电网风暴影响预测：一种用于配电网络的系统

《IEEE Power and Energy Magazine》：Storm Impact Prediction for Grids: A System for Distribution Networks

电力中断受天气和地理因素影响显著，巴西Esprito Santo州基于土地覆盖、地理信息和天气数据构建数据库，采用Geohash技术编码位置信息，开发风险指数（考虑地理条件）、灾害指数（气候变量）和预警指数（综合评估）。结果显示风险指数预测效果优异（ROC 0.9），灾害指数需优化。

　　

摘要：

电能的质量与可能在用户设施和公用系统中出现的干扰密切相关。在巴西，大多数配电线路都是架空的，天气事件对电力系统有着显著影响，是导致计划外停电的主要原因之一。风暴和强风会在不同地区引发多次停电，给电力公司和客户带来损失。识别这些停电的原因有助于采取更精确的应对措施，从而有效地调配救援队伍，缩短问题解决的时间。该数据库的数据来源于多种渠道，包括土地覆盖特征、地理信息（如海拔高度）、历史和地理定位的天气数据以及基础设施信息。本研究基于巴西圣埃斯皮里图州广泛的地域覆盖范围，利用2021年至2023年的历史记录，分析了三种特定的停电原因：雷电、风力和植被。研究采用了Geohash技术对地理位置信息进行编码和整合，从而更有效地表示这些信息，并简化了易发生停电区域的识别过程。为了更准确地评估与天气相关的停电情况，研究人员开发了三个指数：风险指数考虑了该地区的物理条件（如土地覆盖和基础设施），而危险指数则基于气候变量。这两个指数的结合形成了警报指数，该指数根据地区和天气特征指出了最脆弱的区域。结果显示，风险指数的性能非常出色，ROC曲线值为0.9，证明了其在预测停电事件方面的有效性；相比之下，危险指数的表现较差，这表明需要引入更多变量以更好地理解天气事件。这些指数的整合证明了其有效性...

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电力故障受到气候、环境、结构和社会因素的综合影响，这些因素以复杂的方式相互作用，影响着电力系统中断的频率和严重程度。其中，自然灾害尤其具有威胁性，特别是在易发生极端天气事件的地区。这类事件可能导致大规模的电力供应中断，对基础设施和社区造成影响。电力网络的脆弱性主要源于其易受不利环境条件的影响，例如强降雨、强风、雷击和极端温度。因此，确保能源行业的韧性需要采取预防措施，并实施旨在减轻自然灾害造成损害的技术。