Prolonged power outages debilitate the economy and threaten public health. Existing research is generally limited in its scope to a single event, an outage cause, or a region. Here, we provide one of the most comprehensive analyses of U.S. power outages for 2002--2019. We categorized all outage data collected under U.S. federal mandates into four outage causes and computed industry-standard reliability metrics. Our spatiotemporal analysis reveals six of the most resilient U.S. states since 2010, improvement of power resilience against natural hazards in the south and northeast regions, and a disproportionately large number of human attacks for its population in the Western Electricity Coordinating Council region. Our regression analysis identifies several statistically significant predictors and hypotheses for power resilience. Furthermore, we propose a novel framework for analyzing outage data using differential weighting and influential points to better understand power resilience. We share curated data and code as Supplementary Materials.


翻译:长期断电会削弱经济,威胁公众健康。现有研究的范围一般限于单一事件、断电原因或地区。在这里,我们提供对2002-2019年美国断电的最全面分析之一。我们根据美国联邦授权收集的所有断电数据分为四个断电原因和计算工业标准可靠性指标。我们的时空分析揭示了自2010年以来美国最具复原力的六个州,即南部和东北部地区抵御自然灾害的能力有所提高,西部电力协调理事会地区人口遭受的人类袭击数量过大。我们的回归分析确定了数个具有统计意义的预测和假设,用于抵御电力。此外,我们提出了一个新的框架,用于利用不同加权和有影响力的点分析断电数据,以更好地了解电力弹性。我们分享了整理数据和代码作为补充材料。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
49+阅读 · 2021年6月30日
专知会员服务
17+阅读 · 2020年9月6日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年9月17日
Arxiv
15+阅读 · 2018年4月5日
Arxiv
3+阅读 · 2014年10月9日
VIP会员
相关资讯
量化金融强化学习论文集合
专知
13+阅读 · 2019年12月18日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员