Ogni sistema a rete, come la distribuzione dell’elettricità, è progettato con una serie di misure che ne garantiscono il funzionamento anche nel caso in cui un piccolo numero di elementi si trovi in avaria o abbia un guasto. Capita, però, sebbene in casi rari, che i guasti si ripercuotono a cascata su gran parte dell’infrastruttura, compromettendone il corretto funzionamento.
Il punto è che tali malfunzionamenti sfuggono a ogni comprensione e soprattutto a ogni previsione. Almeno finora. Un gruppo di ricercatori della Northwestern University di Evanston, in Illinois, Stati Uniti, ha infatti messo a punto un modello al computer che riproduce la propagazione dei guasti a cascata e, attraverso un algoritmo, è in grado di prevederli.
Lo studio, pubblicato su Physical Review Letters, ha analizzato i dati relativi a tre anni di funzionamento e guasti della rete elettrica del Texas. Nodo della ricerca è la dimostrazione che le linee di trasmissione dell’elettricità non si guastano casualmente, in modo indipendente le une dalle altre, perché nelle cascate di guasti di maggiori dimensioni ci sono importanti sottoinsiemi della rete che si rompono contemporaneamente.
Si tratta di coppie di componenti definiti “co-suscettibili” che spesso non sono neppure in contatto. Semplicemente, un guasto di una linea elettrica fa sì che la corrente venga reindirizzata, finendo per sovraccaricare una linea elettrica situata lontano. Secondo gli autori, l’identificazione dei gruppi di elementi co-suscettibili è una strada fondamentale per la comprensione dei meccanismi con cui avvengono i guasti a cascata.
Identificare questi gruppi in grandi insiemi di dati raccolti nei guasti verificatisi in passato, però, richiede una capacità di calcolo importante. Per farlo i ricercatori hanno calcolato la distribuzione delle dimensioni delle cascate di guasti, per poi selezionare 5.000 cascate iniziate dal guasto di pochi elementi. Analizzando i dati hanno identificato i cluster co-suscettibili, dei quali molti coinvolgevano più di sei singole linee elettriche. Una volta identificati questi cluster, gli autori hanno riprodotto le cascate di guasti in un network astratto più semplice, costituito da gruppi co-suscettibili, grazie al quale hanno trovato l’algoritmo in grado di riprodurne la dinamica.
Una volta ritornati sulla base di dati reale e completa, l’algoritmo ha dimostrato di poter riprodurre la distribuzione completa delle cascate: l’accordo tra simulazione e realtà dimostra che la dinamica delle cascate dipende quasi interamente dall’evoluzione di un semplice scheletro di gruppi co-suscettibili.
Un risultato importante che potrebbe anche essere usato per stimare le probabilità che avvengano le cascate peggiori.