Bu proje, Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı "Çizge Teorisinde Ölçüm Parametreleri" dersi kapsamında, elektrik dağıtım ve iletim şebekelerinin topolojik kırılganlıklarını analiz etmek amacıyla geliştirilmiştir. Şebeke operasyonları ve veri biliminin kesişiminde yer alan bu çalışma, fiziksel sistemlerin siber-fiziksel zafiyetlerini proaktif olarak tespit etmeyi hedefler.
Modern elektrik şebekelerini Çizge Teorisi (Graph Theory) kullanarak modelliyor, ağ üzerindeki zafiyetleri, kaskad (zincirleme) arıza potansiyellerini ve sistemin belkemiğini oluşturan kritik altyapı düğümlerini algoritmik olarak tespit ediyoruz.
Proje iki fazdan oluşmaktadır:
- Arasındalık Merkeziliği (Betweenness Centrality): Şebeke üzerindeki güç akışında darboğaz (bottleneck) yaratabilecek en kritik trafo merkezlerinin tespiti.
- En Büyük Bağlı Bileşen (Largest Connected Component - LCC): Ağın fiziksel bütünlüğünün ölçülmesi.
- Hedefli Saldırı Simülasyonu (Targeted Attack): BC skorlarına göre en kritik düğümlerden başlayarak ağdan düğüm çıkarma ve LCC değişimini izleme.
- Rastgele Arıza Simülasyonu (Random Failure): Rastgele düğüm çıkarma ile şebekenin doğal arızalara dayanıklılığını ölçme.
- Kırılganlık Eğrisi (Vulnerability Curve): İki senaryonun karşılaştırmalı görselleştirmesi.
Projede, Duncan Watts ve Steven Strogatz'ın çalışmalarında da yer alan, ABD Batı Yakası yüksek gerilim iletim şebekesini topolojik olarak modelleyen açık kaynaklı power-US-Grid veri seti kullanılmaktadır.
| Özellik | Değer |
|---|---|
| Düğüm Sayısı (Trafo Merkezleri) | 4.941 |
| Kenar Sayısı (İletim Hatları) | 6.594 |
| Ortalama Derece | 2.67 |
| Ağ Yoğunluğu | 0.000540 |
| Bağlı Bileşen Sayısı | 1 |
| Format | Matrix Market (.mtx) |
(Veri Seti İstatistikleri — Kaynak: Network Repository)
Aşağıdaki grafik, hedefli saldırı ve rastgele arıza senaryolarının şebeke bütünlüğü üzerindeki etkisini karşılaştırmaktadır:
Temel Bulgular:
- Hedefli saldırıda yalnızca %8 düğüm çıkarıldığında LCC oranı 0.18'e düşer — şebekenin %82'si izole olur (kaskad çöküşü).
- Rastgele arızada ise %20 düğüm çıkarıldığında bile LCC oranı 0.54 seviyesinde kalır — ağ çok daha dayanıklıdır.
- Bu fark, şebekenin ölçeksiz (scale-free) ağ özelliklerini taşıdığını gösterir.
MPGT_Project_Files/
├── data/
│ └── power-US-Grid/
│ └── power-US-Grid.mtx # Veri seti (Matrix Market)
├── docs/
│ ├── vulnerability_curve.png # Çıktı: Kırılganlık eğrisi grafiği
│ └── US-Grid_Network_Data_Statistics.png
├── src/
│ └── power_grid_analysis.py # Ana analiz kodu (modüler, 8 fonksiyon)
├── requirements.txt
├── LICENSE
└── README.md
| # | Fonksiyon | Faz | Görevi |
|---|---|---|---|
| 1 | load_power_grid() |
1 | MTX/kenar listesi formatında veri yükleme |
| 2 | print_network_summary() |
1 | Temel ağ metriklerini yazdırma |
| 3 | calculate_betweenness_centrality() |
1 | Arasındalık Merkeziliği hesaplama |
| 4 | print_top_critical_nodes() |
1 | En kritik N düğümü listeleme |
| 5 | calculate_lcc_size() |
1 | LCC boyutu hesaplama |
| 6 | simulate_targeted_attack() |
2 | Hedefli saldırı simülasyonu |
| 7 | simulate_random_failure() |
2 | Rastgele arıza simülasyonu (çoklu deneme) |
| 8 | plot_vulnerability_curve() |
2 | Kırılganlık eğrisi görselleştirme |
1. Repoyu Klonlayın:
git clone https://github.com/hakkikeman/mpgt-power-grid-analysis.git
cd mpgt-power-grid-analysis2. Sanal Ortam Oluşturun (Önerilen):
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate # Windows
# source .venv/bin/activate # macOS/Linux3. Gereksinimleri Yükleyin:
pip install -r requirements.txt4. Çalıştırın:
python src/power_grid_analysis.pyÖzel veri seti yolu belirtmek için:
python src/power_grid_analysis.py --data path/to/your/dataset.mtx| Araç | Kullanım Amacı |
|---|---|
| Python 3.10+ | Ana programlama dili |
| NetworkX | Çizge oluşturma, metrik hesaplama, bileşen analizi |
| SciPy | Matrix Market formatı okuma |
| Matplotlib | Kırılganlık eğrisi görselleştirme |
Bu proje MIT Lisansı ile lisanslanmıştır.