

 — 

сте

-

пень

 

истинности

Аккумулирование

 

заключений

 

x X 

A

U

B

(

x

) = 

max

 

{

А

(

x

); 

B

(

x

)}.

Дефаззификация

 

Переход

 

от

 

функции

 

принадлежности

 

выходной

 

лингвистической

 

переменной

 

к

 

ее

 

четкому

 (

числовому

значению

.

Метод

 

центра

 

тяжести

y

 = 

(

max

(

x

dx

)

 / 

(

max

(

x

dx

)

 

min

 

min

Метод

 

центра

 

площади

max

(

x

dx

 = 

max

(

x

dx

 

min

 

min


Page 7
background image

42

СБОРНИК

 

НАУЧНО

-

ТЕХНИЧЕСКИХ

 

СТАТЕЙ

Выводы

В

 

настоящей

 

статье

 

показана

 

актуальность

 

проведения

 

оценки

 

не

 

только

 

надежности

но

 

и

 

безопасности

 

сложных

 

автоматизированных

 

систем

 

диспетчерского

 

управления

В

 

рамках

 

подхода

 

предложен

 

математический

 

аппарат

позволяющий

 

учесть

 

проблему

 «

редких

 

собы

-

тий

», 

агрегировать

 

экспертные

 

оценки

 

и

 

обрабатывать

 

как

 

статистические

 (

детерминирован

-

ные

), 

так

 

и

 

недетерминированные

 

входные

 

данные

заданные

 

в

 

том

 

числе

 

и

 

в

 

лингвистической

 

форме

В

 

рамках

 

разработки

 

данного

 

подхода

 

к

 

оценке

 

рисков

 

получены

 

следующие

 

основные

 

результаты

1. 

Проанализировано

 

и

 

установлено

что

 

существующие

 

методы

 

оценки

 

риска

 

аварийных

 

си

-

туации

 

на

 

объектах

 

электроэнергетики

 

не

 

учитывают

 

неопределенность

 

входных

 

данных

Существующие

 

методы

 

и

 

подходы

 

к

 

оценке

 

надежности

 

не

 

позволяют

 

одновременно

 

учи

-

тывать

 

различные

 

факторы

которые

 

влияют

 

на

 

возникновение

 

аварий

Кроме

 

того

суще

-

Рис

. 4. 

Взаимосвязь

 

информационных

 

систем

 

в

 

решении

 

задач

 

управления

 

рисками

Состояние

 

оборудования

 

и

 

ПО

Алгоритмы

 

нечеткой

 

логики

Уровень

 

рисков

 

для

 

объекта

Текущие

 

мероприятия

Долгосрочное

 

планирование

 

и

 

моделирование

RCM

EAM

Анализ

 

(

выбор

 

мер

 

по

 

управлению

 

рисками

)

НТД

Меры

 

безопасности

Оценка

 

дейст

-

вий

 

диспетчера

ТОиР

SCADA

Экс

-

пертные

 

оценки

ПО

 

для

 

анализов

 

риска


Page 8
background image

43

УПРАВЛЕНИЕ

 

СЕТЯМИ

ствующие

 

методики

 

не

 

позволяют

 

обрабатывать

 

нечеткие

 

исходные

 

данные

 

и

 

применять

 

экспертные

 

оценки

 

в

 

качестве

 

входных

 

данных

.

2. 

Предложена

 

методология

 

оценки

 

риска

 

возникновения

 

аварий

 

на

 

электроэнергетических

 

объектах

 

на

 

основе

 

теории

 

нечетких

 

множеств

Данный

 

метод

 

основан

 

на

 

аппарате

 

много

-

факторного

 

анализа

 

и

 

предполагает

 

использование

 

структурированных

 

интервью

 

эксперт

-

ных

 

групп

 

с

 

целью

 

получения

 

входных

 

данных

 

для

 

нечеткой

 

модели

Методика

 

позволяет

 

агрегировать

 

экспертные

 

оценки

 

влияющих

 

факторов

 

и

 

оценивать

 

интегральный

 

показа

-

тель

 

уровня

 

риска

 

для

 

объекта

а

 

также

 

учесть

 

различные

 

технические

технологические

параметрические

 

и

 

иные

 

факторы

 

в

 

условиях

 

неопределенности

3. 

Предложенная

 

методология

 

оценки

 

рисков

 

в

 

целом

 

соответствует

 

основным

 

положениям

 

концепции

 RCM, 

в

 

настоящее

 

время

 

активно

 

применяемой

 

в

 

электроэнергетике

Программ

-

ное

 

обеспечение

 

для

 

проведения

 

оценки

 

риска

 

может

 

быть

 

интегрировано

 

в

 

систему

 RCM 

в

 

качестве

 

модуля

что

 

позволит

 

оценивать

 

не

 

только

 

надежность

но

 

и

 

безопасность

 

АСДУ

 

электроэнергетической

 

системы

Это

 

позволит

 

своевременно

 

разработать

 

планы

 

ликвида

-

ции

 

возможных

 

аварийных

 

ситуаций

оценить

 

эффективность

 

внедряемых

 

мер

 

безопасно

-

сти

упорядочить

 

и

 

систематизировать

 

данные

 

аудита

 

электросетевой

 

компании

 

по

 

различ

-

ным

 

направлениям

.

ЛИТЕРАТУРА

 

1.  Keerthipala W.W.L., Jayasinghe R.P., McLaren P.G., 

Lucas J. R. A Simulation Model for Capacitively 
Coupled Voltage Transformers in Relay Studies. 
International Power Engineering Conference, March 
1993 Singapore.

2.  Ashok A., Hahn A., Govindarasu M. A Cyber-physical 

Security Testbed for Smart Grid: System Architecture 
and Studies”, 7th Annu. Workshop Cyber Security 
Inf. Intell. Res., 2011.

3. 

Булдакова

 

Т

.

И

., 

Миков

 

Д

.

А

Оценка

 

информа

-

ционных

 

рисков

 

в

 

автоматизированных

 

систе

-

мах

 

с

 

помощью

 

нейро

-

нечеткой

 

модели

 // 

Наука

 

и

 

образование

электронное

 

научно

-

техническое

 

издание

, 2013, 

 11. 

С

. 295–310. 

4. 

Гарбук

 

С

.

В

., 

Комаров

 

А

.

А

., 

Салов

 

Е

.

И

Обзор

 

ин

-

цидентов

 

информационной

 

безопасности

 

АСУ

 

ТП

 

зарубежных

 

государств

М

.: 

НТЦ

  «

Станкоин

-

формзащита

», 2010.

5.  Byres E., Eng P.  SCADA Security in a Post Stuxnet 

World. Byres Security Inc., 2007. 

6. 

СТО

 56947007–29.130.01.092–2011. 

Стандарт

 

ОАО

 «

ФСК

 

ЕЭС

». 

Выбор

 

видов

 

и

 

объемов

 

теле

-

информации

 

при

 

проектировании

 

систем

 

сбора

 

и

 

передачи

 

информации

 

подстанций

 

ЕНЭС

 

для

 

целей

 

диспетчерского

 

и

 

технологического

 

управ

-

ления

.

7. 

Добров

 

А

.

В

Математическое

 

моделирование

 

и

 

методы

 

комплексной

 

оценки

 

техногенной

 

без

-

опасности

 

для

 

научных

 

и

 

учебных

 

целей

 // 

Науч

-

ные

 

и

 

образовательные

 

проблемы

 

гражданской

 

защиты

, 2009, 

 1. 

8. 

Захаров

 

А

.

А

Формализованная

 

оценка

 

безопас

-

ности

 — 

универсальный

 

инструмент

 

для

 

сниже

-

ния

 

риска

 

на

 

транспорте

 // 

Транспорт

 

Российской

 

Федерации

, 2006, 

 3.

9. 

Маринов

 

М

.

Р

Методы

 

оценки

 

надежности

 

авто

-

матизированных

 

си

c

тем

 

управления

 

транспор

-

том

 

газа

Дис

. … 

канд

техн

наук

Российский

 

государственный

 

университет

 

нефти

 

и

 

газа

 

им

И

.

М

Губкина

М

., 2002.

10. 

Психология

 

проблем

 

деятельности

 

в

 

особых

 

условиях

По

 

ред

Б

.

Ф

Ломова

 

и

 

Ю

.

М

Заброди

-

на

М

.: 

Наука

, 1985. 232 

с

.

11. 

Меркурьев

 

Г

.

В

Оперативно

-

диспетчерское

 

управление

 

энергосистемами

Учебное

 

пособие

СПб

.: 

Центр

 

подготовки

 

кадров

 

энергетики

, 2002.

12. 

Ротштейн

 

А

.

П

., 

Штовба

 

С

.

Д

Прогнозирование

 

надежности

 

алгоритмических

 

процессов

 

при

 

не

-

четких

 

исходных

 

данных

 // 

Кибернетика

 

и

 

систем

-

ный

 

анализ

, 1998, 

 4. 

С

. 85–93.

13. 

Немчинов

 

Д

.

В

., 

Проталинский

 

О

.

М

Снижение

 

риска

 

аварийной

 

ситуации

 

на

 

производственном

 

объекте

 / 

Вестник

 

АГТУ

Управление

вычисли

-

тельная

 

техника

 

и

 

информатика

Астрахань

Изд

-

во

 

АГТУ

, 2009, 

 1.

14. 

Подлазов

 

А

.

В

Теория

 

самоорганизованной

 

кри

-

тичности

 — 

наука

 

о

 

сложности

Будущее

 

приклад

-

ной

 

математики

М

.: 

Эдиториал

 

УРСС

, 2005.

15. 

Никитин

 

А

.

П

., 

Чернавская

 

О

.

Д

., 

Чернавский

 

Д

.

С

Распределение

 

Парето

 

в

 

динамических

 

систе

-

мах

находящихся

 

в

 

шумовом

 

поле

 / 

Труды

 

Ин

-

ститута

 

общей

 

физики

 

им

 

А

.

М

Прохорова

 

РАН

М

., 2009.

16. 

Рыков

 

А

.

С

Системный

 

анализ

модели

 

и

 

мето

-

ды

 

принятия

 

решений

М

.: 

Издательский

 

дом

МИСиС

, 2009.


Читать онлайн

В статье рассмотрены основные тенденции развития автоматизированных систем диспетчерского управления (АСДУ) в электроэнергетике, в том числе переход к концепции необслуживаемых подстанций. На основании проведенных исследований показана сложность и актуальность задачи оценки рисков для обеспечения безопасности АСДУ лектроэнергетики. Предложены меры по доработке существующих подходов с учетом положений нечеткой логики, рассмотрена применимость полученных оценок действий диспетчера для последующего анализа рисков. Предложено применение математического аппарата теории нечетких множеств для решения поставленной задачи, сформирована иерархическая система нечеткого вывода.

Поделиться: