Использование технологии In-Memory Data Grid при исследовании живучести энергетических инфраструктур
- Воскобойников Михаил Леонтьевич, Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН (Иркутск, Россия)
- Феоктистов Александр Геннадьевич, Институт динамики систем и теории управления им. В.М. Матросова СО РАН (Иркутск, Россия)
Исследование и повышение живучести энергетических инфраструктур является актуальной проблемой, сопряженной с высокой вычислительной сложностью подготовки и проведения экспериментов. Сложность экспериментов обусловливается необходимостью учета больших наборов сценариев крупных внешних возмущений, воздействующих на исследуемую инфраструктуру, выявления ее критических элементов, отказ которых может привести к существенным сбоям в генерации, транспортировке и поставке энергоресурсов, а также в планировании мероприятий, направленных на повышение живучести данной инфраструктуры. Решение подобных задач в вычислительной среде на основе выполнения научных рабочих процессов, использующих распределенную базу данных в оперативной памяти узлов среды, позволяет существенно сократить время расчетов. Однако такой подход не поддерживается в известных системах управления рабочими процессами. В статье предложен новый подход к реализации анализа живучести энергетических инфраструктур с помощью инструментального комплекса Framework for Development and Execution of Scientific WorkFlows с использованием распределенных баз данных. В частности, создан научный рабочий процесс для анализа живучести энергетических инфраструктур, разработана методика прогнозирования требуемого размера оперативной памяти для его выполнения, реализован набор испытательных стендов (системных рабочих процессов) для выполнения расчетов по данной методике с учетом ключевых параметров предметной области, оказывающих существенное влияние на изменение размера данных. Проведен вычислительный эксперимент, демонстрирующий точность прогнозирования требуемого размера оперативной памяти при исследовании двух тестовых моделей энергетических инфраструктур различной сложности.
энергетическая инфраструктура, моделирование, распределенная вычислительная среда, вычисления в оперативной памяти, рабочие процессы, автоматизация
2025-09-11
