研究人员开发了优于传统方法的飓风停电预测模型
公用事业公司通常有足够的能力来应对例行停电，但常常难以应对飓风等极端天气事件。
传统的飓风停电预测模型通常会产生不完整或不正确的结果，从而妨碍公司准备尽快恢复供电的能力，特别是在容易受到飓风引起的长期停电影响的城市。
纽约大学坦登工程学院的 新研究可能有助于解决这个问题。
通过将风速和降水数据与一个地区的土地利用模式(反映农村和城市地区之间电力基础设施的差异)和人口密度(作为现有变压器数量的指标)的数据相结合，研究人员正在朝着更准确的物理方向迈进。与目前广泛使用的技术相比， 飓风驱动的停电预测模型。
Luis Ceferino 是土木与城市工程 (CUE) 助理教授，Prateek Arora 是 CUE 博士。候选人，在 2023 年 7 月 9 日至 13 日在爱尔兰都柏林举行的第 14 届土木工程统计和概率应用国际会议 (ICASP 14) 上介绍了该研究。
2023 年 5 月，《自然灾害》和《地球系统科学》发表了两人的论文，评估了现有停电预测模型的局限性。该文件讨论了由于依赖特定地区和公用事业公司的数据而导致这些模型的适用性受到限制;无限制的预测;难以推断大风条件;极端天气事件期间停电数据的不确定性和差异处理不充分。
为了弥补这些限制，研究团队正在使用飓风哈维(2017 年)、迈克尔(2018 年)和伊萨亚斯(2020 年)的历史中断数据来训练其模型。该模型考虑了输入参数(即一个变量的变化不会导致另一变量成比例或一致的变化)与停电可能性之间的非线性关系。
在 ICASP 14 论文中，该团队重点关注了两个关键性能指标：系统平均中断频率指数 (SAIFI) 和系统平均中断持续时间指数 (SAIDI)。SAIFI 衡量客户遭遇停电的频率，SAIDI 反映客户一年中停电的总时间。这些指数对于确定极端天气事件期间电力系统的效率和弹性至关重要。
研究团队使用概率模型计算/获得新泽西州 10 年重现期的 SAIFI 和 SAIDI。研究表明，当风速是唯一的破坏因素时，农村地区比城市地区面临更大的停电可能性。该团队正在继续构建模型，即将进行的研究将纳入风暴潮影响，特别是与沿海停电预测相关的影响。
通过绘制电力中断的潜在情景和概率，该研究项目可以为包括公用事业公司和监管机构在内的利益相关者提供战略决策的见解。这可能包括有针对性的资源分配、基础设施升级，甚至制定减轻飓风对电力系统不利影响的应急计划。
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