CPS:MEDIUM:A Computing Framework for Distributed Decision Making to Ensure Robustness of Complex Man-Made Network Systems: The Case of the Electric Power Networks
CPS:MEDIUM:分布式决策计算框架,确保复杂人造网络系统的鲁棒性:电力网络案例
基本信息
- 批准号:0931978
- 负责人:
- 金额:$ 150万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Standard Grant
- 财政年份:2009
- 资助国家:美国
- 起止时间:2009-09-01 至 2013-08-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
This award is funded under the American Recovery and Reinvestment Act of 2009 (Public Law 111-5).The objective of this research is to develop methods to monitor and ensure the robustness of a class of cyber-physical systems termed "physical networks," such as electric, water, sewage, and gas networks. The approach is to analyze such networks using the mathematical formalism of graphical models.The project models a physical network as a graph, whose variables have a concrete physical interpretation, such as voltage, satisfying known physical laws, such as Kirchoff laws. The machinery of graphical models is used to develop methods to monitor and ensure the robustness of such networks, using the electric power network as a representative. By studying puzzling network-wide interactions, the project has the potential to clarify the role of complexity in large scale networks. Potential contributions will be made to the fields of distributed inference algorithms and fast numerical methods.Physical networks play a crucial role in modern society, and yet, often exhibit fragile behavior, such as black-outs in electric power networks, resulting in economic loss, as well as causing a security risk. This project seeks to understand the robustness behavior of such networks and to train a broad class of students in their theory and practice. Results from this research are to be incorporated into courses and disseminated via research publications. The Carnegie Mellon Conference on the Electricity Industry allows students to interact with faculty and electricity industry veterans. Interaction with the electricity industry aims to provide it with an understanding of cyber-intelligence, to ensure effective robustness monitoring capabilities in the power grid.
该奖项由 2009 年美国复苏和再投资法案(公法 111-5)资助。这项研究的目的是开发方法来监控和确保称为“物理网络”的一类网络物理系统的稳健性,例如电力、水、污水和天然气网络。 该方法是使用图形模型的数学形式来分析此类网络。该项目将物理网络建模为图形,其变量具有具体的物理解释(例如电压),满足已知的物理定律(例如基尔霍夫定律)。 图模型机制用于开发监控和确保此类网络鲁棒性的方法,以电力网络为代表。 通过研究令人困惑的网络范围内的交互,该项目有可能阐明复杂性在大规模网络中的作用。 将为分布式推理算法和快速数值方法领域做出潜在贡献。物理网络在现代社会中发挥着至关重要的作用,但也经常表现出脆弱的行为,例如电力网络停电,导致经济损失,还造成安全风险。 该项目旨在了解此类网络的鲁棒性行为,并培训广大学生的理论和实践。 这项研究的结果将纳入课程并通过研究出版物传播。 卡内基梅隆电力行业会议让学生能够与教师和电力行业资深人士互动。 与电力行业的互动旨在为其提供对网络智能的了解,以确保电网的有效鲁棒性监控能力。
项目成果
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