[论文解读] Protecting the Texas power grid from tropical cyclones: Increasing resilience by protecting critical lines

Julian Stürmer, Anton Plietzsch+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2023

Infrastructure Resilience and Vulnerability Analysis被引用 4

一句话总结

本文提出了一种动态、概率建模方法，将线路脆弱性模型与德克萨斯州电网网络模型相结合，以模拟热带气旋期间风致输电线路故障及连锁故障。通过识别关键线路，其保护可显著减少大规模停电，结果表明仅保护1%的线路即可使最严重停电事件的发生概率降低5至20倍，为应对气候变化风险提供了高效韧性策略。

ABSTRACT

The Texan electric network in the Gulf Coast of the United States is frequently hit by Tropical Cyclones (TC) causing widespread power outages, a risk that is expected to substantially increase under global warming. Here, we introduce a new approach of combining a probabilistic line fragility model with a network model of the Texas grid to simulate the temporal evolution of wind-induced failures of transmission lines and the resulting cascading power outages from seven major historical hurricanes. The approach allows reproducing observed supply failures. In addition, compared to a static approach, it provides a significant advantage in identifying critical lines whose failure can trigger large supply shortages. We show that protecting only 1% of total lines can reduce the likelihood of the most destructive type of outages by a factor of between 5 and 20. The proposed modelling approach could represent a tool so far missing to effectively strengthen the power grids against future hurricane risks even under limited knowledge.

研究动机与目标

• 为应对气候变化背景下德克萨斯州热带气旋加剧导致的大范围停电风险增长问题。
• 开发一种模拟框架，以捕捉风致输电线路故障及连锁故障随时间演变的过程。
• 识别出保护后能带来最大韧性提升且投资最小的关键输电线路。
• 为电网规划者提供一种实用、基于数据的工具，以在不确定性和资源有限的条件下优先开展基础设施保护。

提出的方法

• 本研究采用概率线路脆弱性模型，估算热带气旋期间不同风速下输电线路的故障概率。
• 将该脆弱性模型与德克萨斯州输电网络的详细网络模型相结合，以模拟连锁故障的动力学过程。
• 通过模拟七次重大历史飓风，验证模型再现实际供电中断的能力。
• 将动态故障演化过程与静态故障评估进行对比，突出其在识别关键线路方面的优势。
• 量化保护特定线路对降低大规模停电发生概率和严重程度的影响。
• 采用基于网络的韧性指标，评估针对性线路保护策略的有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 动态、概率模型在多大程度上能准确模拟德克萨斯州历史热带气旋期间风致输电线路故障及连锁故障？
• RQ2 在强风条件下，哪些输电线路最有可能引发大规模停电？
• RQ3 保护少量关键线路在降低最严重停电风险方面具有多大的边际效益？
• RQ4 与静态故障评估相比，动态故障模型在识别关键基础设施方面有何优势？
• RQ5 仅保护1%的输电线路在多大程度上能显著降低灾难性停电的发生概率？

主要发现

• 动态建模方法成功再现了德克萨斯州七次重大历史飓风期间的实际供电中断情况。
• 与静态评估相比，动态模型更能准确识别出其故障可能引发大规模停电的关键输电线路。
• 仅保护总线路数1%即可使最严重停电情景的发生概率降低5至20倍。
• 该方法识别出一组高影响线路，其保护可带来不成比例的韧性提升。
• 该方法为在气候变化和资源约束下优先开展基础设施保护提供了一种可扩展、基于数据的工具。
• 模型表明，即使投资有限，针对性保护也能显著增强电网韧性。