Rafforzare i sistemi elettrici contro il maltempo estremo
Investire nella resilienza riduce i blackout e migliora il recupero nei sistemi di distribuzione dell'energia.
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Indice
- Capire la Resilienza nei Sistemi di Energia
- Usare i Dati per Valutare la Resilienza
- L'Importanza degli Investimenti nel Rinforzo
- Valutare i Tempi di Ripristino
- Confrontare Rinforzo e Ripristino
- Raccolta e Elaborazione dei Dati
- Creare Curve dei Tassi di Blackout
- Campionare Blackout Storici
- Valutare le Metriche degli Eventi
- Gestire la Complessità dei Dati
- Casi Studio e Risultati
- Implicazioni per il Processo Decisionale
- La Strada da Seguire
- Fonte originale
I sistemi di distribuzione dell'energia forniscono elettricità a case e aziende. Possono essere colpiti da eventi meteorologici estremi come venti forti, tempeste e uragani. Questi eventi possono causare blackout, che possono essere fastidiosi e costosi per le comunità. È importante capire come gli investimenti per rendere questi sistemi più forti possano ridurre i tassi di blackout, migliorare i tempi di recupero e avvantaggiare i clienti.
Capire la Resilienza nei Sistemi di Energia
La resilienza nei sistemi di energia si riferisce alla capacità di resistere e riprendersi da eventi meteorologici estremi e altri eventi insoliti. Quando un sistema di energia è resiliente, può limitare l'entità e la durata dei blackout. Nonostante gli sforzi in corso, c'è ancora spazio per quantificare meglio la resilienza e giustificare gli investimenti che la migliorano.
Questa discussione si concentra su come i Dati raccolti dalle aziende elettriche possano aiutare a valutare la resilienza dei sistemi di distribuzione dell'energia contro eventi legati al vento. Esaminando i dati passati, possiamo capire come gli investimenti precedenti per rinforzare questi sistemi avrebbero potuto migliorare l'esperienza dei clienti durante i blackout.
Usare i Dati per Valutare la Resilienza
Per valutare la resilienza, possiamo usare i dati storici sui blackout che molte utility di distribuzione tengono regolarmente. Possiamo abbinare questi dati con le misurazioni della velocità del vento da stazioni meteorologiche vicine. Guardando a come i blackout si correlano con la velocità del vento, possiamo creare una "curva" che illustra quanto siano probabili i blackout a varie velocità del vento. Questa curva ci aiuta a visualizzare la resilienza di specifiche aree agli impatti del vento.
Analizzando i blackout passati, possiamo stimare cosa sarebbe successo se fossero stati apportati determinati miglioramenti per aumentare la resilienza al vento. Ad esempio, se un sistema di energia fosse stato aggiornato per resistere a venti più forti, potremmo calcolare quanti meno blackout sarebbero potuti verificarsi.
L'Importanza degli Investimenti nel Rinforzo
Gli investimenti nel rinforzo coinvolgono il rafforzamento delle infrastrutture dei sistemi di distribuzione dell'energia per resistere a velocità del vento più elevate. Ad esempio, aggiornare i pali della luce o aggiungere cavi più robusti può aiutare a supportare il sistema durante il maltempo. I dati storici possono mostrarci quali sarebbero stati i tassi di blackout se questi miglioramenti fossero stati fatti.
Calcolando le potenziali riduzioni nei tassi di blackout, le parti interessate possono vedere i benefici diretti di questi investimenti. Questo fornisce alle comunità e ai regolatori prove tangibili di come il rinforzo possa migliorare l'approvvigionamento energetico e ridurre le Interruzioni.
Valutare i Tempi di Ripristino
Oltre agli investimenti nel rinforzo, è cruciale considerare anche quanto rapidamente l'energia possa essere ripristinata dopo un blackout. Il tempo necessario per riparare le infrastrutture danneggiate influisce significativamente su come i clienti vivono i blackout. Se il ripristino può avvenire più velocemente, si perdono meno ore per i clienti a causa dei blackout.
Modificando i dati storici sui tempi di ripristino, possiamo stimare come i cambiamenti nei processi di ripristino avrebbero potuto migliorare l'esperienza dei clienti. Ad esempio, avere più squadre di riparazione o strumenti migliori disponibili durante i blackout potrebbe portare a tempi di ripristino più rapidi.
Confrontare Rinforzo e Ripristino
Quando si pianifica la resilienza, i decisori possono scegliere tra investire nel rinforzo o migliorare i processi di ripristino. Ogni opzione ha vantaggi distinti. Gli investimenti nel rinforzo si concentrano sulla prevenzione dei blackout rendendo l'infrastruttura più forte. Al contrario, gli investimenti nel ripristino danno priorità a una risposta rapida quando si verificano blackout.
Analizzando i dati storici, possiamo confrontare come ciascun tipo di Investimento avrebbe influito sulle esperienze dei clienti. Ad esempio, il rinforzo potrebbe ridurre il numero di blackout, mentre il miglioramento del ripristino può diminuire il tempo che i clienti passano senza energia. Comprendere questi compromessi consente alle utility di prendere decisioni informate.
Raccolta e Elaborazione dei Dati
Per valutare la resilienza, abbiamo bisogno sia dei dati sui blackout che dei dati sulla velocità del vento dalle stazioni meteorologiche. Queste informazioni solitamente coprono diversi anni e forniscono indicazioni su come il sistema di distribuzione ha funzionato in diverse condizioni.
I dati sui blackout includono dettagli come quando si sono verificati i blackout, quanti clienti sono stati colpiti e per quanto tempo sono durati. I dati sul vento catturano le velocità medie del vento in stazioni meteorologiche specifiche vicine ai blackout. Collegando questi dataset, possiamo analizzare come gli eventi legati al vento abbiano impattato la frequenza e la durata dei blackout.
Creare Curve dei Tassi di Blackout
Una volta collegati i dati sui blackout e quelli sul vento, possiamo creare "curve dei tassi di blackout per area". Queste curve mostrano come i tassi di blackout aumentano con l'aumento della velocità del vento. Una curva ben costruita illustra che velocità del vento più basse generalmente portano a meno blackout, mentre velocità del vento più elevate portano a più blackout.
Tracciando questi dati, le parti interessate possono vedere rapidamente la relazione tra la velocità del vento e i blackout. Se gli investimenti nel rinforzo hanno spostato queste curve a destra (significa che si verificano meno blackout a velocità del vento più elevate), indica un aggiornamento riuscito.
Campionare Blackout Storici
Per stimare quali sarebbero stati i potenziali benefici del rinforzo, possiamo campionare casualmente un numero ridotto di blackout dai dati storici. Questo campionamento riflette i tassi di blackout ridotti che un investimento in rinforzo avrebbe ottenuto.
Ricalcolando le metriche per questi blackout campionati, possiamo mostrare come diverse strategie avrebbero impattato le esperienze dei clienti. Questo metodo ci consente di fornire prove solide dei benefici degli investimenti passati.
Valutare le Metriche degli Eventi
Per quantificare gli effetti di diversi investimenti, dobbiamo tenere traccia di diverse metriche per ogni evento di blackout. Questo include il numero totale di blackout, la durata di ciascun evento, il numero di clienti colpiti e i tempi medi di ripristino.
Concentrandoci su eventi significativi piuttosto che sulla media delle performance nel tempo, possiamo comprendere meglio la resilienza del sistema durante periodi critici. Questo aiuta le parti interessate a capire come gli investimenti avrebbero cambiato queste metriche.
Gestire la Complessità dei Dati
Il processo di analisi dei blackout non è senza sfide. Campionare i blackout può talvolta portare a eventi che si dividono in parti più piccole, rendendo più difficile monitorare la performance. Per affrontare questo problema, possiamo raggruppare questi eventi più piccoli in quelli che chiameremo "super eventi".
Tracciando questi super eventi, possiamo valutare con precisione come il campionamento ha cambiato le metriche. Questo assicura che le nostre valutazioni rimangano rilevanti e utili per le parti interessate.
Casi Studio e Risultati
Per illustrare questi metodi, possiamo guardare a casi studio specifici in cui alcune aree di un sistema di distribuzione hanno avuto esperienze di tempesta diverse. Analizzando come gli investimenti nel rinforzo e nel ripristino più rapido avrebbero cambiato l'impatto sui clienti, possiamo fornire esempi chiari dei potenziali benefici.
In un caso, un'area con una storia di tempeste forti ha visto tassi di blackout elevati durante gli eventi di vento. Applicando i nostri metodi, abbiamo stimato che implementare specifici miglioramenti di rinforzo avrebbe portato a una significativa diminuzione dei blackout, beneficiando migliaia di clienti negli anni.
In un altro caso, abbiamo analizzato come sforzi di ripristino più rapidi avrebbero potuto fare la differenza durante una tempesta importante. Se le squadre di ripristino fossero state meglio preparate o se più risorse fossero state disponibili, il tempo per ripristinare l'energia avrebbe potuto essere notevolmente ridotto, portando a meno ore per i clienti senza energia.
Implicazioni per il Processo Decisionale
I risultati di queste analisi pesano per i decisori. Comprendendo come gli investimenti precedenti nel rinforzo o nel ripristino avrebbero cambiato i risultati di resilienza, le parti interessate ottengono intuizioni preziose per la pianificazione futura.
Le comunità e i regolatori possono utilizzare queste informazioni per sostenere maggiori fondi e supporto per progetti di resilienza. Quando vedono prove chiare di come gli investimenti passati avrebbero potuto alterare le loro esperienze, hanno un caso più forte per finanziare futuri aggiornamenti.
La Strada da Seguire
Questo approccio per valutare la resilienza dei sistemi di distribuzione dell'energia mostra un enorme potenziale per miglioramenti futuri. Sfruttando i dati storici, possiamo offrire intuizioni che aggiungono valore alle discussioni di pianificazione e aiutano a informare gli investimenti.
Con il cambiamento climatico che continua a portare a modelli meteorologici più estremi, avere sistemi robusti è essenziale. I metodi discussi possono essere estesi per coprire altri pericoli, come alluvioni, o possono essere applicati a diverse regioni con sfide uniche.
In conclusione, utilizzare tecniche basate sui dati per quantificare la resilienza fornisce un modo credibile per giustificare investimenti nei sistemi di distribuzione dell'energia. Combinando i dati storici sui blackout e sul tempo, possiamo creare un quadro più chiaro su come migliorare la resilienza e avvantaggiare i clienti. Comunicare efficacemente questi risultati può aiutarci a preparare il terreno per futuri miglioramenti nell'infrastruttura elettrica.
Titolo: Towards using utility data to quantify how investments would have increased the wind resilience of distribution systems
Estratto: We quantify resilience with metrics extracted from the historical outage data that is routinely recorded by many distribution utilities. The outage data is coordinated with wind data to relate average outage rates in an area to wind speed measured at a nearby weather station. A past investment in wind hardening would have reduced the outage rates, and the effect of this on metrics can be calculated by sampling a reduced number of the historical outages and recomputing the metrics. This quantifies the impact that the hardening would have had on customers. This is a tangible way to relate an investment in wind resilience to the benefits it would have had on the lived experience of customers that could help make the case for the investment to the public and regulators. We also quantify the impact of earlier or faster restoration on customer metrics and compare this to the impact of investment in hardening. Overall this is a new and straightforward approach to quantify resilience and justify resilience investments to stakeholders that is directly driven by utility data. The approach driven by data avoids complicated models or modeling assumptions.
Autori: Arslan Ahmad, Ian Dobson
Ultimo aggiornamento: 2023-12-12 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2306.06526
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.06526
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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