Vulnerability Analysis of the European Natural Gas Grid using Graph Theory Methodologies

Abstract

Denne oppgaven presenterer en sårbarhetsanalyse av det europeiske gassnettet ved bruk av grafteori og åpen kildekodedata fra SciGRID_gas-prosjektet. En omfattende grafrepresentasjon av nettet er konstruert for å muliggjøre vurderinger av både dets topologi og sårbarhet. Oppgaven tar sikte på å adressere to primære spørsmål: for det første å utføre en sentralitets- og flytbasert sårbarhetsanalyse av det europeiske gassnettet, og for det andre å gjennomføre en komparativ analyse av sentralitets- og flytbaserte sårbarhetsanalyser.

Vi begynner med en historisk oversikt over utviklingen av det europeiske gassnettet, og undersøker nøkkelfaser og geopolitiske hendelser som har formet nettet. Denne konteksten er viktig for å forstå regionale sårbarheter innenfor nettet. Den topologiske analysen avslører at det europeiske gassnettet har egenskaper til et "scale-free" nettverk, som er kjent for å være spesielt sårbart for målrettede forstyrrelser. Nøkkeleksportørene som er identifisert er Norge, Russland og Algerie, med Tyskland og Italia som store importører.

Et sentralt aspekt ved oppgaven innebærer å utvikle metoder for å identifisere kritiske komponenter og bestemme egnede metrikker for nettverksytelse. For å oppnå dette benytter vi de mest anerkjente og oppdaterte metodene fra eksisterende litteratur, samtidig som vi gjør nødvendige tilpasninger for å skreddersy dem til oppgavens spesifikke formål. Innenfor det sentralitetsbaserte rammeverket bruker vi sammensatte indekser bestående av klassiske topologiske metrikker for både komponentidentifikasjon og nettverksytelse, noe som muliggjør en nyansert analyse. I denne sammenheng foreslår vi en ny sammensatt indeks basert på tre underliggende konsepter - connectivity, connectedness og reach - for å måle nettverksytelse. Nettverksytelse innenfor en flytbasert tilnærming, på den annen side, er mer avhengig av nettverksflyten enn av nettverks topologi. Derfor benytter vi anerkjente metoder fra litteraturen for å identifisere kritiske komponenter og måle nettverksytelse som tar hensyn til dette.

Den sentralitetsbaserte analysen identifiserer kritisk infrastruktur i Sentral-Europa, spesielt i Tyskland, Frankrike og Italia. Analysen avslører at nettet er spesielt sårbart med hensyn til connectivity, moderat sårbart med hensyn til connectedness og relativt robust med hensyn til reach. Den flytbaserte analysen fremhever desentraliserte komponenter og flaskehalser. Nøkkelsårbarheter inkluderer en kritisk node i Nordsjøen og mange russiske komponenter som er kritiske for gasseksport til EU. Den komparative analysen viser at nettet er svært sårbart for målrettede forstyrrelser fra et flytperspektiv, men relativt robust mot tilfeldige forstyrrelser. Evaluering av kritiske komponenter ved bruk av begge rammeverkene gir en nyansert forståelse av nettverkssårbarhet. Disse funnene understreker viktigheten av å vurdere både sentralitets- og flytmønstre i vurderingen av sårbarheter, og tilbyr verdifulle innsikter for å styrke nettets robusthet.

This thesis presents a vulnerability analysis of the European natural gas grid using graph theory methodologies and open-source data from the SciGRID_gas project. A comprehensive graph representation of the grid is constructed to enable both topological and vulnerability assessments. The thesis aims to address two primary questions: first, to perform a centrality- and flow-based vulnerability analysis of the European natural gas grid, and second, to conduct a comparative analysis of centrality- and flow-based vulnerability analyses.

We begin with a historical overview of the European natural gas grid's development, examining key phases and geopolitical events that have shaped the network, along with current infrastructure and energy security issues. This context is essential for understanding regional vulnerabilities within the grid. The topological analysis reveals that the European natural gas grid has characteristics of a scale-free network, which is known to be particularly vulnerable to targeted disruptions. Key exporters identified are Norway, Russia, and Algeria, with Germany and Italy as major importers.

A central aspect of the thesis involves developing schemes for identifying critical components and determining suitable measures for network performance within each vulnerability analysis approach. To achieve this, we employ the most commonly recognized and up-to-date methodologies from existing literature, while also making necessary modifications to tailor them to the specific objectives of the thesis. Within the centrality-based framework, we utilize composite indices comprising classical topological metrics for both component identification and network performance, facilitating a nuanced analysis. To this extent, we propose a novel composite index premised on three underlying concepts - connectivity, connectedness, and reach - to measure network performance. Performance within a maximum flow-based approach, on the other hand, relies more on network flow than its inherent topology. Here, we employ recognized methodologies from the literature to identify critical components and measure network performance.

The centrality-based analysis identifies critical infrastructure in Central Europe, particularly in Germany, France, and Italy. The analysis reveals that the grid is particularly vulnerable in terms of connectivity, moderately vulnerable in terms of connectedness, and relatively robust in terms of reach. The flow-based analysis highlights decentralized components and bottlenecks. Key vulnerabilities include a critical node in the North Sea and many Russian components critical to gas exports to the EU. The comparative analysis shows the grid is highly vulnerable to targeted disruptions from a flow perspective but relatively robust against random disruptions. Evaluating critical components using both frameworks provides a nuanced understanding of network vulnerability. These findings underscore the importance of considering both centrality and flow patterns in assessing vulnerabilities, offering valuable insights for enhancing grid resilience.