通过建模交通与电力网络相互依赖性增强基础设施对飓风的韧性
计算工程、金融与科学
2025-05-06 v2
摘要
本研究提出了一种基于智能体的模型（ABM），用于模拟社区对飓风引发的基础设施中断的韧性，重点关注电力网络与交通网络之间的相互依赖性。在该 ABM 方法中，智能体代表系统的各个组件，其中系统内的交互塑造了系统的内部依赖性，而系统间的交互塑造了相互依赖性。为了研究家庭在飓风下的韧性，本文创建了一个智能体库，包含电力网络、交通网络、风/洪水灾害以及家庭智能体。该 ABM 被应用于佛罗里达州迈阿密-戴德县一个社区（邮编 33147）的家庭与基础设施数据。两个网络之间的相互依赖性通过两种方式进行建模：（i）反映交通在向发电厂输送燃料及修复团队通行中的作用；（ii）停电对交通网络组件的影响。快速恢复交通信号灯至关重要，因为其故障会减缓交通并增加事故发生的概率。我们模拟了三种恢复策略：基于组件的恢复、基于距离的恢复和基于交通信号灯的恢复。该模型利用飓风 Irma 的数据进行了验证，表明在不同灾害强度下表现出一致的行为。情景分析探讨了恢复策略、道路可达性及风速强度对电力恢复的影响。结果表明，基于交通信号灯的恢复策略能够高效地优先恢复信号灯，且不会延迟家庭电力恢复时间。如果修复团队无需因道路不可达而等待，且向发电厂的燃料运输未被延误，电力服务的恢复将会更快。
引用
@article{arxiv.2404.12978,
title = {Strengthening Infrastructure Resilience to Hurricanes by Modeling Transportation and Electric Power Network Interdependencies},
author = {Tasnuba Binte Jamal and Samiul Hasan and Omar I. Abdul-Aziz and Pallab Mozumder and Rounak Meyur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.12978},
year = {2025}
}