预测对流风暴引起的电力中断

我们考虑预测电网中由对流风暴产生的灾害所引起的电力中断问题。这些风暴在小区域内产生极端天气现象，如强风、龙卷风和闪电。在本文中，我们讨论应用最先进的机器学习技术，如随机森林分类器和深度神经网络，来预测风暴造成的损害量。我们将此应用构建为一个分类问题，其目标是将风暴单体分类为有限数量的类别，每一类对应一定量的预期损害。该分类方法以风暴单体位置和移动的估计值作为输入特征，这些特征须从原始数据中提取。该应用的一个主要挑战是训练数据高度不平衡，因为极端天气事件很少发生。为解决此问题，我们应用了 SMOTE 技术。