面向分布式电网抗震性的基于数据的量化与可视化
系统与控制
2025-08-19 v1 系统与控制
摘要
本文提出了一种基于数据的方法，用于量化分布式电网对极端天气事件的抗震性，使用两个关键指标：(a) 停电次数，和 (b) 恢复时间。该方法利用电力公司维护的历史停电记录以及大气行政部门（NOAA）收集的气象测量值，来评估抗震性在电网服务区域内的分布。该方法的框架包括三个阶段。首先，从停电记录中通过时空聚合同一时间和同一位置的组件停电来系统提取停电事件。在第二阶段，基于 NOAA 气象传感器的位置，使用 Voronoi 多边形方法划分服务区域内的气象区域。最后，为每个气象区域开发停电易瘫性和恢复时间的数据驱动模型。这些模型使能够在不同强度的极端天气事件下对抗震性指标进行量化和可视化。该方法使用来自美国印第安纳斯波市的一个电力分发公司的真实数据演示，聚焦于与风和降雨相关的事件。该数据集跨越二十年，包含超过 160,000 条停电记录。
引用
@article{arxiv.2508.12408,
title = {Data-driven quantification and visualization of resilience metrics of power distribution system},
author = {Dingwei Wang and Salish Maharjan and Junyuan Zheng and Liming Liu and Zhaoyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.12408},
year = {2025}
}
备注
This paper has been submitted to Nature Communication Engineering