Resumen de Representation of electric power systems by complex networks with applications to risk vulnerability assessment

Gabriel Jaime Correa Henao, José María Yusta Loyo

• español

  La ocurrencia de eventos de alto impacto (e.g., apagón con alcance geográfico) en sistemas eléctricos usualmente se diagnostica a través de técnicas de análisis estructural de vulnerabilidad, constituidas por metodologías definidas que permiten guiar la toma de decisiones en acciones de prevención y recuperación de la normalidad en la red (e.g., contingencias N-1 y N-t). En esta contribución técnica se presenta una metodología alternativa frente a las herramientas clásicas de análisis de contingencias (teoría de grafos), que últimamente se ha validado como método útil en el análisis físico de sistemas de potencia. Se realiza una valoración de la vulnerabilidad en redes de prueba IEEE, mediante cuantificación de su comportamiento ante escenarios de riesgos de tipo aleatorio o de ataques deliberados. Estos resultados permiten concluir la viabilidad de redes complejas para análisis de contingencias, mediante el estudio de eventos desencadenantes de fallos en cascada y desconexión de consumidores.

• English

  The occurrence of impact events (e.g. blackouts with vast geographic coverage) into electrical critic infrastructure systems usually require the analysis of cascade failure root causes through the conduction of structural vulnerability studies, with well-defined methodologies that may guide decision-making for the implementation of prevention actions and for operation recovery of the power system (e.g. N-1 and N-t contingency studies). This technical contribution provides some alternative techniques based upon complex networks and graph theory, which in the last few years, have been proposed as useful methodologies for analysis of physical behavior of electric power systems. Vulnerability assessment is achieved by testing their performance into random risks and deliberate attack threat scenarios. Results shown in this proposal lead to conclusions on the use of complex networks for contingency analysis by means of studies of those events that result in cascade failures and consumer disconnections.