Wetterbedingte Stromausfallvorhersage auf Ebene der Zensustrakts unter Verwendung von sozioökonomischen Daten und Daten zur Strominfrastruktur

Core Concepts

Ein tiefes Lernmodell, das sowohl Wetterdaten als auch Merkmale des Zensustrakts wie sozioökonomische Faktoren und Strominfrastruktur nutzt, kann die Genauigkeit der Stromausfallvorhersage auf Ebene des Zensustrakts verbessern.

Abstract

Die Studie präsentiert zwei tiefe Lernmodelle, ein bedingtes und ein unbedingtes Mehrschichtperceptron (MLP), zur stündlichen Vorhersage der Stromausfallwahrscheinlichkeit auf Ebene der Zensustrakts. Die Modelle nutzen eine Vielzahl von Eingabedaten, darunter Wetterdaten, Standorte von Wetterstationen, Karten der Strominfrastruktur, sozioökonomische und demografische Statistiken sowie Aufzeichnungen über Stromausfälle. Das bedingte Modell passt den Einfluss des Wetters auf die Stromausfallwahrscheinlichkeit für einen bestimmten Zensustrack basierend auf dessen Infrastrukturbedingungen an, wie z.B. der Verteilung der Baujahre von Gebäuden und den Merkmalen der Strominfrastruktur. Das unbedingte Modell kombiniert alle Eingabemerkmale in einem einzigen Vektor. Die Ergebnisse zeigen, dass das bedingte Modell mit einer gewichteten Kreuzentropieverlustfunktion eine um 0,4% geringere mittlere absolute Abweichung (MAE) aufweist als das unbedingte Modell. Die Einbeziehung sozioökonomischer Faktoren und Merkmale der Strominfrastruktur reduziert den Vorhersagefehler der Modelle deutlich.

Stats

Die Stromausfallkosten für die US-Wirtschaft werden jährlich auf 20 bis 55 Milliarden US-Dollar geschätzt. 44% bis 78% der gemeldeten Stromausfälle im Stromnetz sind wetterbezogen.

Quotes

"Extreme Wetterereignisse und Naturkatastrophen wie Hurrikane, Waldbrände und Überschwemmungen sind unvermeidbar und stören den normalen Betrieb von Stromnetzen." "Es gibt einen erheblichen Bedarf, die Auswirkungen extremer Ereignisse auf das Stromnetz genau vorherzusagen, damit Versorgungsteams während oder sogar vor den Ereignissen entsandt werden können und langfristige Härtungsmaßnahmen in weniger widerstandsfähigen Gemeinschaften durchgeführt werden können."

Key Insights Distilled From

Deep Learning-Based Weather-Related Power Outage Prediction with Socio-Economic and Power Infrastructure Data

by Xuesong Wang... at arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03115.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte ein zweistufiges Modell, das zunächst den Ausfallstatus (Ausfall oder kein Ausfall) klassifiziert und dann die Anzahl der ausgefallenen Kunden schätzt, die Genauigkeit der Stromausfallvorhersage weiter verbessern?

Ein zweistufiges Modell könnte die Genauigkeit der Stromausfallvorhersage verbessern, indem es zunächst eine binäre Klassifizierung des Ausfallstatus durchführt, gefolgt von einer Schätzung der Anzahl der betroffenen Kunden. Durch diese Trennung der Aufgaben kann das Modell spezifischer auf die unterschiedlichen Aspekte der Vorhersage eingehen. In der ersten Stufe kann das Modell lernen, ob überhaupt ein Ausfall stattfindet, was die Vorhersage präziser macht. In der zweiten Stufe kann das Modell dann die Anzahl der betroffenen Kunden schätzen, was zu einer feineren Granularität der Vorhersage führt. Dieser Ansatz könnte dazu beitragen, die Fehlerrate zu reduzieren und die Vorhersagegenauigkeit insgesamt zu verbessern.

Welche zusätzlichen Merkmale der Strominfrastruktur oder des Stromnetzes könnten in das Modell aufgenommen werden, um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu erhöhen?

Um die Vorhersagegenauigkeit weiter zu erhöhen, könnten zusätzliche Merkmale der Strominfrastruktur oder des Stromnetzes in das Modell integriert werden. Beispielsweise könnten Informationen über die Alterung der Infrastrukturkomponenten, die Art der Verkabelung, die Entfernung zu Umspannwerken oder die Art der Isolatoren berücksichtigt werden. Diese spezifischen Merkmale könnten wichtige Einblicke in die Robustheit und Widerstandsfähigkeit des Stromnetzes gegenüber Wetterereignissen liefern. Darüber hinaus könnten Daten über die geografische Verteilung von Strominfrastrukturkomponenten oder die Topologie des Stromnetzes in das Modell einbezogen werden, um ein umfassenderes Verständnis der Netzwerkeigenschaften zu erlangen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Wie könnte die Anwendung von LSTM-Modellen, die historische Muster von Stromausfällen berücksichtigen, die Vorhersageleistung im Vergleich zu den hier verwendeten MLP-Modellen verbessern?

Die Anwendung von LSTM-Modellen, die historische Muster von Stromausfällen berücksichtigen, könnte die Vorhersageleistung im Vergleich zu den hier verwendeten MLP-Modellen verbessern, indem sie die zeitlichen Abhängigkeiten und Sequenzinformationen in den Daten besser erfassen. Da LSTM-Modelle für ihre Fähigkeit bekannt sind, langfristige Abhängigkeiten zu modellieren, könnten sie besser geeignet sein, um die zeitlichen Verläufe von Stromausfällen zu erfassen und daraus Vorhersagen abzuleiten. Durch die Berücksichtigung historischer Muster könnte das LSTM-Modell auch dazu beitragen, saisonale Trends, periodische Schwankungen oder spezifische Ereignisse, die zu Ausfällen führen, besser zu erfassen. Dies könnte zu präziseren und zuverlässigeren Vorhersagen führen, insbesondere in Bezug auf die zeitliche Dimension der Stromausfälle.