您现在的位置是:首页 >要闻 > 2020-12-15 17:16:19 来源:

机器学习预测风暴造成的停电

导读 夏季,全球各地都有雷暴天气。除了破坏公园的下午外,闪电,雨水和强风还会损坏电网并造成电力中断。很容易知道何时将要来一场暴风雨,但是

夏季,全球各地都有雷暴天气。除了破坏公园的下午外,闪电,雨水和强风还会损坏电网并造成电力中断。很容易知道何时将要来一场暴风雨,但是电力公司希望能够预测哪些可能损坏其基础设施。

机器学习是预测哪些风暴可能导致停电的理想选择。Roope Tervo,芬兰气象研究所(FMI)的软件架构师和博士学位。阿尔托大学的Alex Jung教授的研究小组的研究人员开发了一种机器学习方法来预测风暴的严重性。

教会计算机如何对风暴进行分类的第一步是向他们提供断电数据。芬兰的三家能源公司Järvi-SuomenEnergia,LoisteSähkoverkko和Imatra SeudunSähkönsiirto均通过易受风暴袭击的芬兰中部建立电网,并提供了有关其网络中断次数的数据。风暴分为四类。零级风暴并未给任何电力变压器带来电。1级暴风雨切断了多达10%的变压器,2级暴风雨切断了高达50%的变压器,而3级暴风雨切断了超过50%的变压器的功率。

下一步是从FMI的风暴中获取数据,并使计算机易于理解。Roope说:“我们使用了一种新的基于对象的方法来准备数据,这使这项工作变得令人兴奋。” “风暴由许多元素组成,这些元素可以指示出它们的危害程度:表面积,风速,温度和压力,仅举几例。通过对每场风暴的16种不同特征进行分组,我们能够训练计算机以识别当风暴将造成破坏时。”

结果令人鼓舞:该算法非常擅长预测哪些风暴将是0级且不会造成损害,而哪些风暴将至少是3级且会造成很多损害。研究人员正在向模型添加更多暴风雨数据,以帮助提高区分1级和2级暴风雨的能力,从而使预测工具对能源公司更加有用。

鲁普说:“我们的下一步是尝试优化模型,使其比夏季风暴更适合天气使用,”众所周知,芬兰冬季可能会有大风暴,但它们与夏季风暴的工作方式不同,因此我们需要不同的方法来预测它们的潜在破坏。”