Cause-Consequence Diagram Reliability Analysis Using Formal Techniques With Application to Electrical Power Networks
Notice bibliographique
Résumé
Cause-consequence Diagram (CCD) is widely used as a deductive safety analysis technique for decision-making at the critical-system design stage. This approach models the causes of subsystem failures in a highly-critical system and their potential consequences using Fault Tree (FT) and Event Tree (ET) methods, which are well-known dependability modeling techniques. Paper-and-pencil-based approaches and simulation tools, such as the Monte-Carlo approach, are commonly used to carry out CCD analysis, but lack the ability to rigorously verify essential system reliability properties. In this paper, we propose to use formal techniques based on theorem proving for the formal modeling and step-analysis of CCDs to overcome the inaccuracies of the simulation-based analysis and the error-proneness of informal reasoning by mathematical proofs. In particular, we use the HOL4 theorem prover, which is a computer-based mathematical reasoning tool. To this end, we developed a formalization of CCDs in Higher-Order Logic (HOL), based on the algebraic approach, using HOL4. We demonstrate the practical effectiveness of the proposed CCD formalization by performing the formal reliability analysis of the IEEE 39-bus electrical power network. Also, we formally determine the Forced Outage Rate (FOR) of the power generation units and the network reliability index, i.e., System Average Interruption Duration Index (SAIDI). To assess the accuracy of our proposed approach, we compare our results with those obtained with MATLAB Monte-Carlo Simulation (MCS) as well as other state-of-the-art approaches for subsystem-level reliability analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».