公用事业公司通常有足够的设备来应对日常停电，但往往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，这阻碍了企业准备尽快恢复供电的能力，特别是在容易受到飓风导致的长时间停电影响的城市。
纽约大学坦顿工程学院的一项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数据(反映了农村和城市地区之间电力基础设施的变化)以及人口密度数据(作为现有变压器数量的一个指标)结合起来，研究人员正在朝着比目前广泛使用的技术更精确的物理驱动的飓风导致的停电预测模型发展。
土木与城市工程(CUE)助理教授Luis Ceferino和CUE博士候选人Prateek Arora在2023年7月9日至13日在爱尔兰都柏林举行的第14届土木工程统计与概率应用国际会议(ICASP 14)上介绍了这项研究。
2023年5月，《自然灾害与地球系统科学》发表了两人的论文，评估了现有停电预测模型的局限性。本文讨论了由于依赖于特定地区和公用事业公司的数据，这些模型的适用性受到限制;无限的预测;难以根据大风条件进行外推;在极端天气事件中，对停电数据的不确定性和变化处理不当。
为了弥补这些限制，研究团队正在使用哈维飓风(2017年)、迈克尔飓风(2018年)和伊萨亚斯飓风(2020年)的历史停电数据来训练其模型。该模型考虑了输入参数之间的非线性关系——意味着一个变量的变化不会导致另一个变量的成比例或一致的变化——以及停电的可能性。
在其ICASP 14论文中，该团队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衡量的是客户遭遇停电的频率，而SAIDI反映的是客户一年中无电的总时间。这些指标对于确定电力系统在极端天气事件中的效率和恢复能力至关重要。
研究小组使用概率模型计算/获得新泽西州10年回报期的SAIFI和SAIDI。报告显示，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。该团队正在继续建立模型，即将进行的研究将纳入风暴潮的影响，特别是与沿海停电预测相关的影响。
通过绘制出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，甚至制定应急响应计划，以减轻飓风对电力系统的不利影响。
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