Исследователи разработали модель прогнозирования отключений электроэнергии от ураганов, превосходящую традиционные методы

Новая модель прогнозирования отключений электроэнергии, вызванных ураганами, разработанная в NYU Tandon School of Engineering, использует комбинацию данных о скорости ветра, осадках, характере землепользования и плотности населения. Этот подход преодолевает ограничения существующих моделей, предоставляя более точные прогнозы для эффективного планирования восстановления энергоснабжения.

Традиционные модели часто дают неполные или неточные результаты, особенно в условиях экстремальных ветров, из-за зависимости от данных конкретных регионов и неадекватного учета неопределенностей. Новая физически обоснованная модель, обученная на исторических данных об отключениях от ураганов Харви (2017), Майкл (2018) и Исайас (2020), учитывает нелинейные взаимосвязи между параметрами. Она фокусируется на ключевых индексах SAIFI (частота отключений) и SAIDI (длительность отключений), критически важных для оценки устойчивости энергосистем.

Исследование, представленное на 14-й Международной конференции по применению статистики и вероятности в гражданском строительстве (ICASP 14) и опубликованное в журнале Natural Hazards and Earth System Sciences, показало, что в Нью-Джерси сельские районы при одинаковой скорости ветра подвержены более высокому риску отключений, чем городские. Дальнейшая работа над моделью будет включать учет штормовых нагонов для прогнозирования в прибрежных зонах.