Prioritization algorithms for restoring damaged critical infrastructure facilities

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article is devoted to the development of prioritization algorithms for critical engineering infrastructure facilities repair in order to optimize the process of restoring the resource supply to consumers. Damage caused by external influences of various natures, such as intentional impacts and natural phenomena, is considered. The connected power of consumers (or their number in a simplified case) is considered as a criterion for forming the repair sequence of damaged objects, and their importance is also taken into account. The proposed approach analyzes the topology of engineering infrastructures, considering both the own consequences of failed elements and the complex synergistic consequences of these elements’ failures. The application of the developed algorithms for intentional and natural negative impacts is demonstrated. The restoration sequence generation is illustrated via the example of an electrical network, which is a modified 14-bus IEEE test electrical circuit.

About the authors

Leonid А. Sereda

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Author for correspondence.
Email: sereda@ipu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4343-5448
SPIN-code: 3066-2243
Scopus Author ID: 57205435388
ResearcherId: B-5260-2018

researcher, Laboratory No. 49

Russian Federation, Moscow

Georgy G. Grebenyuk

V.A. Trapeznikov Institute of Control Sciences of Russian Academy of Sciences

Email: gggrebenuk@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1607-2143
SPIN-code: 5046-7409
Scopus Author ID: 59157949900
ResearcherId: ABB-3232-2021

Dr. Sci. (Eng.), Senior Researcher, chief researcher, Laboratory No. 49

Russian Federation, Moscow

References

  1. Grebenyuk G. Kalyanov G., Sereda L. Operation sustainability of resource supply enterprises resource supply enterprises resilience management. Journal of Information Technologies and Computing Systems. 2024. No. 3. Pp. 73–82. (In Rus.)
  2. Grebenyuk G.G., Lubkov N.V. Reliability approach to the analysis of the stability of engineering infrastructure. UBS. 2022. No. 99. Pp. 157–181. (In Rus.)
  3. Volnukhina D.E. (ed.) Electrical devices design rules. Moscow: Eksmo, 2023. 512 p.
  4. Almoghathawi Y., Barker K., Ramirez-Marquez J. Resilience-based measures for importance ranking of interdependent infrastructure networks components across uncertain disruption scenarios. In: Proceedings of the 12th International Conference on Structural Safety and Reliability. Vienna, 2017.
  5. Fang Y., Sansavini G., Zio E. An optimization-based framework for the identification of vulnerabilities in electric power grids exposed to natural hazards. Risk Analysis. 2019. Vol. 39. No. 9. Pp. 1949–1969.
  6. Gjorgiev B., Sansavini G. Identifying and assessing power system vulnerabilities to transmission asset outages via cascading failure analysis. Reliability Engineering & System Safety. 2022. Vol. 217. P. 108085.
  7. Gongyu Wu, Zhaojun S. Li. Cyber-Physical Power System (CPPS): A review on measures and optimization methods of system resilience. Front. Eng. 2021. Vol. 8. No.4. Pp. 503‒518.
  8. Grebenuk G.G., Nikishov S.M. Blocking of energy and resource supply of target objects in network infrastructures. Automation and Remote Control. 2018. Vol. 79. No. 3. Pp. 535–544.
  9. Grebenyuk G., Lubkov N., Sereda L. Search and selection of blocking cross-sections in the analysis of vulnerability and efficiency of engineering networks. In: Processings of the 3nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA 2021, Lipetsk). IEEE. 2021. Pp. 335–339.
  10. Haenni R. Generating diagnoses from conflict sets. In: Proceedings of the Eleventh International FLAIRS Conference. 1998.
  11. Hosseini S., Barer K., Ramirez-Marquez J.E. A review of definitions and measures of system resilience reliability. Engineering & System Safety. 2016. Vol. 145. Pp. 47–61.
  12. Jönsson H., Johansson J., Johansson H. Identifying critical components in technical infrastructure networks. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part O: Journal of Risk and Reliability. 2008. Vol. 222. No. 2. Pp. 235–243.
  13. Khamfroush H., Iloo S.L., Rahnamay-Naeini M. Vulnerability of interdependent infrastructures under random attacks. ACM SIGMETRICS Perform. Eval. Rev. 2019. Vol. 46. No. 2. Pp. 67–71.
  14. Kuprijanov B.V., Roschin A.A. Limiting the search in brute force method for subsets detection. In: Proceedings of the 14th International Conference Optimization and Applications (OPTIMA-2023). Petrovac, Montenegro: Springer. 2023. Pp. 329–343.
  15. Kwon Y., Song J. Evaluation of relative importance of network components by system-reliability-based disaster resilience analysis. In: Proceedings of the 8th Intl. Symp. on Reliability Engineering and Risk Management (ISRERM). 2022. Pp. 522–529.
  16. Ouyang M. Review on modeling and simulation of interdependent critical infrastructure systems. Reliability Engineering & System Safety. 2014. Vol. 121. Pp. 43–60.
  17. Sathurshan M., Saja A., Thamboo J., Haragucht M., Navaratnam S. Resilience of critical infrastructure systems: A systematic literature review of measurement frameworks. Infrastructures. 2022. Vol. 7. No. 67. Pp. 1–26.
  18. Wang F., Magoua J.J., Li N. Modeling cascading failure of interdependent critical infrastructure systems using HLA-based co-simulation. Automation in Construction. 2022. Vol. 133. P. 104008.
  19. Wang W., Yang S., Hu F. et al. An approach for cascading effects within critical infrastructure systems. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2018. Vol. 510. Pp. 164–177.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. The schematic representation of negative impacts: a – intentional; b – earthquake; c – hurricane, flood

Download (129KB)
3. Fig. 2. The example of the failure synergistic consequences

Download (77KB)
4. Fig. 3. The flowchart of the prioritization algorithm for the case of a minimum cut attack

Download (328KB)
5. Fig. 4. The flowchart of the modified prioritization algorithm for natural impacts

Download (486KB)
6. Fig. 5. The infrastructure graph with damaged minimal cut

Download (110KB)
7. Fig. 6. The infrastructure graph damaged by natural impact

Download (108KB)
8. Fig. 7. The performance recovery plot for minimal cut damage

Download (65KB)
9. Fig. 8. The performance recovery plot for natural impact damage

Download (86KB)


License URL: https://www.urvak.ru/contacts/

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».