Опыт сетевого моделирования и картографирования на основе пространственно-временной базы данных по магистральным электрическим сетям

DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-556-567

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

А.М. Карпачевский

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: karpach-am@yandex.ru

Г.С. Титов

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: titovgs@my.msu.ru

Н.И. Тульская

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: tnadya@mail.ru

А.И. Прасолова

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова, Географический факультет,
Ленинские горы, д. 1, 119991, Москва, Россия;
E-mail: prasolova.geo@yandex.ru

Аннотация

Пространственные базы данных по географическим, в т. ч. электрическим сетям имеют широкое распространение уже около двух десятков лет. Вместе с тем временная составляющая данных, которую можно использовать для анализа развития сети не имеет каких-либо устоявшихся способов хранения и редактирования. Уникальная в своем роде пространственно-временная база данных по магистральным электрическим сетям московской энергосистемы ранее была собрана на основе разных источников информации и опубликована в виде картографического веб-сервиса. В настоящем исследовании рассматриваются некоторые возможности расчета показателей, в том числе с использованием методов сетевого анализа, для их дальнейшего картографирования. Для корректного представления данных на каждый год за изучаемый период с 1936 по 2020 год разработаны алгоритмы для проверки целостности данных, а также для автоматизированного создания топологически корректной сетевой модели. Приведение сети к топологически корректному виду подразумевает притягивание концевых вершин линий к точечным объектам энергосистемы, ликвидацию висячих сегментов линий, а также ликвидацию самопересечений. Проверка целостности осуществляется в три этапа: 1) согласование временных рамок существования сегментов сети; 2) проверка связности каждой линии электропередач за каждый временной срез; 3) проверка связности всей сети целиком за каждый год. Возраст сети, центральность по промежуточности, электросетевая центральность, центральность по близости в данной работе взяты в качестве примера локальных показателей, т. е. показателей, приуроченных к конкретным элементам сети (ребрам или вершинам). Кроме того, рассмотрен глобальный показатель, характеризующий сети в целом — средний кратчайший путь в сети, который может быть рассчитан тремя способами: без учета веса, с учетом длины линий или с учетом ее емкостных характеристик, зависящих от напряжения.

Ключ. слова

веб-сервис, географические сети, сетевой анализ, топологическая модель, целостность данных

Список литературы

  1. Карпачевский А.М., Титов Г.С. Проектирование базы пространственно-временных данных о магистральных электрических сетях России. ИнтерКарто. ИнтерГИС, 2021. Т. 27. № 2. С. 306–314. DOI: 10.35595/2414-9179-2021-2-27-306-314.
  2. Тархов С.А. Эволюционная морфология транспортных сетей. Смоленск: Универсум, 2005. 382 с.
  3. Фаддеев А.М. Оценка уязвимости энергосистем России, стран ближнего зарубежья и Европы к каскадным авариям. Вестник Московского университета. Серия 5: География, 2016. № 1. С. 46–52.
  4. Barthelemy M. Morphogenesis of Spatial Networks; Lecture Notes in Morphogenesis. Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2018. 331 p. DOI: 10.1007/978-3-319-20565-6.
  5. Borges K.A.V., Davis C.A., Laender A.H.F. Integrity constraints in spatial databases. Database integrity: challenges and solutions. Database integrity: challenges and solutions. IGI Global, USA, 2002. P. 144–171. DOI: 10.4018/978-1-930708-38-9.CH005.
  6. Buzna L., Issacharoff L., Helbing D. The Evolution of the Topology of High-Voltage Electricity Networks. IJCIS, 2009. V. 5. No. 1–2. P. 72–85. DOI: 10.1504/IJCIS.2009.02285.
  7. Cockcroft S. A taxonomy of spatial data integrity constraints. GeoInformatica, 1997. V. 1. No. 4. P. 327–343.
  8. Crucitti P., Latora V., Marchiori M. Locating critical lines in high-voltage electrical power grids. Fluctuation and Noise Letters, 2005. V. 5. No. 2. P. 201–208. DOI: 10.1142/S0219477505002562.
  9. Deka D., Vishwanath S. Generative Growth Model for Power Grids. Proceedings of the 2013 International Conference on Signal-Image Technology & Internet-Based Systems, Kyoto, Japan, 2–5 December 2013. P. 591–598.
  10. Freeman L.C. A Set of Measures of Centrality Based on Betweenness. Sociometry, 1977. V. 40. No. 1. P. 35–41. DOI: 10.2307/3033543.
  11. Haggett P., Chorley R.J. Network Analysis in Geography. New York: St. Martin’s Press, London: Edward Arnold, 1969. 348 p.
  12. Karpachevskiy A., Titov G., Filippova O. Development of a spatiotemporal database for evolution analysis of the Moscow backbone power grid. Data, 2021. V. 6, No. 12. P. 127–140. DOI: 10.3390/data6120127.
  13. Karpachevskiy A., Filippova O., Kargashin P. GIS-analysis of the Ural power grid vulnerability to the impact of sleet and wind. GEOGRAPHY, ENVIRONMENT, SUSTAINABILITY, 2022. V. 15. No. 1. P. 14–25. DOI: 10.24057/2071-9388-2021-082.
  14. Liu X., Liu T., Li X. A Novel Evolving Model for Power Grids. Sci. China Technol. Sci., 2010. V. 53. P. 2862–2866. DOI: 10.1007/s11431-010-4091-4.
  15. Luo L., Han B., Rosas-Casals M. Network Hierarchy Evolution and System Vulnerability in Power Grids. IEEE Systems Journal, 2018. V. 12. No. 3. P. 2721–2728. DOI: 10.1109/JSYST.2016.2628410.
  16. Makrushin S. Analysis of Russian Power Transmission Grid Structure: Small World Phenomena Detection. Proceedings of the NET 2016: Models, Algorithms, and Technologies for Network Analysis, 2017. V. 197. P. 107–125. DOI: 10.1007/978-3-319-56829-4_9.
  17. Newman M.E.J. Networks, 2nd ed. Oxford, UK; New York, NY, USA: Oxford University Press, 2018. 780 p.
  18. Pagani A., Aiello M. The Power Grid as a complex network: A survey. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 2013. V. 392. No. 11. P. 2688–2700. DOI: 10.1016/J.PHYSA.2013.01.023.
  19. Rosas-Casals M., Valverde S., Sole R. A simple spatiotemporal evolution model of a transmission power grid. IEEE Systems Journal, 2018. V. 12. No. 14. P. 3747–3754. DOI: 10.1109/JSYST.2018.2800766.

Для цитирования: Карпачевский А.М., Титов Г.С., Тульская Н.И., Прасолова А.И. Опыт сетевого моделирования и картографирования на основе пространственно-временной базы данных по магистральным электрическим сетям. ИнтерКарто. ИнтерГИС. M.: Географический факультет МГУ, 2022. Т. 28. Ч. 1. С. 556–567. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-556-567

For citation: Karpachevskiy A.M., Titov G.S., Tulskaya N.I., Prasolova A.I. Experience of network modeling and mapping based on spatio-temporal database on the backbone electric networks. InterCarto. InterGIS. Moscow: MSU, Faculty of Geography, 2022. V. 28. Part 1. P. 556–567. DOI: 10.35595/2414-9179-2022-1-28-556-567 (in Russian)