美国东北部配电网空间拓扑数据集：融合复杂网络理论与地理信息科学的基础设施评估框架

《Scientific Data》：Harmonized geospatial data to evaluate the Electric Distribution Networks in the US Northeast

为解决美国东北部配电网数据分散、缺乏统一标准的问题，研究人员开展了“美国东北部配电网空间拓扑数据集”的研究。该研究通过整合多源公用事业公司的Hosting Capacity Maps，构建了一个包含3,884,698条线路段、覆盖72.46%人口和84.96%地理区域的高分辨率数据集。该数据集不仅包含HostCap_MW、Voltage_kV等关键工程参数，还通过复杂网络理论计算了Betweenness Centrality、Fractality等拓扑指标，为评估电网韧性、能源公平性和分布式能源选址提供了开放、可复现的分析基础。

　　

在能源转型的浪潮中，电力配电网（Electric Distribution Networks）作为连接发电端与千家万户的“最后一公里”，其重要性日益凸显。然而，与高压输电网络相比，中压配电网的数据往往分散在各大公用事业公司手中，缺乏统一的标准和开放获取的渠道。这种“数据孤岛”现象严重阻碍了研究人员和政策制定者对电网韧性、能源公平性以及分布式能源（Distributed Energy Resources, DER）接入潜力的系统性评估。尤其是在美国东北部，这片区域不仅拥有密集的城市群和广阔的乡村地带，还面临着基础设施老化、气候多变以及日益增长的电气化需求等多重挑战。因此，构建一个开放、统一、高分辨率的配电网空间数据集，已成为推动能源系统科学决策和实现公平能源转型的迫切需求。

为了填补这一关键空白，来自TBS商学院、拉蒙·柳利大学和哈佛大学的Bernat Salbanya、Jordi Nin和Ramon Gras Aloma团队，在《Scientific Data》上发表了题为“Harmonized geospatial data to evaluate the Electric Distribution Networks in the US Northeast”的研究论文。该研究通过整合多源公用事业公司的Hosting Capacity Maps（承载能力地图），构建了一个覆盖美国东北部七州（康涅狄格州、缅因州、马萨诸塞州、新罕布什尔州、纽约州、罗德岛州和佛蒙特州）的配电网空间拓扑数据集。该数据集不仅包含了线路的几何形态、承载能力（HostCap_MW）、运行电压（Voltage_kV）等关键工程参数，还通过复杂网络理论（Complex Network Theory）计算了节点度（Degree）、介数中心性（Betweenness Centrality）、分形维数（Fractality）等一系列拓扑指标，为评估电网韧性、能源公平性和分布式能源选址提供了开放、可复现的分析基础。

关键技术方法

研究人员开发了一套可复现的数据处理流程，主要包含以下关键步骤：

1. 1.
   数据获取与清洗：从各公用事业公司公开的ArcGIS REST端点下载Hosting Capacity Maps数据，利用Python脚本进行数据清洗，包括统一字段命名、处理缺失值、剔除异常值以及几何校正。
2. 2.
   工程参数估算：对于缺失的电压或电流数据，研究团队基于电力工程公式进行了估算。例如，利用公式P = √3 × V × I × PF（其中PF为功率因数，假设为0.95），在已知功率（P）和电流（I）的情况下估算电压（V），反之亦然。
3. 3.
   网络拓扑建模：将清洗后的线状数据（Polylines）转换为空间图（Spatial Graph），其中节点（Nodes）代表线路的端点、交叉点和变电站，边（Edges）代表线路段。利用NetworkX、Momepy等库计算了节点度、介数中心性、紧密度中心性（Closeness Centrality）、直度中心性（Straightness Centrality）、方向熵（Entropy of Edge Orientations）和分形维数（Fractal Dimension）等20余种拓扑指标。
4. 4.
   空间关联与聚合：通过空间连接（Spatial Join）将线路数据与人口普查区（Census Tract）边界进行关联，为每条线路段赋予唯一的GEOID（地理标识符），从而实现了电网数据与社会经济数据的无缝对接。最终，拓扑指标被聚合到人口普查区层面，生成了可供宏观分析的数据集。

研究结果

1. 数据集的规模与覆盖范围

该研究最终构建的配电网数据集共包含3,884,698条线路段，覆盖了美国东北部72.46%的人口和84.96%的地理区域。数据覆盖范围在州际层面存在显著差异，例如，罗德岛州的人口覆盖率高达99.91%，而纽约州的人口覆盖率仅为58.37%，这反映了不同地区公用事业公司数据开放程度的差异。

2. 关键工程参数的分布特征

研究团队对数据集中的关键工程参数进行了统计分析，揭示了不同公用事业公司之间的异质性。在承载能力（HostCap_MW）方面，城市和郊区公用事业公司（如ConEdison和Eversource）的分布呈现出右偏特征，即存在大量承载能力较高的线路段；而农村地区的公用事业公司（如Green Mountain Power）则呈现出更集中、容量更低的分布。在运行电压（Voltage_kV）方面，数据清晰地显示出4.16 kV、12.47 kV和13.8 kV等北美标准馈线设计电压的峰值，验证了数据的工程一致性。

3. 拓扑指标的统计分布

为了验证拓扑指标的有效性，研究团队对计算出的20余种全局拓扑变量进行了拟合优度分析（Goodness-of-Fit Analysis）。结果显示，大多数拓扑变量（如平均节点度、平均节点强度、密度等）的最佳拟合分布为对数正态分布（Log-Normal）或帕累托分布（Pareto），这符合复杂网络系统常见的统计规律，进一步证实了数据集的结构合理性。

结论与讨论

本研究成功构建并发布了一个开放、统一、高分辨率的美国东北部配电网空间拓扑数据集。该数据集不仅提供了线路的几何形态和关键工程参数，更重要的是，它通过复杂网络理论将电网抽象为图结构，并计算了丰富的拓扑指标，从而为电网研究提供了多维度的评估框架。

该数据集的重要意义在于：

1. 1.
   填补数据空白：解决了美国东北部多州、多公用事业公司配电网数据缺乏统一标准的问题，为跨区域、跨公司的比较研究提供了基础。
2. 2.
   支持多学科交叉研究：通过将电网数据与人口普查区（Census Tract）进行空间关联，该数据集为能源公平性研究、城市形态与基础设施关系研究等提供了可能。
3. 3.
   赋能电网韧性评估：通过介数中心性（Betweenness Centrality）等指标，可以识别电网中的关键瓶颈线路；通过分形维数（Fractal Dimension）和方向熵（Entropy）等指标，可以量化电网的形态复杂性和冗余度，为电网升级改造和灾害恢复规划提供科学依据。
4. 4.
   促进分布式能源发展：数据集中的承载能力（HostCap_MW）信息可直接用于分布式能源（如屋顶光伏、电动汽车充电桩）的选址和容量评估，支持能源系统的低碳转型。

总而言之，这项研究不仅提供了一个宝贵的数据资源，更展示了一种将复杂网络理论与地理信息系统相结合的分析范式，为未来电网的智能化、公平化和可持续化发展奠定了坚实的数据基础。