Con Edison betreibt das älteste und größte unterirdische Stromsystem der Welt mit etwa 94.000 Meilen Kabel in New York City. Angesichts alternder Infrastruktur ist es unmöglich, alles zu ersetzen: Ein Programm von 2011 im Umfang von 1,2 Milliarden Dollar ersetzte 1.550 Meilen – nur einen kleinen Bruchteil –, und das Alter allein ist ein schlechter Prädiktor für Ausfälle.
Wissenschaftler des MIT und der Columbia University arbeiteten mit Ingenieuren von Con Edison zusammen, um Analysen zu entwickeln, die Ausfälle im Niederspannungsnetz vorhersagen, wobei sie auf Aufzeichnungen bis zurück in die 1880er Jahre und Freitext-Berichte der Disponenten zurückgriffen. Die Modelle ordnen Schächte und Kabel nach Anfälligkeit ein, sodass vorbeugende Inspektionen und Reparaturen auf die wahrscheinlichsten Ausfälle ausgerichtet werden können.
In einem Blindtest in der Bronx erfassten die am höchsten eingestuften Schächte 44 % der Brand- und Explosionsereignisse. Nach Reparaturen der Stufe I sank die Anfälligkeit bei den 5.000 am höchsten eingestuften Schächten, die das Modell identifiziert hatte, um 25 %, und die Modelle ermöglichten es den Ingenieuren, die Kosten und den Nutzen des Programms zu prognostizieren.
Vorhersagen, wo Kabel ausfallen werden; diese zuerst reparieren.
Das Netz ist zu groß, um alles zu reparieren, daher ist die Einstufung nach Risiko besser als das Ersetzen nach Alter.
Ein Blindtest bewies, dass die Einstufungen reale Ereignisse vorhersagen und nicht nur die Vergangenheit nachbilden.
Manager können politische Änderungen und Kosten-Nutzen-Abwägungen simulieren, bevor sie Geld ausgeben.
Reaktive Wartung repariert, was bereits kaputt ist; Vorhersage gibt dasselbe Reparaturbudget für die Ausfälle aus, die passiert wären – belegen Sie dies mit einem Blindtest, nicht mit Trainingsdaten.
Die Arbeit floss in die Programme von Con Edison für vorbeugende Inspektion und Reparatur sowie für den Austausch von belüfteten Abdeckungen ein, und der Interfaces-Artikel dokumentiert die Methoden und die gemessene Wirkung.
DEN BELEGEN FOLGEN
Die Quellen
- Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City OpenMETU (Middle East Technical University) · open.metu.edu.tr
- Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City EconPapers (RePEc) · econpapers.repec.org
- Analytics for Power Grid Distribution Reliability in New York City INFORMS Interfaces · pubsonline.informs.org