Credit: CC0公共领域随着恶劣天气和自然灾害在不断变化的气候中变得更加严重，佐治亚理工学院的一组研究人员研究了在联邦应急管理局和行业的共同政策指导下，复苏如何随着破坏性事件的严重程度而变化。这项研究是与国家电网合作进行的，使用大规模数据分析来查看九年的停电数据，以了解电网恢复对客户的影响有多快。研究发现，90%的客户在中度至极端存储期间经历了中断事件总停机时间的10%。但是，恢复会随着中断的严重程度而下降。无法快速恢复的大故障从中度到极端事件增加了30%，而长时间的小故障则主导了整个恢复过程。
佐治亚理工学院工程学院的这项研究调查了纽约州和马萨诸塞州两个服务区的169起由天气引起的电力故障。这些失败是由飓风、东北风以及2011年至2019年的雷电和冬季风暴等一系列破坏性事件引发的，影响了近1200万人。
《Joule》杂志上发表了一篇专题文章“电力故障恢复服务的大规模数据分析”。
“我们的目标是使用来自运行中的能源网的大规模数据来更好地理解弹性，”主要作者阿米尔·侯赛因·阿夫沙里内贾德说，他是佐治亚理工学院土木与环境工程学院的博士生。“通过使用覆盖近十年的如此大的数据集，我们试图了解恢复如何应对各种天气引发的故障事件的严重性。”
佐治亚理工学院的分析发现，恢复服务的行为遵循“恢复比例定律”该法律以总中断时间的一小部分为代价恢复了对大多数受影响客户的服务。然而，这种优先化策略变得效率较低，表现为不能被优先化的大功率故障。这导致从中度到极端故障事件的客户中断时间延长了47倍。
研究发现，优先恢复并不能优化小故障的恢复，小故障在极端事件的整个发展过程中主导着延迟恢复。
“这些发现告诉我们，由优先恢复策略管理的典型服务是以这种差异为代价的，当故障事件变得严重和极端时，这种代价是显著的，”该研究的合著者、佐治亚理工学院副教授、Afsharinejad的论文顾问川一吉说。“我们的分析显示了优先策略下恢复的能力和基本限制，在这种情况下，快速恢复无法承受严重和极端的故障事件。”
研究小组还探索了其他方法是否更有利于加快从故障中恢复。一种包括分布式发电和数据存储。他们的初步研究发现，这种方法具有很好的扩展性，因为加速恢复非优先类别中的一小部分大型故障可以逆转中度到极端事件的降级恢复。
这项研究中使用的数据通常可供美国和世界其他地区的大多数配电网运营商使用。研究人员希望，这项耗时四年多的研究工作能够证明，能源服务提供商有能力采用数据科学，并将自己的数据转化为新知识，以改善恢复和基础设施增强。
“我们正朝着一个方向前进，在这个方向上，严重的风暴将变得更加昂贵，”罗伯特·威尔科克斯说，他是国家电网的首席工程师，也是这篇论文的合著者。
团队对未来的方向充满热情。威尔科克斯补充说:“这也是一个历史性的时刻，因为越来越多的消费者需要数据和机器学习来帮助增强能源服务和智能基础设施。“希望我们的研究将激励行业使用数据来更好地理解我们今天和未来几十年面临的问题。”
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