面向电气化与脱碳化电网的后停电负荷浪涝：数据驱动的恢复框架
系统与控制
2025-10-10 v1 系统与控制
摘要
电气化与脱碳化正在改变电力系统的需求与恢复动力学，但其对后停电负荷浪涝的影响尚不完全了解。本文分析了由印第安纳斯市所提供的大规模异构数据集，涵盖 2020 年至 2024 年间的 30,046 处配电层面停电事件，并链接智能表计和次表计，以量化电动车（EV）、热泵（HP）和分布式能源资源（DER）对恢复浪涝的影响。统计分析和因果森林推断表明，三者渗透率的提升显著增加浪涝比率，且效应受恢复时间、停电持续时间和天气条件的强烈调制。我们开发了一个具有组件感知的多任务 Transformer 估计器，用于分解 EV、HP 和 DER 的贡献，并将其用于投影历史停电事件在反事实 2035 采用路径下的情景。我们发现，在一个与政策相吻合的路径中，晚间恢复成为决定可靠性的约束条件，在 15 分钟内恢复 30% 系统负荷的情景下，超出概率为 0.057。通过采取缓解措施，包括概率性 EV 重启、短时恒温器偏移和加速 DER 重连，可将超出概率降至 0.019，并在系统恢复 20% 或更少负荷时完全消除。这些结果表明，转型时期的浪涝是由资产驱动的，因果上与电气化和脱碳化相关，但可以通过集成的运营策略有效管理。
引用
@article{arxiv.2510.08357,
title = {Learning to Mitigate Post-Outage Load Surges: A Data-Driven Framework for Electrifying and Decarbonizing Grids},
author = {Wenlong Shi and Dingwei Wang and Liming Liu and Zhaoyu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.08357},
year = {2025}
}